Design For Six Sigma - HKA

Fakultät für Elektro- und Informationstechnik, Manfred Strohrmann

Design For Six Sigma

Einleitung und Überblick

Fakultät für Elektro- und Informationstechnik, Manfred Strohrmann 2

Einleitung

• Qualität gibt an, in welchem Maße ein Produkt den

bestehenden Anforderungen entspricht

• Je größer der Wettbewerb wird, desto wichtiger sind

kundenorientierte und kosteneffiziente Prozesse mit

hohen Qualitätsstandards

• William Thomson, aus dem Jahre 1889:

„Wenn sie messen können, worüber Sie reden und es in

Zahlen ausdrücken, dann wissen Sie etwas darüber.

Andernfalls ist ihr Wissen sehr dürftig und unbefriedigend.“

• Aussage beschreibt auf sehr zutreffende Art die

Grundlage der Methodik von Six Sigma: Six Sigma

basiert auf Daten und Statistik

• Kernelemente von Six Sigma sind Beschreibung,

Messung, Analyse, Verbesserung und Überwachung

von Prozessen mit statistischen Mitteln

Qualität bestimmt auch morgen über den Erfolg im Wettbewerb


Einleitung

• Six Sigma bietet Werkzeuge zur Verbesserung

operativer und innerbetrieblicher Prozesse

• Dazu werden die größten Einflussgrößen auf

Spezifikationsmerkmale identifiziert, um die

Qualität eines Produktes zu steigern

• Vorlesungskonzept hat seinen Ursprung in einem

Ausbildungsprogram der Robert Bosch GmbH

• Ziele von Design For Six Sigma

– klare Spezifikation der Komponente,

– transparente Bewertung von

Konzeptalternativen

– statistisch abgesicherte Auslegung und

Fertigung des Produktes

Qualität bestimmt auch morgen über den Erfolg im Wettbewerb


Einleitung

• Produkte werden in einer Serienfertigung oftmals

mit hohen Stückzahlen gefertigt

• Alle gefertigten Produkte müssen spezifizierte

Produktmerkmale erfüllen

• Fertigungsprozesse unterliegen Streuungen

– Unzureichende Produktentwicklung

– Streuung von Fertigungsprozessen

– Streuung der Zulieferbauteile

– Streuung der Messeinrichtungen

• Streuungen sind für Ausschuss und Nacharbeit

verantwortlich, sie erzeugen Kosten

Was bedeutet der Begriff Six Sigma?


Einleitung

• Zur Ermittlung der Streuungen werden die

kritischen Produktmerkmale von Produkten

vermessen

• Bei Sensoren ist die Toleranzen des Messignals

ein kritisches Produktmerkmal

• Automatische Datenerfassungssysteme

generieren hohe Datenaufkommen, die

interpretiert werden müssen

• Beispiel 25.000 Prüfergebnisse von

Drucksensoren, Toleranz als Beispiel für ein

kritisches Produktmerkmal

• Auswertung der Daten erfolgt mit Methoden der

Statistik

Beispiel: Streuungen in der Fertigung von Drucksensoren

Sensortoleranz / % Messbereich

-0.08070765 0.07125968 -0.09655424 -0.06983499

-0.02536955 0.02599441 -0.08485676 -0.06653569

-0.10430257 -0.00889809 -0.08543163 -0.01469684

-0.06531096 0.01062272 -0.0227701 0.04831461

-0.04161605 -0.05083907 -0.1399949 -0.10107827

-0.03774189 -0.03004354 -0.05518813 -0.02634434

-0.04259084 0.03751693 -0.06041201 0.01034778

-0.05943722 -0.0143969 -0.0483896 -0.01587159

-0.02431977 0.01444689 -0.05991212 -0.05821248

-0.03726699 0.03686707 -0.03761691 -0.02901876

-0.04036632 0.0158216 -0.04381558 -0.02989357

-0.04549022 0.07850812 -0.03494249 0.00869813

-0.04096619 0.05326355 -0.01377204 0.02786901

-0.04569018 0.00527387 -0.07505886 -0.01607154

-0.03341782 0.04721485 -0.09288003 -0.07080978

0.01322216 0.07183456 -0.07110971 -0.04639003

-0.0521138 0.00654859 -0.0451153 -0.03991642

-0.0246447 0.05971216 -0.03139325 0.0274191

-0.07193453 0.07738336 -0.05576301 -0.00062487

-0.12392336 0.02964363 -0.08043271 -0.04901446

-0.05238874 0.02851887 -0.09125538 -0.06026204

-0.14916793 0.10770184 -0.0488395 0.00444904

-0.07943292 0.0972291 0.0479147 0.08153247

-0.09198022 0.18216084 -0.11739976 -0.08380698

-0.07293432 0.05958719 -0.05261369 0.01499678

-0.03634219 -0.01739626 -0.02097049 0.06738551

-0.0665107 0.0897557 -0.03759192 0.00537384

-0.03711702 0.0414161 -0.07003494 -0.02404483

-0.07965787 0.05838745 -0.03494249 0.01419695

-0.03761691 -0.02561949 -0.01622151 0.02062057

-0.09280505 0.06496103 -0.0144219 0.05413836

-0.06108687 0.07643357 0.00924801 0.05546308

-0.08193238 0.07200952 -0.0441905 0.02989357


Einleitung

• Mittelwert und Standardabweichung werden

ausgerechnet , Konfidenzintervalle bestimmt und

Toleranzaussagen getroffen

• Ergebnisse werden mit Hilfe von Stichproben

ermittelt, aber mit Hilfe von Schätzverfahren auf

die Grundgesamtheit aller gefertigten Teile

übertragen

• Standardisierte statistische Kennwerte erlauben

eine transparente Bewertung der Produktion und

überzeugen Kunden und Management

Beispiel: Streuungen in der Fertigung von Drucksensoren

-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.30

100

200

300

400

Toleranz / %

Ab

so

lute

Hä

ufig

ke

it


Einleitung

• Streuung der kritischen Produktmerkmale wird als

Häufigkeitsverteilung oder Wahrscheinlich-

keitsverteilung dargestellt

• Sigma entspricht der Standardabweichung,

einer Kenngröße für ihre Streuung

• Beispiel eines Widerstands mit einem Zielwert von

100 und einer Fertigungsstreuung mit = 1

• Ziel von Six Sigma ist das Verständnis für

Streuungen im Fertigungsprozess, deren

mathematische Beschreibung und deren

Minimierung

• Güte der Fertigung wird über ein sogenanntes

Sigma-Niveau bewertet


90 95 100 105 1100

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Widerstand R /

Wa

hrs

ch

ein

lich

ke

it P

(R)


Einleitung

• Sigma-Niveau beschreibt die Fähigkeit von einem

Prozess, Produkte in dem spezifizierten

Toleranzband herzustellen

• Niveau von 6 Sigma bedeutet, dass ein

Fertigungsprozess inklusive einer Streuung von

6 Sigma das spezifizierte Toleranzziel erfüllt

• Es wird davon ausgegangen, dass ein Produkt

damit auch sonst von hoher Qualität ist

• Minimierung der Streuungen ist damit ein

wesentliches Entwicklungsziel bei Produkten und

bei der Automatisierung von Fertigungsprozessen


94 97 100 103 1060

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Widerstand R /

Wa

hrs

ch

ein

lich

ke

itsd

ich

te f(R

)

Toleranzziel

Erfüllung 3

Erfüllung 6


Einleitung

• Zentrierter Fertigungsprozess: Mittelwert der

produzierten Teile in der Mitte des spezifizierten

Bereiches

• Produktion mit hoher Ausbeute muss gleichzeitig

eine geringe Streuung aufweisen und den

spezifizierten Zielwert treffen

• Daraus ergeben sich die Ziele für Six Sigma

– Zentrierter Fertigungsprozess

– Geringen Fertigungsstreuungen

• Visualisierung der Ziele über Zielscheibe

• Ansätze werden überall dort eingesetzt, wo viele

Produkte mit demselben Fertigungsprozess

gefertigt werden


Streuung

gut

un

zu

reic

he

nd

Zentr

ieru

ng

geringhoch


Einleitung

• Entwicklung von Six Sigma

– 1979 - 85: Motorola (USA) entwickelt Six Sigma

– 1988: Motorola gewinnt Malcom Baldrige Award

– 1993: Einführung bei Asea Brown Boveri

– 1994: Einführung bei Allied Signal

– 1995: Einführung bei General Electric

– 1996: Nokia, Bombardier, ...

– 1997: Sony, Polaroid, Shimano, ...

– 1999: Ford, Dupont, ...

– 2000: Robert Bosch GmbH, …

• Seit etwa 1999 ist Six Sigma weltweit akzeptiert

• Kunden fordern Entwicklung und Fertigung von

Produkten nach den Methoden des Design For

Six Sigma


We believe Six Sigma is the most

fundamental, far reaching and potentially

significant initiative ever undertaken by GE to

optimize its competitiveness.

Jack Welch, General Electric


Einleitung

• Statistische Erfassung von Produktmerkmalen ist

für Produkte, die in Serie gefertigt werden,

aufgrund der hohen Stückzahlen einfach

• Optimierung von Fertigungsprozessen führt

typischerweise innerhalb kurzer Zeiträume zu

einer Reduzierung von Ausschussraten

• Bei der Optimierung von Fertigungsprozessen

zeigt sich allerdings teilweise, dass das Produkt

selbst geändert werden muss, um die Ausbeute

zu erhöhen

• Nachträgliche Änderungen, die nach Beginn der

Serienfertigung eingeführt werden müssen, sind

aber aufwendig und kostspielig

• Lösungsansatz ist Design For Six Sigma

Six Sigma und Design For Six Sigma

Produktentstehungsprozess

Än

de

run

gsa

ufw

an

d

Produkt-vorbereitung

Konzept-entwicklung

Produkt-entwicklung

VorserieSerie


Six Sigma


Einleitung

• Design For Six Sima verwendet bereits in den

Entwicklungsphasen statistische Verfahren

• In diesen frühen Phasen sind allerdings nur wenig

Musterteile verfügbar, es liegt keine

aussagefähige Fertigungsstatistik vor

• Potenzielle Probleme sind deshalb nur schwer zu

erkennen, es muss ein hoher Aufwand betrieben

werden, um sie vorherzusagen

• Maßnahmen zur Verbesserung lassen sich aber

vergleichsweise einfach umsetzen, da die

Produktentwicklung noch nicht abgeschlossen ist

• Um den Vorteil statistischer Verfahren nutzen zu

können, werden Produktmerkmale durch den

Einsatz von Simulationsmodellen simuliert

Six Sigma und Design For Six Sigma

Produktentstehungsprozess

Än

de

run

gsa

ufw

an

d

Produkt-vorbereitung

Konzept-entwicklung

Produkt-entwicklung

VorserieSerie


Six Sigma


Einleitung

• Systeme setzen sich aus verschiedenen

Komponenten und Prozessen zusammen

• Produktmerkmale y sind eine Funktion

unterschiedlicher Prozesseinflussgrößen x

• Bereits in der Entwicklung müssen mathematische

Modelle für die Beschreibung gefunden werden

• Unterschiedliche Formen von Modellen

– Physikalische Modelle beschrieben über

Blockschaltbilder der Regelungstechnik

– Numerische Modelle zur Beschreibung von

Systemen, z.B. FEM-Modelle

– Mathematische Modelle, Black-Box-Modelle

Modellierung von Systemen und Prozessen

Eingangsgröße x1

BerechnungBlock-Box-

ModellEingangsgröße x3

Eingangsgröße x2

Ausgangsgröße y1

Ausgangsgröße y3

Ausgangsgröße y2

Störgrößen e1...e3

+ +

+

Eingangsgröße x1

Berechnung

Black-Box-Modell

Systemparameter biEingangsgröße x3

Eingangsgröße x2

Ausgangsgröße y1

Ausgangsgröße y3

Ausgangsgröße y2

Störgrößen e1 … e3


Einleitung

• Mathematische Modelle entstehen auf Basis von

Datensätzen aus Stichproben

• Messwerte sind Ausgangspunkt für die

Bestimmung eines funktionalen Zusammenhangs

• Mathematisches Modell stellt eine Approximation

des Systemverhaltens dar

• Mathematisches Modell beruht auf einer

Stichprobe, damit ist es nicht exakt

• Regressionsfunktionen erlauben trotzdem

Aussagen über die Lage und Streuung von

Produktmerkmalen

Modellierung von Systemen und Prozessen

0 20 40 60 80 1002

3

4

5

Temperatur / °C

Au

sg

an

gssp

an

nu

ng

/ V

a1 = 0.0491

Stichprobe

Regression m = 1

Konfidenzbereich Mittelwert

Konfidenzbereich Prognose


Einleitung

• Design For Six Sigma erfordert eine quantifizierte

Erfassung des Kundenwunsches

– Requirements Engineering

– Voice of Customer

– Quality Function Deployment

• In der zweiten Phasen (Design) wird das Produkt

entwickelt und hinterfragt

– Entscheidungstabellen

– FMEA / DRBFM

– DFMA

• Methoden der ersten beiden Phasen können ohne

statistische Detailkenntnisse angewendet werden

• Darstellung im Buch „Design For Six Sigma -

Kundenorientierte Produkte und Prozesse

fehlerfrei entwickeln“

Phasen des Design For Six Sigma

Identify

Design

Optimize

Verify


Einleitung

• Design For Six Sigma Schritte

– Optimize

– Verify

erfordern den Einsatz statistischer Verfahren

• Behandlung statistischer Grundlagen

– Wahrscheinlichkeitstheorie

– Beschreibende Statistik

– Wahrscheinlichkeitsverteilungen

– Beurteilende Statistik

– Schätzung von Parametern

– Hypothesentests

– Varianzanalyse

– Korrelation

– Regression


Identify

Design

Optimize

Verify


Einleitung

• Vertiefungsthemen Optimize

– Modellbildung

– Statistische Versuchsplanung

– Statistische Simulation

– Statistische Tolerierung

– Robuster Systementwurf

• Vertiefungsthemen Verify

– Messsystemanalyse

– Statistische Prozesskontrolle

– Zuverlässigkeit

– Diagnose

• Vertiefungsthemen werden anhand von kleineren

Projekten veranschaulicht


Identify

Design

Optimize

Verify


Einleitung

Materialien zur Vorlesung

• Design For Six Sigma Online

– www.eit.hs-karlsruhe.de/dfss

– Freier Zugang ohne Einschränkung

• Onlineportal zur Vorlesung

– Skript, Übungsaufgaben und Musterlösungen

– Applikationen mit Video-Tutorials in Arbeit

– Virtuelle Versuche in Arbeit

• Erweiterung durch interessante Links

– Ausbau durch externe Links auf

Videos und Apps zum Themengebiet

– Weitere Hinweise von Studierenden gesucht

• Alte Klausuren sind über Ilias zugänglich

http://www.eit.hs-karlsruhe.de/dfss


Einleitung

Regeln für den Vorlesungsbetrieb

Die Vorlesung beginnt pünktlich,

für Sie und für mich!

Ich freue mich über Fragen

und Ihre aktive Mitarbeit.

Sie können jederzeit trinken, …

Laptops können für die Vorlesung

verwendet werden,

Sie respektieren mich,

ich respektiere Sie.

Konzentriertes Arbeiten erfordert

eine ruhige Arbeitsatmosphäre.

… das Essen müssen Sie aber auf

die Pausen verschieben.

Handys bleiben aber während der

Vorlesung aus.

http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Datei:Pictogramm_silence.svg&filetimestamp=20090521184028


Einleitung

Bildnachweis

• Bildnachweis 1: William Thomson 1. Baron Kelvin (Fotografie 1906), © Von Unidentified creator.

Smithsonian Institution from United States - Portrait of William Thomson, Baron Kelvin (1824-1907),

Physicist, No restrictions, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=6866435

• Bildnachweis 2: © industryview - istockphoto.com

• Bildnachweis 3: © By Hamilton83 - Own work, CC BY-SA 3.0,

https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=19433918



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