Design for Six Sigma (eBook)

Dr. Swen Günther promovierte bei Prof. Dr. Armin Töpfer am Lehrstuhl für Marktorientierte Unternehmensführung an der TU Dresden.

Geleitwort 6
Vorwort 7
Inhaltsverzeichnis 9
Abbildungsverzeichnis 12
Abkürzungsverzeichnis 16
1 Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes von Design for Six Sigma im Produktentstehungsprozess (PEP) 24
1.1 Problemstellung und Zielsetzung 24
1.1.1 Der wissenschaftliche Anspruch von (Design for) Six Sigma 24
1.1.2 Empirische Befunde zum Einsatz und zur Verbreitung von Six Sigma 29
1.1.3 Theoriegeleitete Verbesserung des DFSS-Problemlösungszyklus 35
1.2 Untersuchungsund Forschungsdesign 40
1.2.1 Forschen im „mode 2“ – Verbindung von rigour und relevance 40
1.2.2 Konzeptionelle Grundlagen und inhaltliche Vernetzung 44
1.2.3 Aggregatbezogene Differenzierung auf vier Ebenen 59
2 Six Sigma – Zeitgemäßes Managementkonzept zur Erzielung von Null-Fehler-Qualität im Wertschöpfungsprozess 72
2.1 Bedeutungsinhalte und Dimensionen des Begriffs Managementkonzept 72
2.1.1 Theoretische Begriffsdeutung nach Wortstamm 72
2.1.2 Praktische Differenzierung nach Strategiepotenzial 76
2.2 Managementkonzepte zur Verbesserung der Prozessund Produktqualität 81
2.2.1 Kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP) 81
2.2.2 Business Process Reengineering (BPR) 84
2.2.3 Six Sigma und Design for Six Sigma (DFSS) 87
2.2.4 Kritische Bewertung der Konzepte auf der Basis eines multidi-mensionalen Vergleichs 90
2.3 „Weiche Hülle“ und „Harter Kern“ von Managementkonzepten am Beispiel von Six Sigma 98
2.3.1 These: Six Sigma als Mode 98
2.3.2 Antithese: Six Sigma als Technologie 104
2.3.3 Synthese: Six Sigma als Mode & Technologie
3 Praxis-Theorie-Transformation als induktive Vorgehensweise: Vom konkreten zum abstrakten Vorgehensmodell der Problemlösung in 115
3.1 Qualität und Innovation als wichtige Effektivitätskriterien – Begriffsdefinitionen 115
3.1.1 Fünf Dimensionen der Qualität als Ausgangspunkt für Six Sigma 115
3.1.2 Drei Dimensionen der Innovation als Anforderung an DFSS 120
3.2 Vorgehensmodelle zur Generierung von Innovationen und Erreichung von Null-Fehler-Qualität 125
3.2.1 Vorgehensmodelle zur kreativen Problemlösung 125
3.2.2 Innovationsprozess als selbstregulierender Prozess 131
3.2.3 Vorgehensmodelle zur kontinuierlichen Verbesserung 136
3.2.4 Qualitätsmanagement als selbstregulierender Prozess 141
3.3 Konzeption und Inhalte der Six Sigma-Verbesserungszyklen 152
3.3.1 DMAIC-Zyklus zur Prozessoptimierung 152
3.3.2 DMADV-Zyklus zur Neuproduktentwicklung 160
3.4 Formal-analytische Beschreibung und Analyse der Six SigmaVerbesserungszyklen 170
3.4.1 DMAIC-Zyklus als abstraktes Vorgehensmodell 170
3.4.2 DMADV-Zyklus als abstraktes Vorgehensmodell 175
4 Mathematische Vorgehensmodelle zur funktionellen Optimierung und Lösung schwieriger Probleme 181
4.1 Anwendung von Algorithmen/ Heuristiken zum Auffinden des Optimums einer Zielfunktion – Begriffsdefinitionen 181
4.1.1 Mathematische Optimierung und Optimierungsrechnung 181
4.1.2 Algorithmen und Heuristiken zum Auffinden des Optimums 183
4.2 Klassische Algorithmen 186
4.2.1 Extremwertberechnung bei bekanntem/ unbekanntem Funktions-verlauf 186
4.2.2 Analytische vs. statistische Verfahren zur Extremwertberechnung 196
4.2.3 Exakte vs. heuristische Lösungsverfahren für Optimierungs-probleme 212
4.3 Evolutionäre Algorithmen 217
4.3.1 Die natürliche Evolution als Vorbild zur Lösung komplexer Pro-bleme 218
4.3.2 Evolutionäre Ökonomik – Übertragung evolutionärer Prinzipien auf die Organisationsund Managementwissenschaften 223
4.3.3 Evolutionary Design – Anwendung evolutionärer Algorithmen in der Forschung & Entwicklung
4.3.4 Grundkonzeption und Programmierung von Genetischen Algorithmen am Beispiel 235
5 Theorie-Praxis-Transformation als deduktive Vorgehensweise: Vom abstrakten zum konkreten Vorgehensmodell der Problemlösung in 252
5.1 Abgeleitetes Vorgehensmodell 1: DMAIDV-Zyklus als erweiterter DFSS-Problemlösungszyklus 252
5.1.1 Vorgehensmodell mit 5+1 Phasen 252
5.1.2 Vorgehen und Methoden der Innovate-Phase 253
5.2 Abgeleitetes Vorgehensmodell 2: IESRM-Zyklus als konkrete Anwendung Evolutionärer Algorithmen 260
5.2.1 Vorgehensmodell mit 5 Phasen 260
5.2.2 Phasenbezogener Methodeneinsatz 269
5.3 Empirische Überprüfung der Effektivität der entwickelten Vorgehensmodelle an Beispielen 292
5.3.1 Optimierung der Flugzeit eines Papier-Rotors (Laborexperiment) 292
5.3.2 Optimierung der Kehreigenschaften eines Straßenbesens (Fallstudie) 328
6 Zusammenfassung, Schlussfolgerungen und Ausblick 356
Literaturverzeichnis 371