Six Sigma

Six Sigma ist eine Methode zur Verbesserung von Prozessen durch die Reduzierung von Streuung. Sie betrachtet jeden Fehler, jede Verzögerung oder jeden Mangel als Ergebnis eines Prozesses, der stärker streut als er sollte, und nutzt Daten sowie Statistik, um die Ursachen dieser Streuung zu finden und zu beseitigen. Der Name bezieht sich auf ein statistisches Ziel: Ein Prozess, der auf dem Niveau von Six Sigma arbeitet, erzeugt nicht mehr als 3,4 Fehler pro Million Fehlermöglichkeiten.

Woher Six Sigma kommt

Six Sigma wurde Mitte der 1980er Jahre bei Motorola entwickelt, als der Ingenieur Bill Smith ein Verfahren zur Messung von Fehlerraten formalisierte, das über völlig unterschiedliche Prozesse hinweg verglichen werden konnte. Motorola schrieb dem Programm enorme Qualitätsgewinne und Kosteneinsparungen zu, und 1995 führte General Electric unter Jack Welch die Methode unternehmensweit ein. Er knüpfte sie an Boni für das Management und machte sie zu einem festen Bestandteil der betrieblichen Verbesserung. Von dort aus breitete sie sich in der Fertigung, im Dienstleistungssektor, im Gesundheitswesen und in der Finanzbranche aus.

Die Methode hat sich seitdem weiterentwickelt. Ihr statistischer Kern ist unverändert, aber die Art und Weise, wie sie gelehrt und angewendet wird, wurde durch die Kombination mit Lean neu gestaltet – was heute die Form ist, die von den meisten Organisationen genutzt wird.

Was „Six Sigma“ bedeutet

Sigma (σ) ist das statistische Symbol für die Standardabweichung, ein Maß dafür, wie stark ein Prozess um seinen Mittelwert streut. Ein Prozess, dessen Ergebnisse bequem innerhalb seiner Spezifikationsgrenzen liegen, hat ein hohes Sigma-Niveau; ein Prozess, der regelmäßig Ergebnisse außerhalb dieser Grenzen liefert, hat ein niedriges Niveau.

Die Sigma-Skala rechnet Fehlerraten in eine einzige, vergleichbare Zahl um:

• 3 Sigma — etwa 66.800 Fehler pro Million Fehlermöglichkeiten (93,3 % Ausbeute). Typisch für einen ungesteuerten Prozess.
• 4 Sigma — etwa 6.200 Fehler pro Million (99,4 %). Üblich in angemessen gut geführten Abläufen.
• 5 Sigma — etwa 230 Fehler pro Million (99,98 %).
• 6 Sigma — 3,4 Fehler pro Million (99,9997 %). Das Ziel, nach dem die Methode benannt ist.

Der Sinn der Skala ist nicht, dass jeder Prozess Six Sigma erreichen muss. Es geht darum, dass Fehlerraten messbar, vergleichbar und verbesserbar werden – egal, ob der Prozess Platinen montiert oder Versicherungsfälle bearbeitet.

Wie ein Six Sigma-Projekt funktioniert: DMAIC

Six Sigma-Projekte folgen einem fünfphasigen Zyklus namens DMAIC: Define, Measure, Analyse, Improve, Control. Jede Phase hat einen Zweck und ein Set von Werkzeugen, und ein Projekt geht erst dann in die nächste Phase über, wenn die aktuelle abgeschlossen ist.

• Define: Definieren Sie das Problem, den Kunden, den Prozess und das Ziel. Ein SIPOC und die VOC setzen die Grenzen.
• Measure: Messen Sie die aktuelle Leistung mit verlässlichen Daten. Hier kommen die MSA und die Prozessfähigkeit ins Spiel.
• Analyse: Analysieren Sie die Daten, um die Ursachen der Streuung zu finden, unter Nutzung von Werkzeugen wie dem Pareto-Diagramm und dem Ishikawa-Diagramm bis hin zu Hypothesentests und Regressionsanalysen.
• Improve: Verbessern Sie den Prozess, indem Sie auf die bestätigten Ursachen einwirken und Lösungen vor der Einführung testen, manchmal mittels Design for Six Sigma.
• Control: Steuern Sie den verbesserten Prozess, damit er nicht wieder abweicht, mithilfe von Qualitätsregelkarten, standards und einem Control Plan.

Ein zweiter Zyklus, DMADV (Define, Measure, Analyse, Design, Verify), wird verwendet, wenn das Ziel darin besteht, einen neuen Prozess oder ein neues Produkt zu entwickeln, anstatt ein bestehendes zu verbessern. Er bildet die Grundlage von DFSS.

Werkzeugkasten für Statistik

Was Six Sigma von anderen Verbesserungsmethoden unterscheidet, ist das Beharren auf statistischen Nachweisen. Entscheidungen stützen sich auf Daten, nicht auf die lauteste Meinung im Raum. Die wichtigsten Werkzeuge sind:

• Deskriptive Statistik zur Charakterisierung eines Prozesses: Mittelwert, Standardabweichung, Verteilungsform.
• Prozessfähigkeitsindizes (Cp, Cpk), um die Ist-Leistung eines Prozesses mit den Anforderungen zu vergleichen.
• Hypothesentests (t-Tests, ANOVA, Chi-Quadrat-Test), um festzustellen, ob ein beobachteter Unterschied real oder nur Rauschen ist.
• Regression und Korrelation, um zu quantifizieren, wie Eingangsgrößen die Ausgangsgrößen beeinflussen.
• Statistische Versuchsplanung, um mehrere Faktoren gleichzeitig zu testen und die wesentlichen Einstellungen zu identifizieren.
• SPC, um normale Streuung von einer echten Veränderung zu unterscheiden, die eine Reaktion erfordert.

Wie tiefgehend die Statistik eingesetzt wird, hängt vom Problem und vom Anwender ab. Für ein Yellow-Belt-Projekt reichen oft schon ein Pareto-Diagramm und ein Verlaufsdiagramm; ein Black-Belt-Projekt erfordert möglicherweise eine statistische Versuchsplanung (DoE).

Belt-Stufen

Six Sigma hat seine Qualifikationsstufen aus den Kampfsportarten übernommen. Jeder Belt entspricht einer Stufe statistischer Kompetenz und Projektverantwortung, und jede Stufe schließt die darunter liegenden ein.

• Yellow Belt — versteht die Methode und ihre grundlegenden Werkzeuge; wirkt an Projekten mit oder leitet einfache Projekte.
• Green Belt – leitet Verbesserungsprojekte mittels DMAIC und statistischer Standardanalysen, meist parallel zur regulären Tätigkeit.
• Black Belt — leitet komplexe, funktionsübergreifende Projekte mit fortgeschrittener Statistik; oft in Vollzeit; coacht Green Belts.
• Master Black Belt — schult und mentoriert Black Belts, verantwortet das Einführungs-Programm und berät die Unternehmensführung.

Belt-Titel sind nicht gesetzlich geregelt, und ihre Bedeutung variiert je nach Anbieter. Deshalb gibt es Zertifizierungsstandards: Der LSSx.0-Standard definiert, was ein Inhaber des jeweiligen Belts wissen und anwenden können muss.

Six Sigma, Lean und Lean Six Sigma

Six Sigma und Lean adressieren unterschiedliche Problemstellungen. Six Sigma reduziert Streuung: Es macht einen Prozess stabil und wiederholbar. Lean reduziert Verschwendung: Es macht einen Prozess schnell und frei von Aktivitäten, die keinen Wert schöpfen. Ein Prozess kann stabil, aber langsam sein, oder schnell, aber unberechenbar – und die meisten realen Prozesse sind eine Mischung aus beidem.

Deshalb wurden die beiden Ansätze kombiniert. Lean Six Sigma nutzt die Lean-Werkzeuge für Fluss und Verschwendung zusammen mit den Six Sigma-Werkzeugen für Streuung und Ursachenanalyse innerhalb derselben DMAIC-Struktur. In der Praxis finden heute fast alle Schulungen und Zertifizierungen in Lean Six Sigma statt und nicht mehr in Six Sigma allein.

Wann Six Sigma das richtige Werkzeug ist – und wann nicht

Six Sigma funktioniert am besten bei Problemen, bei denen der Prozess existiert, wiederholt abläuft, messbare Ergebnisse liefert und die Ursache für die schlechte Leistung nicht offensichtlich ist. Eine Fehlerrate, die sich niemand erklären kann, eine Durchlaufzeit, die bei identischen Aufträgen extrem schwankt, ein Qualitätsproblem, das mehrere Lösungsversuche überstanden hat: Das sind Six Sigma-Probleme.

Es ist das falsche Werkzeug für Probleme, deren Ursache bereits bekannt ist (einfach beheben), für einmalige Situationen ohne Datenbasis sowie für Prozesse, die neu gestaltet statt optimiert werden müssen. Es wird zudem oft übertrieben eingesetzt: Ein dreiwöchiges DMAIC-Projekt für ein Problem, das eine einstündige 5-Why-Analyse gelöst hätte, ist eine Verschwendung der Methode.

Zertifiziert werden

Six Sigma-Kompetenz wird durch eine Zertifizierung nachgewiesen: Schulung mit anschließender Prüfung sowie ab dem Green Belt-Niveau ein abgeschlossenes Praxisprojekt. Lean Six Sigma International bietet Zertifizierungsprogramme vom Yellow Belt bis zum Master Black Belt nach dem LSSx.0-Standard in Belgien, Frankreich und online an. Jede Stufe baut auf der vorherigen auf, und der gesamte Ausbildungspfad reicht von einer zweitägigen Einführung bis zum dreizehntägigen Master Black Belt.