Six Sigma

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Six Sigma (6σ) ist ein Managementsystem zur Prozessverbesserung, statistisches Qualitätsziel und zugleich eine Methode des Qualitätsmanagements. Ihr Kernelement ist die Beschreibung, Messung, Analyse, Verbesserung und Überwachung von Geschäftsvorgängen mit statistischen Mitteln. Dazu kommt häufig die Define – Measure – Analyze – Improve – Control (DMAIC)-Methodik zum Einsatz. Die Ziele orientieren sich an finanzwirtschaftlich wichtigen Kenngrößen des Unternehmens und an Kundenbedürfnissen.

Six-Sigma-Symbol

Geschichtliche Entwicklung[Bearbeiten]

Die Vorläufer von Six Sigma wurden in den 1970er Jahren erst im japanischen Schiffbau eingeführt, später in der japanischen Elektronik- und Konsumgüterindustrie. Six Sigma wurde 1987 von Motorola in den USA entwickelt.[1]:37

Große Popularität erlangte der Six-Sigma-Ansatz durch Erfolge bei General Electric (GE). Damit verbunden ist der Name des Managers Jack Welch, der 1996 Six Sigma bei GE einführte. 2002 verlieh ihm dafür die International Society of Six Sigma Professionals (ISSSP) an der zweiten ISSSP-Leadership-Konferenz den ISSSP Premier Leader Award.

Heute arbeiten zahlreiche Großunternehmen mit Six Sigma – nicht nur in der Fertigungsindustrie, sondern auch im Dienstleistungssektor. Viele dieser Unternehmen erwarten von ihren Lieferanten Nachweise über Six-Sigma-Qualität in den Produktionsprozessen.

Im Produkt- und Prozessentwicklungsbereich kommen abgewandelte DMAIC- bzw. Prozessmanagement-Prozesse zum Einsatz, die unter dem Begriff Design for Six Sigma (DFSS, DMADV) zusammengefasst werden. Auch für den Bereich der Software-Entwicklung gibt es eine Variante von Six Sigma.

Etwa seit dem Jahr 2000 wird Six Sigma in vielen Implementierungen mit den Methoden des Lean Management kombiniert und als Lean Sigma oder Lean Six Sigma bzw. Six Sigma + Lean bezeichnet.

Im Zuge der Nachhaltigkeitsdiskussion von Prozessveränderungen ist seit 2005 zunehmend das Prozessmanagement (im Sinne von Management von Geschäftsprozessen im Tagesgeschäft, aber nicht vorrangig im Sinne der GPM-IT-Tool-Thematik) als Ergänzung zu den Projektmethodiken DMAIC und DFSS ein Thema.

Rollen und Aufgaben[Bearbeiten]

Six-Sigma-Verbesserungsprojekte werden von speziell ausgebildeten Mitarbeitern geleitet. Das führungspsychologische Konzept von Six Sigma beruht auf Rollendefinitionen, die sich an den Rangkennzeichen (Gürtelfarbe) japanischer Kampfsportarten orientieren:[2]

  • Der Deployment Champion ist ein Mitglied der Unternehmensleitung; er ist der Motor und Fürsprecher für Six Sigma im Unternehmen.[3]
  • Der Master Black Belt ist ein Vollzeitverbesserungsexperte; er wirkt als Coach, Trainer und Ausbilder.[3]
  • Der Projekt-Champion (auch Projekt-Sponsor) ist in der Regel ein Mitglied des mittleren Managements und Auftraggeber für einzelne Six-Sigma-Projekte im Unternehmen. Diese Manager sind zugleich häufig auch die Prozesseigner (Process Owner) für den zu verbessernden Prozess.
  • Der Black Belt ist ebenfalls auf Vollzeitbasis als Verbesserungsexperte tätig; er übernimmt Projektmanagementaufgaben und hat eingehende Kenntnisse in der Anwendung der verschiedenen Six-Sigma-Methoden. Die Rollenbeschreibung von Black Belts sieht die Umsetzung von vier Verbesserungsprojekten pro Jahr mit einer resultierenden Kürzung der Ausgaben um jeweils 200.000 EUR vor (je nach Größe des Unternehmens), sowie die übergeordnete Begleitung von etwa vier weiteren Projekten.[3]
  • Der Green Belt ist im mittleren Management angesiedelt – dies sind Ingenieure, staatlich geprüfte Techniker, Einkäufer, Planer oder Meister, die als Teammitglieder an Projekten teilnehmen oder auch selbst, unter Berichterstattung an einen Black Belt, kleinere Projekte leiten.[4]

Daneben gibt es je nach Unternehmen auch „inoffizielle“ Gürtel-Farben (z. B. White Belts, Yellow Belts, Blue Belts).[4] Diese sind unter dem Green Belt angesiedelt und übernehmen keine Projektleitungsaufgaben.[3]

Einer allgemeinen Richtlinie zufolge – in vielen Büchern zitiert – sollte in den Unternehmen pro 100 Mitarbeiter ein Black Belt aktiv sein (1%-BB-Regel).[4] Ein Master Black Belt soll etwa 20 (erfahrene) Black Belts betreuen.[4] Auf jeden Black Belt kommen dann wiederum etwa 20 Green Belts.[4]

Die Six-Sigma-Toolbox[Bearbeiten]

Im Rahmen der DMAIC-Phasen findet eine Vielfalt von Qualitätstechniken Anwendung, die Six Sigma von der bestehenden Qualitätsmanagement-Praxis übernommen hat. Die folgende Tabelle[5] stellt eine Übersicht dar:

Nr. Kunden-Werkzeuge Projekt-Werkzeuge Schlankheits-Werkzeuge Management-Werkzeuge
1 Kano-Modell Netzplantechnik Standardisierung Entscheidungsbaum
2 Strukturierung von Kundenanforderungen, genannt Anforderungsstrukturierung Projekt- und Teambeschreibung Wertstrom-, Engpass- bzw. Materialflussanalyse Affinitätsdiagramm
3 House of Quality CTQ-Analyse (Critical to Quality) Wertschöpfungs- bzw. Verschwendungsanalyse Beziehungsdiagramm
4 Verlustfunktion nach Taguchi Gen’ichi Baumdiagramm Flussdiagramm Baumdiagramm
5 Kundeninterviews Prozessfähigkeitsanalyse Versorgungskettenmatrix Matrixdiagramm
6 Kundenfragebögen Kosten-Nutzen-Analyse Rüstzeitanalyse Matrix-Daten-Analyse
7 Conjoint-Analyse Regelkarten Red-Tag-Analyse Netzplantechnik
Nr. Design-Werkzeuge Grafik-Werkzeuge Statistik-Werkzeuge
1 Robustes Design, Parameterdesign Prüfformulare (inkl. Messplan) Statistische Versuchsplanung (DoE)
2 Quality Function Deployment (QFD) Histogramm Prozessfähigkeitsuntersuchung
3 TRIZ Paretodiagramm Regressionsanalyse
4 Konzeptauswahlanalyse nach Pugh Ursache-Wirkungs-Diagramm, auch Ishikawa- bzw. Fishbone-Diagramm genannt Multivariate Analyse
5 FMEA/VMEA Grafischer Vergleich Statistische Testverfahren (F-Test, ANOVA)
6 Fehlerbaumanalyse Relationendiagramm Wahrscheinlichkeitsnetz
7 Toleranzanalyse und Toleranzdesign Regelkarten Messsystemanalyse (Gage R&R)

Der Six-Sigma-Kernprozess: DMAIC[Bearbeiten]

Die am häufigsten eingesetzte Six-Sigma-Methode ist der sogenannte „DMAIC“-Zyklus (Define – Measure – Analyze – Improve – Control = Definieren – Messen – Analysieren – Verbessern – Steuern). Hierbei handelt es sich um einen Projekt- und Regelkreis-Ansatz. Der DMAIC-Kernprozess wird eingesetzt, um bereits bestehende Prozesse messbar zu machen und sie nachhaltig zu verbessern.

Define (D)[Bearbeiten]

In dieser Phase wird der zu verbessernde Prozess identifiziert, dokumentiert und das Problem mit diesem Prozess beschrieben. Dies geschieht meistens in Form einer Projekt-Charta. Diese beinhaltet außerdem:

  • den gewünschten Zielzustand,
  • die vermuteten Ursachen für die derzeitige Abweichung vom Zielzustand,
  • die Projektdefinition (Mitglieder, Ressourceneinsatz, Zeitplanung)
DMAIC-Zyklus für bereits existierende Prozesse

Neben der Projektcharta werden meistens weitere Werkzeuge verwendet, so z. B.:

  • Problemdefinition unter Verwendung der Kepner-Tregoe-Analyse.
  • SIPOC (Supplier, Input, Process, Output, Customer) – hier wird, wie beim Flowchart auch, der Prozess dargestellt, um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, was innerhalb des Prozesses geschieht. Dabei werden teilweise auch Kundenanforderungen (Customer Requirements) an den Output des Prozesses sowie dessen Anforderungen an die Inputs (Process Requirements) formuliert.
  • CTQ-Baum (Critical to Quality) – Beschreibung, welche messbaren kritischen Parameter qualitätsbestimmend sind.
  • VoC (Voice of the Customer) – Methode, um von einem verbalen Kundenproblem (z. B.: „Das Gerät ist schwierig zu bedienen“) auf konkrete Zielgrößen zur Eliminierung des Problems zu gelangen (z. B.: „Das Gerät braucht auf jedem Knopf eine aussagekräftige Beschriftung in Schriftgröße 12. Die Knöpfe müssen in einer logischen Reihenfolge angeordnet sein.“). In der Define Phase gehört das VoC zu den wichtigsten Werkzeugen, da hiermit vermieden werden kann, dass der Kunde am Ende unzufrieden mit den Ergebnissen ist, weil er andere Erwartungen hatte.
  • Scope In / Scope Out – Die Abgrenzung, welche Aspekte oder Bereiche Untersuchungsbestandteil des Projekt sein sollen und welche nicht.

Measure (M)[Bearbeiten]

In dieser Phase geht es darum, festzustellen, wie gut der Prozess wirklich die bestehenden Kundenanforderungen erfüllt. Dies beinhaltet eine Prozessfähigkeitsuntersuchung für jedes relevante Qualitätsmerkmal.

Angewandte Werkzeuge in dieser Phase:

Zur Sicherung der Messmittelfähigkeit verwendet man in Six Sigma die sogenannte Messsystemanalyse (Measurement System Analysis), kurz MSA.

Analyse (A)[Bearbeiten]

Ziel der Analysephase ist es, die Ursachen dafür herauszufinden, warum der Prozess die Kundenanforderungen heute noch nicht im gewünschten Umfang erfüllt. Dazu werden Prozessanalysen wie z. B. Wertschöpfungs-, Materialfluss- oder Wertstromanalysen, sowie Datenanalysen (Streuung) erstellt. Bei der Datenanalyse werden die in der vorigen Phase erhobenen Prozess- oder Versuchsdaten unter Einsatz statistischer Verfahren ausgewertet, um die wesentlichen Streuungsquellen zu identifizieren und die Grundursachen des Problems zu erkennen.

Angewandte Werkzeuge in dieser Phase:

Improve (I) (bzw. Engineer (E) bei neuen Prozessen)[Bearbeiten]

Nachdem verstanden wurde, wie der Prozess funktioniert, wird nun die Verbesserung geplant, getestet und schließlich eingeführt. Hier werden Werkzeuge angewandt, die auch außerhalb von Six Sigma weit verbreitet sind, beispielsweise:

  • Platzzifferverfahren[6]
  • K.O. Analyse[6]
  • Kriterienbasierte Matrix[6]
  • Kosten-Nutzen-Analyse[6]
  • Soll-Prozessdarstellung[6]
  • Poka Yoke[6]
  • Brainstorming und andere kreative Techniken zur Erzeugung von Lösungsideen
  • FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) – Methode zur Ermittlung von Implementierungsrisiken der Verbesserungsideen

Control (C)[Bearbeiten]

Der neue Prozess wird mit statistischen Methoden überwacht. Dies geschieht überwiegend mit SPC-Regelkarten. Darüber hinaus werden von der Fachliteratur weitere ausgewählte Methoden aufgeführt, die für eine nachhaltige Aufrechterhaltung von Verbesserungen wichtig sind, wie:

  • Prozessdokumentation[7]
  • Prozessmanagement- und Reaktionsplan[7]
  • Precontrol[7]
  • Projekterfolgsberechnung.[7]

Die Six Sigma Roadmap zeigt einen Leitfaden zum chronologischen Einsatz der wichtigsten Werkzeuge.

Der Aufwand für ein DMAIC ist hoch, so dass sich die Umsetzung erst lohnt, wenn die zu erwartenden Wertschöpfungszuwächse aus dem verbesserten Prozess höher als 50.000 EUR ausfallen. Man strebt eine Projektlaufzeit von vier bis fünf Monaten an.

Six Sigma als statistisches Qualitätsziel[Bearbeiten]

In aller Regel kommt es bei jedem Qualitätsmerkmal zu unerwünschter Streuung in den Prozessergebnissen. Auch der Durchschnitts- oder Mittelwert liegt oft nicht genau auf dem Zielwert.

Im Rahmen einer so genannten Prozessfähigkeitsuntersuchung werden solche Abweichungen vom Idealzustand in Beziehung zum Toleranzbereich des betreffenden Merkmals gesetzt. Dabei spielt die Standardabweichung des Merkmals (Buchstabe: σ; gesprochen: Sigma) eine wesentliche Rolle. Sie misst die Streubreite des Merkmals, also wie stark die Merkmalswerte voneinander abweichen.

Je größer die Standardabweichung im Vergleich zur Breite des Toleranzbereichs ist, desto wahrscheinlicher ist eine Überschreitung der Toleranzgrenzen. Ebenso gilt, je weiter sich der Mittelwert vom Zentrum des Toleranzbereichs entfernt (also je näher er an eine der Toleranzgrenzen heranrückt), desto größer der Überschreitungsanteil. Deswegen ist es sinnvoll, den Abstand zwischen dem Mittelwert und der nächstgelegenen Toleranzgrenze in Standardabweichungen zu messen. Dieser Abstand geteilt durch 3 σ ist der Prozessfähigkeitsindex Cpk; es gilt also Cpk = 1, wenn der Mittelwert 3 σ von der nächstgelegenen Toleranzgrenze entfernt ist.

Schaubild der Normalverteilung, auf der die statistischen Grundannahmen des Six-Sigma-Modells beruhen. Der griechische Kleinbuchstabe σ (Sigma) steht für den horizontalen Abstand zwischen dem arithmetischen Mittelwert µ (Gipfelpunkt der Normalverteilungskurve) und dem Wendepunkt der Kurve. Je größer dieser Abstand ist, desto breiter sind die Werte des gemessenen Merkmals gestreut. In der hier gezeigten Abbildung sind die Spezifikationsgrenzen (USL, LSL) 6 σ vom Mittelwert entfernt. Werte jenseits der Spezifikationsgrenzen sind extrem unwahrscheinlich, selbst wenn sich die Verteilungskurve später um 1,5 σ nach links oder rechts verschieben sollte.

Der Name „Six Sigma“ kommt nun daher, dass bei Six Sigma die Forderung erhoben wird, dass die nächstgelegene Toleranzgrenze mindestens sechs Standardabweichungen (6σ, englisch ausgesprochen „Six Sigma“) vom Mittelwert entfernt liegen soll („Six-Sigma-Level“, Cpk = 2).[8] Nur wenn diese Forderung erfüllt ist, kann man davon ausgehen, dass praktisch eine „Nullfehlerproduktion“ erzielt wird, die Toleranzgrenzen also so gut wie nie überschritten werden.

Erwarteter Fehleranteil beim Six-Sigma-Level[Bearbeiten]

Bei der Berechnung des erwarteten Fehleranteils wird zusätzlich in Betracht gezogen, dass Prozesse in der Praxis, über längere Beobachtungszeiträume gesehen, unvermeidbaren Mittelwertschwankungen ausgesetzt sind. Es wäre also zu optimistisch, davon auszugehen, dass der Abstand zwischen dem Mittelwert und der kritischen Toleranzgrenze immer konstant 6 Standardabweichungen betragen würde. Basierend auf Praxisbeobachtungen hat es sich im Rahmen von Six Sigma eingebürgert, eine langfristige Mittelwertverschiebung um 1,5 Standardabweichungen einzukalkulieren. Wenn eine solche Mittelwertverschiebung tatsächlich eintreten sollte, wäre der Mittelwert also statt 6 nur noch 4,5 σ von der nächstgelegenen Toleranzgrenze entfernt.[8]

Deswegen wird der Überschreitungsanteil für den „6-σ-Level“ mit 3,4 DPMO (Defects Per Million Opportunities, d. h. Fehlern pro Million Fehlermöglichkeiten) angegeben. Dies entspricht bei dem häufigsten Verteilungstyp, der Normalverteilung, der Wahrscheinlichkeit, dass ein Wert auftritt, der auf der Seite mit der nächstgelegenen Toleranzgrenze um mindestens 4,5 Standardabweichungen vom Mittelwert abweicht und somit die Toleranzgrenze überschreitet.[8] Die nachfolgende Tabelle[9][10] nennt DPMO-Werte für verschiedene Sigma-Level; alle diese Werte kalkulieren die erwähnte Mittelwertverschiebung um 1,5 σ ein. Der für 3 σ angegebene DPMO-Wert entspricht also zum Beispiel dem einseitigen Überschreitungsanteil für 1,5 σ, der für 4 σ entspricht dem einseitigen Überschreitungsanteil für 2,5 σ, usw.

Sigma level DPMO fehlerhaft % fehlerfrei % Kurzfristiger Cpk Langfristiger Cpk
1 691.462 69 % 31 % 0,33 –0,17
2 308.538 31 % 69 % 0,67 0,17
3 66.807 6,7 % 93,3 % 1,00 0,5
4 6.210 0,62 % 99,38 % 1,33 0,83
5 233 0,023 % 99,977 % 1,67 1,17
6 3,4 0,00034 % 99,99966 % 2,00 1,5
7 0,019 0,0000019 % 99,9999981 % 2,33 1,83

Erfolgsfaktoren für die Nutzung der Six-Sigma-Methode[Bearbeiten]

Die Fachliteratur nennt viele kritische Erfolgsfaktoren, die nachfolgend gelistet sind:[11]

  • Management-Einbindung – Da die Einführung von Six-Sigma eine strategische Entscheidung ist, zählt die Management-Unterstützung zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren. Auch nach der Einführung hängt die langfristige Erfolgssicherung stark vom Engagement der Geschäftsführung ab.
  • Six-Sigma-Methodenkenntnis – Die Six-Sigma-Methode kombiniert die bekannten Qualitätssicherungs-Methoden und wendet diese in einem systematischen Vorgehen an. Um dieses Vorgehen einsetzen zu können ist ein entsprechendes Training der Mitarbeiter erforderlich.
  • Verbindung zur Geschäftsstrategie – Die Six-Sigma-Methode hat als vorrangiges Ziel die Unternehmensergebnisse zu verbessern und gleichzeitig den Kundennutzen zu steigern. In der Geschäftsstrategie werden die Belange von Kunden und Unternehmen verbunden.
  • Verbindung zum Kunden – Die Six-Sigma-Methode zielt neben der Verbesserung der Unternehmensergebnisse darauf ab, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Dazu müssen die Kundenforderungen bekannt sein. Jedes Six-Sigma-Projekt beginnt deshalb mit einer Analyse der externen und internen Kundenanforderungen.
  • Projektauswahl – Der Auswahl von erfolgversprechenden Projekten mit Blick auf die nachhaltige Erfüllung der Kundenanforderungen zu reduzierten Kosten kommt eine besondere Bedeutung zu. Wichtig ist auch die Messbarkeit der qualitativen Verbesserungen, ebenso wie die Nachweisbarkeit des finanziellen Erfolges. Zusätzlich ist im Rahmen der Projektauswahl auf Projektrealisierbarkeit innerhalb einer festgelegten Projektlaufzeit zu achten.
  • organisatorische Infrastruktur – Eine unterstützende Organisation, die u. a. aus einer ausreichenden Anzahl an Belts besteht, ist für eine erfolgreiches Six-Sigma-Unternehmen zwingend notwendig.
  • Änderung der Kultur – Mehrjährige Six-Sigma-Anwendung führt dazu, dass sich der Fokus von reiner Kostenreduzierung hin zur Erhöhung des Kundennutzens verschiebt.
  • Projektmanagement-Fähigkeiten der Belts – Da die Six-Sigma-Methode u. a. auf erfolgreichem Projektmanagement beruht, sind ausreichende Projektmanagement-Fähigkeiten erforderlich um die verschiedensten Meilensteine und Zeitziele zu erreichen.
  • Verbindung zu Lieferanten – Der Grund für die Zusammenarbeit mit maßgeblichen Lieferanten liegt darin, dass sich die Verbesserungen in den Produkten und Prozessen der Lieferanten auf das Six-Sigma-Unternehmen übertragen.
  • Training der Belts in der Six-Sigma-Methode – Für eine erfolgreiche Six-Sigma-Umsetzung ist es wichtig, dass eine „kritische Masse“ an ausreichend trainierten Mitarbeitern erreicht wird.
  • Verbindung zur Personalplanung – Es sind sowohl Anforderungen an das analytisch-statistische Denkvermögen als auch an Soft Skills wie Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit und Führungsfähigkeit bei den Belts vorauszusetzen.

Projektscope von Six-Sigma-Projekten[Bearbeiten]

Six Sigma wird ausschließlich in Form von Projekten umgesetzt. Die Resultate eines Six-Sigma-Programms sind vom Ergebnis der einzelnen Projekte abhängig. Daher müssen der Auswahl und der konkreten Projektarbeit besondere Beachtung geschenkt werden. Die direkte Verantwortung für die Projektergebnisse liegt beim Prozesseigner.[12] Aufgrund dessen ist eine sorgfältige Projektauswahl entscheidend.

Folgende Erfolgsregeln/-faktoren für die Projekte können genannt werden:

  • Projektlaufzeit: 3 bis 6 Monate
  • Projektvolumen: bei großen Unternehmen im Durchschnitt 250.000 €, bei mittelständischen Unternehmen im Durchschnitt 100.000 €
  • Projektrahmen: thematisch und organisatorisch abgrenzbar
  • Prozessfokus: es liegt ein sich wiederholender Prozess mit einem sich wiederholenden, messbaren Prozessoutput vor

Aus einer Befragung geht folgende Rangliste für die Auswahlkriterien von Six Sigma Projekten hervor:[13]

  • Jährliche Kosteneinsparung: 68 %
  • Prozessfehlerhäufigkeit: 66 %
  • Kundenzufriedenheit: 44 %
  • Wiederholender Ablauf: 34 %
  • Begrenzter Umfang: 28 %

Einer der häufigsten Gründe bei Fehlschlägen von Six Sigma Projekten ist die Auswahl der falschen Projekte. Gerade bei den ersten Projekten bei der Einführung von Six Sigma entscheidet der Projekterfolg über den Erfolg der Einführung von Six Sigma.

Six Sigma in der Finanzindustrie[Bearbeiten]

In den letzten Jahren werden immer häufiger Six-Sigma-Projekte auch in der Finanzindustrie umgesetzt. In der Finanzindustrie gibt es eine Vielzahl von Prozessen (z. B. die Preisfestlegung von Finanzinstrumenten), für die es unverzichtbar ist, dass sie zügig und fehlerfrei ablaufen. Ist diese Fehlerfreiheit nicht gewährleistet, entstehen rasch unangenehme Konsequenzen mit hohen Folgekosten (z. B. hohe Steuerrückforderungen). Gerade Fehler bei der Stammdaten- und Marktdatenversorgung (z. B. eine fehlerhafte Kursversorgung) können schnell unerwünschte direkte und indirekte Folgekosten verursachen. Mögliche Auswirkungen wären zum Beispiel hängende Orders im System, eine falsche Preisberechnung oder Fehler im Reporting. Im Rahmen eines Six Sigma Projektes können die Ursachen solcher Probleme identifiziert und messbar gemacht werden. Es können individuelle Lösungsansätze entwickelt werden, die zu einer Prozessoptimierung führen.[14]

Literatur[Bearbeiten]

  • Markus Köhler, Daniel Frank, Robert Schmitt: Six Sigma, Kapitel 12 in: Tilo Pfeifer, Robert Schmitt (Herausgeber) Masing Handbuch Qualitätsmanagement, Carl Hanser Fachbuchverlag München Wien, 6. überarbeitete Auflage (2014), ISBN 978-3-446-43431-8
  • Jochem, R.; Geers, D.; Giebel, M. (Hrsg.): Six Sigma leicht gemacht. Ein Lehrbuch mit Musterprojekt für den Praxiserfolg, Symposion Publishing, Düsseldorf. ISBN 978-3-939707-83-7
  • Frank Bornhöft, Norbert Faulhaber: Lean Six Sigma erfolgreich implementieren. Frankfurt School Verlag 2010, Auflage: 2. erweitert und aktualisiert, ISBN 978-3-937519-60-9.
  • J. Moormann, D. Heckl., H. Lamberti (Hrsg.): Six Sigma in der Finanzbranche. Auflage: 3., vollständig neu erstellte Auflage. Frankfurt School Verlag 2009. ISBN 978-3-937519-13-5
  • Stephan Lunau (Hrsg.), Olin Roenpage, Christian Staudter, Renata Meran, und andere: Six Sigma+Lean Toolset: Verbesserungsprojekte erfolgreich durchführen 2. überarbeitete Auflage, 2007, Springer, ISBN 978-3-540-46054-1.
  • Stephan Lunau (Hrsg.), Olin Roenpage, Christian Staudter, Renata Meran, und andere: Design for Six Sigma+Lean Toolset: Innovationen erfolgreich realisieren 1. Auflage 2007, Springer, ISBN 978-3-540-69714-5
  • Suzanne Birkmayer, Robert Dannenmaier, Sabine Matlasek, Wolfgang Weibert: six sigma toolkit. Der DMAIC Zyklus in 15 Schritten. Die wichtigsten Werkzeuge in kompakter Form. ifss institute for six sigma, 2009, ISBN 978-3-200-00924-0
  • Markus H. Dahm, Christoph Haindl: Lean Management Six Sigma – Qualität und Wirtschaftlichkeit in der Wettbewerbsstrategie. 1. Auflage, Erich Schmidt Verlag Berlin 2009, ISBN 978-3-503-11249-4
  • George Eckes: The Six Sigma Revolution – How General Electric and Others Turned Process Into Profits. John Wiley & Sons © 2000.
  • Gundlach, Carsten & Jochem, Roland (Hrsg): Praxishandbuch Six Sigma: Fehler vermeiden, Prozesse verbessern, Kosten senken. Symposion Publishing, 2008, ISBN 978-3-939-70703-5
  • Craig Gygi, Neil DeCarlo, Bruce Williams: Six Sigma für Dummies. ISBN 3-527-70207-5
  • Mikel Harry, Richard Schroeder: Six Sigma. Campus 2000. Online verfügbare Zusammenfassung des Buches
  • Herbert Hofer, Sven Horsak, Christian Miller, Andreas Wassermann: Six Sigma – Ein Modell für kleinere und mittlere Kreditinstitute?. Bankakademie Verlag, 2005 ISBN 3-937519-49-1
  • Hutwelker, Reiner: Six Sigma in der Wilhelm-Tell-AG: ein fiktives Projekt., S. 181–221, In: Praxishandbuch Six Sigma: Fehler vermeiden, Prozesse verbessern, Kosten senken. Hrsg. Gundlach, Carsten und Jochem, Roland, Symposion Publishing, 2008
  • Wilhelm Kleppmann: Versuchsplanung. Produkte und Prozesse optimieren. 7. aktualisierte und erweiterte Auflage. Hanser, München u. a. 2011, ISBN 978-3-446-42774-7 (Praxisreihe Qualitätswissen)
  • Dag Kroslid, Konrad Faber, Kjell Magnusson: Six Sigma. Hanser Fachbuch 2003, ISBN 3-446-22294-4
  • Kjell Magnusson, Dag Kroslid, Bo Bergman: Six Sigma umsetzen. Hanser Wirtschaft 2003 ISBN 3-446-22295-2
  • Thomas Münster: Kritische Erfolgsfaktoren für den Einsatz der Six-Sigma-Methode, Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften 2009, ISBN 978-3-8381-0086-9
  • Schmieder, Matthias: Warum Six Sigma erfolgreich ist – Analyse aktueller Studien, S. 39–64, In: Praxis Six Sigma, Fehler vermeiden, Prozesse verbessern, Kosten senken, Hrsg. Von Gundlach Carsten und Jochem Roland, Düsseldorf 2008
  • Schmieder, Matthias: Einführung von Six Sigma in mittelständischen Unternehmen, S. 311–338, In: Praxis Six Sigma, Fehler vermeiden, Prozesse verbessern, Kosten senken. Hrsg. Von Gundlach, Carsten und Jochem, Roland, Düsseldorf 2008
  • Schmieder, Matthias; Vergleich von Six Sigma bei Financial-Services-Unternehmen und Produktionsunternehmen, in Six Sigma in der Finanzbranche, in Hrsg. Moormann, J. u. a. Frankfurt 2004, S. 41–60
  • Rath & Strong: Six Sigma Pocket Guide. TÜV Verlag, ISBN 0-9705079-0-9
  • Rolf Rehbehn, Zafer Bülent Yurdakul: Mit Six Sigma zu Business Excellence. Strategien, Methoden, Praxisbeispiele. 1. Aufl. Publicis MCD Verlag 2003, ISBN 3-89578-185-1 bzw. 2., überarbeitete und erweiterte Auflage, 2005, ISBN 3-89578-261-0
  • Armin Töpfer (Hrsg.): Six Sigma – Konzeption und Erfolgsbeispiele für praktizierte Null-Fehler-Qualität 4. Aufl., Springer, Berlin 2007, ISBN 978-3-540-48591-9
  • Helge Toutenburg, Philipp Knöfel: Six Sigma – Methoden und Statistik für die Praxis. Springer, 2007, ISBN 978-3-540-74210-4
  • Johann Wappis, Berndt Jung: Taschenbuch Null-Fehler-Management. Umsetzung von Six Sigma. Carl Hanser Verlag München Wien 2006, ISBN 978-3-446-40624-7
  •  Andrea Chiarini: From Total Quality Control to Lean Six Sigma. Springer, Milan, New York 2012, ISBN 978-88-470-2658-2, S. 59.

Software[Bearbeiten]

Weblinks[Bearbeiten]

 Commons: Six Sigma – Album mit Bildern, Videos und Audiodateien

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. Andrea Chiarini: From Total Quality Control to Lean Six Sigma. Springer, 2012, ISBN 978-88-470-2658-2
  2. Magnusson, Kroslid, Bergman: Six Sigma umsetzen, (2003), S. 23, ISBN 3-446-22295-2
  3. a b c d Magnusson, Kroslid, Bergman (2003), S. 24
  4. a b c d e Magnusson, Kroslid, Bergman (2003), S. 25
  5. Magnusson, Kroslid, Bergman (2003), S. 44
  6. a b c d e f Jochem, R., Geers, D., Giebel, M.: Six Sigma leicht gemacht. Ein Lehrbuch mit Musterprojekt für den Praxiserfolg. Symposion Publishing (2011), S. 214 ff.
  7. a b c d Jochem, R., Geers, D., Giebel, M.: Six Sigma leicht gemacht. Ein Lehrbuch mit Musterprojekt für den Praxiserfolg, Symposion Publishing (2011), S. 269 ff.
  8. a b c Thomas Pyzdek: Motorola's Six Sigma Program (Englisch)
  9. Craig Gygi, DeCarlo, Neil; Williams, Bruce: Six Sigma for Dummies. Wiley Publishing, Inc., Hoboken, NJ 2005, ISBN 0-7645-6798-5, S. 23, vordere Umschlagseite.
  10. Basem El-Haik, Suh, Nam P.: Axiomatic Quality. John Wiley and Sons, , ISBN 9780471682738.
  11. Münster, Kritische Erfolgsfaktoren für den Einsatz der Six-Sigma-Methode, (2009), S. 108 f. ISBN 978-3-8381-0086-9
  12. Schmieder, Matthias; Aksel, Mehmet; Fragebogen für den Selbst-Check – Passt Six zu uns? In: QZ 5/2006, S. 34–37
  13. Schmieder, Matthias: Warum Six Sigma erfolgreich ist – Analyse aktueller Studien, S. 39–64, in: Praxis Six Sigma, Fehler vermeiden, Prozesse verbessern, Kosten senken, Hrsg. Von Gundlach Carsten und Jochem Roland, Düsseldorf 2008
  14. [1] (PDF; 81 kB) Prozessoptimierung im Data Quality Management, Case Study, Anadeo Consulting (gesichtet 24. Juni 2011)