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Qualitätsmanagement mit Excel

Analyse von Fehlern und Fehlerquellen bei Produkten und Prozessen

Qualitätsmanagements bedeutet, Fehler bei Produkten, Dienstleistungen und Prozessen zu erkennen, zu analysieren und dauerhaft zu beseitigen. Dazu werden spezielle Merkmale oder Leistungen gemessen und ein Soll-Ist-Vergleich durchgeführt. Bei der Messung fallen Daten an, die ausgewertet und interpretiert werden müssen. Deshalb gehören statistische Verfahren zu den grundlegenden Werkzeugen im Qualitätsmanagement. Dazu finden Sie hier Excel-Vorlagen.

Leistung und Prozess eingrenzen

Im ersten Schritt muss festgelegt und eingegrenzt werden: Für welches Objekt wird Qualität gemessen und analysiert? Das kann ein spezielles Produkt, ein eingesetztes Material oder eine Komponente (unfertiges Erzeugnis) sein. Das können auch Dienstleistungen, Services und die Beschäftigten selbst sein, die damit betraut sind. Und es können Tätigkeiten, Abläufe oder Prozesse und deren Ergebnisse (Output) sein. Um Qualität zu messen, muss deshalb festgelegt werden was und wo gemessen wird.

Qualitätskennzahlen festlegen und messen

Für einen ausgewählten Bereich müssen dann die Merkmale und Kriterien festgelegt werden, die im Einzelnen gemessen werden: Was genau wird gemessen? Das sind die Indikatoren oder Kennzahlen für die Qualität des Produkts, der Dienstleistung oder des Prozesses. Für jeden Indikator und jede Kennzahl wird ein Soll-Wert vorgegeben. Er drückt aus, welche Qualität aus Sicht der Kunden oder der Produktentwicklung als „in Ordnung“ bezeichnet wird.

In der Praxis wird nicht jeder einzelne Messwert exakt dem festgelegten Soll-Wert entsprechen. Es wird Abweichungen geben. Aber die Mittelwerte der tatsächlich gemessenen Werte müssen dem Soll-Wert entsprechen, der vom Kunden erwartet oder technisch bedingt ist. Streuungen und Standardabweichungen machen sichtbar, wie die Messwerte um diesen Mittelwert und Soll-Wert streuen. Qualität bedeutet, dass alle Werte innerhalb eines akzeptierten Toleranzbereichs um den Soll- oder Mittelwert liegen. Weicht ein Messwert so stark ab, dass er außerhalb des Toleranzbereichs liegt, liegt ein Fehler oder Mangel vor. Dann ist das Qualitätsmanagement gefordert.

Im Folgenden finden Sie Excel-Vorlagen, die Ihnen bei der Messung, Dokumentation und statistischen Auswertung von Merkmalen und Kennzahlen zur Qualität helfen. Das sind zum Beispiel

  • Histogramm
  • Korrelationsanalyse
  • Streudiagramm

Fehler erfassen und Ursachen erkennen

Mit der statistischen Auswertung der Messwerte werden Fehler und Probleme sichtbar. Diese Fehler zu identifizieren und zu beschreiben, ist ein wichtiger Schritt im Qualitätsmanagement. Oft sind sie aber nur die sichtbaren Symptome.

Für das Qualitätsmanagement und die vorbeugende Qualitätssicherung ist deshalb wichtig, dass die Fehlerursachen gefunden werden. Dazu müssen die Fehler systematisch ausgewertet werden. Das Qualitätsmanagement nutzt dafür insbesondere:

  • 5-Mal-Warum-Frage (5-Why-Methode)
  • Ishikawa- oder Fischgräten-Diagramm
  • 4M-Checkliste
  • Prüfmatrix

Fehler analysieren

Wenn die Fehler und ihre Ursachen genau erfasst und beschrieben wurden, kann analysiert werden, welche Folgen diese Fehler haben können. Sie werden bewertet – letztlich mit dem Ziel, geeignete Mittel, Wege und Lösungen zu finden, um den Fehler zu beseitigen. Noch wichtiger ist, dass der zugrundeliegende Prozess so verbessert wird, dass dieser und vergleichbare Fehler in Zukunft nicht mehr entstehen können. Das können sein:

  • Produktentwicklungsprozesse, wenn ein Produkt falsch konzipiert wurde
  • Lieferprozesse, wenn zugelieferte Materialien Mängel aufweisen
  • Fertigung und Montage, wenn Teile falsch bearbeitet werden
  • Lager- und Vertriebsprozesse, wenn die Teile und Produkte falsch oder nachlässig behandelt werden
  • Serviceprozesse, wenn Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bei der Beratung, Wartung, Instandsetzung Fehler machen

Mithilfe des Pareto-Diagramms kann die Bedeutung der unterschiedlichen Fehler erkannt und eingeschätzt werden. Zudem werden Fehler, Ursachen und Folgen in einer Zusammenhangs-Matrix dargestellt, um zu erkennen, wo Maßnahmen ansetzen sollten, damit die weitreichenden Fehler dauerhaft abgestellt werden.

Praxis

Prozessqualität ermitteln und bewerten

Im Mittelpunkt des Qualitätsmanagements steht der Prozess. Er muss genau identifiziert und analysiert werden, da sich in jedem einzelnen Prozessablauf Fehler und damit Qualitätsprobleme ergeben können. Mit den folgenden Vorlagen planen Sie, wie Sie die Prozessqualität erkennen und analysieren. Dazu müssen Sie mehrere Aufgaben zur Prozessanalyse durchführen.

  • Legen Sie fest, was Sie zur Analyse der Prozessqualität alles tun müssen.
  • Bewerten Sie Ihre Prozesse anhand von Kriterien wie beispielsweise: Geschwindigkeit, Flexibilität, Stabilität, Kundenzufriedenheit.

Qualitätsmerkmale messen

Zur Auswertung und statistischen Analyse von Fehlern werden häufig sogenannte Histogramme herangezogen. Sie zeigen die Häufigkeiten von Fehlern in Bezug auf eine ausgewählte Variable (Anzahl Fehler pro Zeitraum, pro Fehlerart etc.), indem diese meist in Form eines Balkendiagramms visualisiert werden. Mit den beiden folgenden Excel-Vorlagen können Sie Messwerte eingeben und entsprechende Histogramm-Grafiken automatisch erstellen lassen.

Qualitätsregelkarten nutzen

Sie können Messwerte in Form einer Qualitätsregelkarte aufbereiten. Nutzen Sie dazu die folgenden Excel-Vorlagen, die aus Ihren Messwerten ein Streudiagramm mit Median, Spannweite, Mittelwert oder Standardabweichung machen.

Messwerte auswerten

Im nächsten Schritt können Sie für Messwerte mit zwei Variablen eine Korrelationsanalyse durchführen.

Mehrstufige Prozesse mit First Pass Yield analysieren

In mehrstufigen Produktionsprozessen können sich Fehler kumulieren, wenn nicht auf den entsprechenden Zwischenstufen das jeweilige Prozessergebnis (Teil, Zwischenerzeugnis) geprüft wird. Es lässt sich der sogenannte First Pass Yield ermitteln. Das ist die Anzahl oder der Anteil der Teile aus jedem einzelnen Prozessschritt, der in Ordnung ist.

Welche Auswirkungen die Kumulation von Fehlern haben kann, können Sie mit der folgenden Excel-Vorlage dokumentieren oder abschätzen und analysieren. Der First Pass Yield des Gesamtprozesses ergibt sich durch die Summe aller Gut-Teile über den gesamten Prozess hinweg. Mit der Vorlage können Sie zudem einen Soll-Ist-Vergleich für den First Pass Yield durchführen.

Fehler erfassen und dokumentieren

Mit der Überwachung und Messung von definierten Merkmalen, Indikatoren und Kennzahlen der Prozesse und der hergestellten Teile oder Produkte werden Fehler sichtbar. Mit den folgenden Excel-Vorlagen können Sie erkannte Fehler dokumentieren und statistisch analysieren.

Fehlerursachen erkennen mit 5-Why-Methode

Um der Ursache eines Fehlers auf die Spur zu kommen, fragen Sie nach dem „Warum?“. Dabei geben Sie sich nicht mit der ersten Antwort zufrieden, sondern gehen in die Tiefe, indem Sie mehrmals „Warum?“ fragen. Dafür gibt es die sogenannte 5-Why-Methode. Nutzen Sie die folgende Excel-Vorlage, um mit der „5-Mal-Warum-Frage“ die Ursachen eines Fehlers zu erkennen.

Fehlerursachen erkennen mit Ishikawa- oder Fischgräten-Analyse

Die Fehlerursache wird auch gezielt gefunden, wenn bei der Analyse typische Fehlerquellen betrachtet und hinterfragt werden. Dafür hat Kaoru Ishikawa ein Werkzeug entwickelt, mit dem Fehlerursachen gesucht werden in den Bereichen:

  • Material
  • Mensch
  • Maschine
  • Methode
  • Management
  • Messverfahren
  • Mitwelt, Milieu, Umfeld, Rahmenbedingungen

Die Ergebnisse der Analyse werden im sogenannten Ishikawa-Diagramm oder Fischgräten-Diagramm dargestellt. Das ist eine einfache, visuelle Darstellungsform, die häufig im Qualitätsmanagement eingesetzt wird. Zwei Varianten des Ishikawa-Diagramms finden Sie in den folgenden Excel-Vorlagen.

Ergänzend dazu sind die folgenden Vorlagen hilfreich. In der 4M-Checkliste finden Sie konkrete Analyse-Fragen für die vier Aspekte des Ishikawa-Diagramms (Mensch, Maschine, Material, Methode). Und in der Prüfmatrix stellen Sie die Beziehung zwischen einer Ursache und möglichen Folgen (Problemen) her.

Menschliches Fehlverhalten erkennen

Manchmal haben Fehler oder defekte Teile ihre Ursache im menschlichen Fehlverhalten. Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sind nicht aufmerksam, oder ihnen fehlen wichtige Kompetenzen. Beispiele sind: Fahrlässigkeit, Missverständnis, Falscherkennung, Unaufmerksamkeit, Demotivation oder Überlastung.

Um die Bedeutung dieser Fehlerquelle besser einschätzen und beurteilen zu können, müssen Sie die Zusammenhänge zwischen erkanntem Fehler und möglicher Fehlhandlung sichtbar machen. Damit können die Rahmenbedingungen so verbessert werden, dass die entsprechenden Fehlhandlungen beseitigt werden, unmöglich sind oder nicht zwangsläufig zu Fehlern führen. Bei der Analyse hilft die folgende Excel-Vorlage.

Fehler analysieren mit der Pareto-Analyse

Die Pareto-Analyse und die Darstellung in Form von Pareto-Diagrammen helfen dabei, die Bedeutung einzelner Fehler und damit die Wichtigkeit und Dringlichkeit, sie zu beheben, deutlich zu machen. Hier werden Anzahl der Fehler und die verursachten Kosten für die unterschiedlichen Fehler in eine Beziehung gebracht und Rangfolgen ermittelt (Fehlerklassen A, B, C). Mit den folgenden Vorlagen können Sie die Fehler erfassen und Pareto-Diagramme darstellen.

Zusammenhänge zwischen Fehlern und Ursachen sichtbar machen

Oft werden Fehler und ihre Ursachen erst dann sichtbar, wenn Zusammenhänge und Abhängigkeiten erkannt und bewertet werden. Dazu werden sogenannte Zusammenhangsmatrizen erstellt. Da Messungen, Fehler und Ursachen mehrfach und unterschiedlich miteinander verknüpft sein können, kann eine solche Matrix mehrere Dimensionen haben – je nachdem, wie viele Faktoren miteinander in Beziehung stehen.

Die folgenden Excel-Vorlagen helfen dabei, solche Zusammenhänge sichtbar zu machen und zu bewerten. Sie können zwei, drei oder vier Dimensionen miteinander in Zusammenhang bringen (die sogenannte L-, T- und X-Matrix) und die einzelnen Kriterien entsprechend bewerten und visualisieren (Smiley, Daumen oder Punktwert). Mögliche Dimensionen sind zum Beispiel: Messwerte, Qualitätskriterien, Prozessparameter, Produktmerkmale, Rahmenbedingungen oder Fehlerursachen.

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