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7Q – Die sieben Werkzeuge des Qualitätsmanagement


Die sieben Werkzeuge des Qualitätsmanagement (7Q , 7 Qualitätswerkzeuge, seven tools of quality, Q7, etc.) sind eine Zusammenstellung von verschiedenen Analyse- und Problemlösungsmethoden. Diese kommen überweigend aus dem Bereich der Prozessoptimierung und des Qualitätsmanagements und dienen dazu, Ursachen und Fakten so darzulegen, daß eine sichere Entscheidungsgrundlage geschaffen wird und eine Auswahl wirksamer Verbesserungsmassnahmen getroffen sowie ein weiteres Vorgehen festgelegt werden können. Trotz der mittlerweile vielen unterschiedlich verwendeten Bezeichnungen, handelt es sich stets um den selben Methodenbaukasten aus dem KVP mit grafisch darstellbaren Ergebnissen.
Um beim Einsatz der Werkzeuge eine optimale Wirkung zu erzielen, ist deren Integration in vorhandene Abläufe und Strukturen unerlässlich. Häufig geschieht dies mittels einer Aufgabenlösung (im Team) entlang einer systematischen Vorgehensweise, durch kombinierten Werkzeugeinsatz unter Zuhilfenahme von Ideen und Kompetenzen der Beteiligten sowie unter Berücksichtigung von Widerständen. Der Einsatz der Werkzeuge orientiert sich stark an PDCA, DMAIC oder KVP-Ansätzen.
Das Ziel der gesamten Analyse ist die Verhinderung oder Verbesserung von Fehlern im System.

7Q – Die Werkzeuge im Überblick

Die Sieben Werkzeuge des Qualitätsmanagement bzw. die sieben Werkzeuge der Qualität  wurden erstmals 1943 vom japanischen Chemiker Ishikwa Kaoru vorgestellt. Zu den klassischen Tools zählen:

  • Fehlersammelkarte (Prüfblatt, Strichliste)
  • Histogramm
  • Qualitätsregelkarte (QRK)
  • Pareto Diagramm
  • Flussdiagramm (Programmablaufplan, Flowchart)
  • Ishikawa Diagramm
  • Korrelations- oder Streudiagramm (Punktwolke, Scatterplot)

Obwohl inzwischen über 70 Jahre alt, haben diese Methoden nichts von ihrer Wirksamkeit eingebüßt. Dies zeigt sich schon daran, dass sie immer noch die grundlegenden Bausteine in den Methodenkästen von Six Sigma und der Wertanalyse bilden. Die Mehrzahl von Qualitätsproblemen kann durch die Verwendung der traditionellen “Sieben Werkzeuge der Qualität“ erfolgreich bearbeitet werden. Dabei haben die vorgestellten Werkzeuge zwei Hauptaufgaben, die Fehlererfassung und die Fehleranalyse. Fehlersammellisten, Histogramme sowie Regelkarten sind hilfreich bei der Fehlererfassung benutzt, Pareto-Diagramm, Flussdiagramm, Korrelationsdiagramm und Ursache-Wirkung-Diagramm sind unerlässliche Hilfsmittel bei der Fehleranalyse und Ursachenforschung.

Anmerkung:

Manchmal finden sich unter den 7 Werkzeugen des Qualitätsmanagements anstatt grafischer Analysen durch das Flussdiagramm auch alternative Möglichkeiten; bspw. lässt sich die Technik des Brainstorming ebenfalls einsetzen oder sogar der graphische Vergleich bzw. die sogenannte Schichtung oder auch Stratifikation genannt; diese ist ein primitives statistisches Werkzeug für die Ursachenfindung von Problemen. Je nach Einsatzzweck können sich alternative Werkzeuge u.U. zur Ursachenanalyse besser eignen.

Qualitätswerkzeuge für die Fehlererfassung

Fehlersammelkarte

Messdaten sind die Grundlage jeglicher Verbesserungsprozesse und nur wenn etwas gemessen wird (zählen, messen, wiegen, etc.) kann es auch ausgewertet werden. Eine der einfachsten Arten, Daten vor Ort zu erfassen, ist die Datenerfassung mittels Prüfformular bzw. Prüfblatt; vereinfacht gesagt, mit einer Strichliste. Sicherlich werden heute vielfältige Daten schon direkt innerhalb der Produktionsprozesse erfasst und dort auch sehr exakte Messungen vorgenommen,  wo dies technisch nicht umgesetzt werden kann führt die manuelle Erfassung aber immer noch zu einer guten Datengrundlage. Die Vorteile dieser sog. Fehlersammelkarten sind die einfache Handhabund und schnelle Umsetzung. Das Vorgehen lässt allerdings keine Rückschlüsse auf Fehlerursachen zu und führt bei steigender Fehlerzahl zu unübersichtlichen Prozessen.

Formblatt Fehlersammelliste

(Zum Download des Formblatts nutzen Sie den vorletzten Button in der PDF Menüzeile)

Histogramm

Das Histogramm ist eine grafische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen. Dabei werden Daten in Klassen eingeteilt, die eine konstante oder variable Breite haben können. Es werden direkt nebeneinanderliegende Rechtecke von der Breite der jeweiligen Klasse gezeichnet, deren Flächeninhalte die (relativen oder absoluten) Klassenhäufigkeiten darstellen. Die Höhe jedes Rechtecks stellt dann die (relative oder absolute) Häufigkeitsdichte dar, also die (relative oder absolute) Häufigkeit dividiert durch die Breite der entsprechenden Klasse (Quelle: Wikipedia).

Beispiel Histogramm für 7Q

Die grafische Darstellung hilft dem Betrachter bei der Interpretation der Daten, die nur auf Basis reiner Messdaten nicht so einfach möglich wäre. Es sind besonders die visuellen Informationen, die bei diesem Werkzeug einen Mehrwert für den Betrachter bilden. Aus den reinen Messdaten lassen diese sich nicht ableiten. Das Histogramm ist relativ einfach in der Erstellung und kann zudem große Datenmengen einfach aufbereiten, aber auch hier ist eine Fehler- und Ursachenanalyse nur bedingt möglich.

Qualitätsregelkarte

In Qualitätsregelkarten lassen sich Messergebnisse über einen längeren Zeitraum abbilden; bestimmte Merkmale und deren Toleranzen werden stichprobenartig im laufenden Prozess und unter immer gleichen Bedingungen ermittelt und eingetragen. Im zeitlichen Verlauf lässt sich somit ein statistisch fundierter Prozessverlauf darstellen, der allerdings keine Fehlerursachen aufzeigt und auch keine kurzfristigen Ergebnisse liefern kann. Qualitätsregelkarten geben Aufschluss über die Prozessstabilität und die Richtung der Abweichung und stellen diese in Relation zu Warn-, Eingriffs- und Toleranzgrenzen grafisch dar.

Q7 Qualitätsregelkarte QRK

Qualitätswerkzeuge für die Fehleranalyse

Pareto Diagramm

Das Pareto Diagramm kann beispielsweise mit den Daten aus der Fehlersammelkarte erstellt werden. Dabei werden die Daten nach Relevanz in absteigender Reihenfolge dargestellt; die Grafik zeigt Balkendiagramme sowie die Summenkurve ihrer Bedeutung. So ist auf einen Blick zu sehen, welche Fehler die größte Aufmerksamkeit verlangen, welches die gravierendsten Fehler mit dem größten Einfluss sind. Daten können aber auch aus unterschiedlichen Quellen im Pareto Diagramm zusammenlaufen um möglichst schnell mit den gegebenen Kapazitäten Erfolge zu erzielen. Insbesondere im Ursachenfindungsprozess dient es dazu, Schwerpunkte von Fehlerbildern zu erkennen und zunächst nur nach den relevanten Fehlerursachen zu forschen (80/20 Regel).

Flussdiagramm

In einem Flussdiagram werden alle Aufgaben, Entscheidungen, Ereignisse, Aktivitäten, etc. skizziert dargestellt. Dadurch werden häufig Fehler sichtbar, die ohne eine grafische Darstellung nicht auffallen würden. Überflüssige Prozessschritte, doppelte Kontrollen, Endlosschleifen, und andere Verschwendungen lassen sich bereits durch einfache Symbole grafisch darstellen und auch leicht identifizieren. Allerdings sollten zuvor verbindliche Regeln für die Auslegung der gewonnen Erkenntnisse festgelegt werden; die grafische Darstellung von Prozessen erlaubt einen großen Interpretationsspielraum.

Ishikawa Diagramm

Das Ishikawa Diagramm versucht alle Ursachen und Ihre Abhängigkeiten aufzuzeigen, die zu einem bestimmten Ergebnis oder einer Wirkung führen. Somit wird es allgemein auch als UrsacheWirkungsDiagramm bezeichnet oder seiner namensgebendenForm nach auch als Fischgräten Diagramm.Wichtig dabei ist eine Strukturierung der Ursachen in HauptEinflussfaktoren, die je nach Betrachtung von Problemen in Prozessen oder auf konstruktiver Ebene unterschiedlich sein können. Das stark systematische Vorgehen erlaubt eine ebenso systematische Suche nach den wahren Fehlerursachen und zeigt durch Pfeile die wichtigsten Zusammenhänge auf, allerdings ohne Hinweis auf deren zeitliches Auftreten.

Q7 Ishikawa Diagramm

Korrelations- oder Streudiagramm

Das Korrelations- oder Streudiagramm zeigt grafisch die Beziehung zwischen Wertepaaren zweier beobachteter statistischer Merkmale. Dazu werden die paarweise am Prozessschritt erhobenen Messwerte als Datenpunkt in ein zweiachsiges Diagramm übertragen; bei Vorliegen ausreichender Datenpunkte bilden diese Cluster und signifikante Muster. Diese wiedreum erlauben Rückschlüsse auf den statistischen Zusammenhang zwischen den Merkmalen sowie Gesetzmäßigkeiten, Tendenzen, Richtung und Ausprägung des Zusammenhangs. Allerdings sind exakte Berechnungen mit diesem Verfahren sehr aufwendig, nur scheinbare Zusammenhänge und Korrelationen müssen hinausdefiniert werden.

 

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