Six Sigma Software

Lean Six Sigma Projekte effizient auswerten

Nutzen Sie numiqo, um statistische Auswertungen und Datenanalysen in Qualitäts- und Prozessverbesserungen umzusetzen, und helfen Sie Ihren Teams dabei, Trends zu erkennen, Probleme zu lösen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

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Mit numiqo lassen sich Lean Six Sigma Projekte effizient planen, analysieren und dokumentieren. Die Software unterstützt zentrale Methoden aus DMAIC, Qualitätskontrolle und Prozessverbesserung, ohne dass dafür eine komplexe Statistik-Software installiert werden muss.

Wenn Sie Six Sigma Software mit bekannten Tools vergleichen, finden Sie auf unserer Seite zur Minitab Alternative einen kompakten Überblick über numiqo für SPC, DoE, MSA und Prozessfähigkeit.

Software für Lean Six Sigma Projekte

In Six Sigma Projekten geht es darum, Prozesse messbar zu verbessern. Dafür brauchst du klare Kennzahlen, belastbare Auswertungen und verständliche Diagramme. numiqo verbindet diese Bausteine in einer browserbasierten Oberfläche: Daten importieren, Analyse auswählen, Ergebnisse interpretieren.

Statistische Unterstützung für DMAIC

DMAIC steht für Define, Measure, Analyze, Improve und Control. numiqo unterstützt die statistischen Aufgaben dieser Phasen. Dein Team legt Projektziele fest, verteilt Aufgaben und setzt die Verbesserungen um.

Wie unterstützt numiqo das Qualitätsmanagement?

numiqo bietet statistische Qualitätsanalysen: Messsysteme beurteilen, Streuung untersuchen und Prozessleistung bewerten. Die Ergebnisse kannst du in eurem bestehenden Qualitätssystem und Prüfplan verwenden. Dokumentenlenkung, Audits und Korrektur- und Vorbeugemaßnahmen (CAPA) verwaltet euer Team weiterhin im eigenen Qualitätsmanagementsystem. Die hier beschriebenen Auswertungen verwenden importierte oder eingefügte Daten; sie setzen keine automatische Anbindung an Produktionsanlagen voraus.

Wichtige Six Sigma Analysen

Für typische Lean Six Sigma Projekte stehen in numiqo die wichtigsten statistischen Werkzeuge bereit:

Messsystemanalyse (Gage R&R)

Prüfe, ob dein Messsystem zuverlässig genug ist, bevor du Prozessdaten bewertest. Die Messsystemanalyse zeigt Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit und den Anteil der Messstreuung.

Prozessfähigkeitsanalyse

Berechne Cp, Cpk, Pp und Ppk, um zu beurteilen, ob ein Prozess Spezifikationsgrenzen zuverlässig einhält. Histogramme und Fähigkeitskennzahlen helfen dir, Prozessleistung schnell zu bewerten.

Regelkarten und SPC

Überwache Prozesse mit Qualitätsregelkarten und erkenne Trends, Sprünge oder Ausreißer frühzeitig. So kannst du Messwerte beurteilen, die im Zeitverlauf erhoben wurden.

Design of Experiments

Plane Versuche systematisch und finde die Faktoren, die deinen Prozess wirklich beeinflussen. Vollfaktorielle, teilfaktorielle und weitere DoE-Designs unterstützen die Improve-Phase im DMAIC-Prozess.

Monte-Carlo-Simulation

Modelliere Unsicherheit mit Eingangsverteilungen und Ergebnisgleichungen. Die Monte-Carlo-Simulation hilft Six-Sigma-Teams, Risiken, Spezifikationsverletzungen, PPM, Ppk und Sensitivitäten bei schwankenden Prozesseingangsgrößen abzuschätzen.

Predictive Analytics

Erstelle Entscheidungsbaum- und Random-Forest-Modelle, um Ergebnisse zu klassifizieren, zukünftige Werte abzuschätzen und wichtige Einflussgrößen im Prozess zu erkennen. Predictive Analytics hilft Six-Sigma-Teams, von der Analyse vergangener Streuung zu belastbaren Prognosen zu kommen.

Praxisbeispiel: Wellendurchmesser untersuchen

Ein Fertigungsteam möchte Wellendurchmesser auf 20,000 mm zentrieren. Die Spezifikationsgrenzen liegen bei 19,950 und 20,050 mm. Das Team untersucht, ob eine Änderung von Drehzahl und Vorschub den Mittelwert näher an den Zielwert bringt. Alle folgenden Daten sind simulierte Lerndaten, keine Kundenergebnisse. Die Maschineneinstellungen dienen der Veranschaulichung und sind keine Empfehlungen für die Produktion.

Über die Links kannst du die Beispieldaten direkt in numiqo laden und kostenlos auswerten. Wähle anschließend die angegebenen Variablen und Einstellungen aus. Behalte die Zeilenreihenfolge bei und verwende Diameter_mm (Durchmesser in mm) als metrische Variable. Die Ergebnisse sind gerundet; die Variablennamen stimmen mit dem englischen Beispiel überein.

1. Messmittel prüfen

Lade die 50 simulierten Wiederholmessungen. Ein Prüfer misst dasselbe Referenzteil mit einem bekannten Durchmesser von 20,000 mm. Wähle Stetige Daten und Crossed, dann nur Diameter_mm als Messwert. Teile und Prüfer bleiben für die Typ-1-Studie unausgewählt. Gib Referenz = 20, Toleranzbreite = 0,100, Untersuchungsstreuung = 6 und Prozent der Toleranz = 20 ein.

Ergebnis: Mittelwert = 20,000254 mm, Standardabweichung = 0,000871 mm, Cg = 3,83 und Cgk = 3,73. Wiederholstreuung und Bias sind im Beispiel klein im Verhältnis zur angegebenen Toleranz. Nächster Schritt: Für die weiteren Beispieldaten verwenden wir denselben Prüfer und dasselbe Messmittel. Bei mehreren Prüfern und Teilen muss zusätzlich die Reproduzierbarkeit mit einer Gage-R&R-Studie untersucht werden; diese wird durch die Typ-1-Prüfung nicht abgedeckt.

2. Ausgangslage in zeitlicher Reihenfolge beurteilen

Lade die 40 simulierten Ausgangsmessungen in den Regelkarten-Rechner. Wähle Diameter_mm und eine I-MR-Regelkarte mit einer gleitenden Spannweite über 2 Werte. Prüfe Punkte außerhalb der Drei-Sigma-Grenzen. Jede Zeile steht für eine nacheinander gefertigte Welle.

Ergebnis: Die Mittellinie der I-Karte liegt bei 20,02196 mm, die Eingriffsgrenzen bei etwa 19,99132 und 20,05260 mm. Die obere Grenze der MR-Karte beträgt 0,03764 mm. Kein Punkt liegt außerhalb dieser Grenzen. Nächster Schritt: Prüfe weitere Laufmuster und die Prozesshistorie. Dieser einzelne Test mit 40 Messungen belegt noch keine langfristige Stabilität. Eingriffsgrenzen beschreiben das Prozessverhalten; sie sind keine Spezifikationsgrenzen.

3. Ausgangslage mit den Spezifikationen vergleichen

Lade dieselben Ausgangsdaten in den Prozessfähigkeitsrechner. Wähle Normalverteilt und Diameter_mm. Verwende USG = 19,950, OSG = 20,050, Zielwert = 20,000, Untergruppengröße = 1 und die Länge 2 für die gleitende Spannweite. Dieses Beispiel verwendet simulierte normalverteilte Messwerte. Bei realen Daten prüfst du zuerst Prozessstabilität und Verteilungsannahmen.

Ergebnis: Cp = 1,63, Cpk = 0,92 und Ppk = 0,95. Obwohl alle 40 Messwerte innerhalb der Spezifikation liegen, ist der Mittelwert so nah an der oberen Grenze, dass Cpk deutlich kleiner als Cp ausfällt. Nächster Schritt: Untersuche Einstellungen zur Zentrierung des Prozesses. Allein aus der Zahl beobachteter Gutteile lässt sich keine ausreichende Prozessfähigkeit ableiten.

4. Prozesseinstellungen mit DoE untersuchen

Lade das simulierte Experiment mit 12 Versuchsläufen. Der vollfaktorielle Plan hat zwei Faktoren: Drehzahl mit 1000 und 1400 U/min sowie Vorschub mit 0,10 und 0,20 mm/U. Jede Kombination wird in drei unabhängigen Läufen untersucht. Die Daten stehen bereits in randomisierter Reihenfolge. Zum Nachbilden der Planstruktur wählst du zwei numerische Faktoren mit diesen Stufen, drei Wiederholungen und keine Zentralpunkte oder Blöcke. Ein neu randomisierter Plan kann eine andere Reihenfolge haben; ordne die vorliegenden Messwerte weiterhin ihren ursprünglichen Faktoreinstellungen zu.

Öffne beim geladenen Beispiel Auswerten. Wähle Speed_rpm und Feed_mm_per_rev als Faktoren und Diameter_mm als Zielgröße. Berücksichtige die Wechselwirkung beider Faktoren; Run_order ist kein Faktor. Ergebnis: Die höhere Drehzahl senkt den geschätzten Mittelwert um 0,020 mm, der höhere Vorschub erhöht ihn um 0,020 mm. Die geschätzte Wechselwirkung ist in diesem konstruierten Datensatz null. Das Modell lautet: Durchmesser = 20,019 − 0,010A + 0,010B mm, mit A = (Drehzahl − 1200)/200 und B = (Vorschub − 0,15)/0,05.

Nächster Schritt: Prüfe Residuen und führe einen Bestätigungsversuch mit 1400 U/min und 0,10 mm/U durch. Der vorhergesagte Mittelwert von 19,999 mm liegt nah am Zielwert. Das Modell beschreibt den Mittelwert; es belegt weder eine geringere Streuung noch das Verhalten außerhalb der untersuchten Einstellungen.

5. Nachfolgende Messungen beurteilen

Lade die 40 simulierten Bestätigungsmessungen in SPC und anschließend in die Prozessfähigkeitsanalyse. Sie stellen eine separate Stichprobe bei den gewählten Einstellungen dar. Wiederhole I-MR- und normale Prozessfähigkeitsanalyse mit denselben Spezifikationen und Schätzverfahren. Werte diese Stichprobe getrennt von der Ausgangslage aus.

Ergebnis: Mittelwert = 20,00227 mm, Cpk = 1,74 und Ppk = 1,86. Die vorläufigen Eingriffsgrenzen der I-Karte liegen bei 19,97477 und 20,02976 mm; die obere Grenze der MR-Karte beträgt 0,03378 mm. Kein Punkt liegt außerhalb. Die Stichprobe liegt näher am Zielwert und zeigt eine höhere geschätzte Fähigkeit. Nächster Schritt: Sammle Messungen über Schichten, Chargen und Werkzeugverschleiß, bevor du von einer nachhaltigen Verbesserung ausgehst. Lege nach einer stabilen Referenzperiode feste Eingriffsgrenzen und Verantwortlichkeiten für Signale fest. Berechne Grenzen nicht allein deshalb neu, um eine ungünstige Veränderung aufzunehmen. Die geringere Streuung ist hier simuliert und kein Nachweis eines kausalen Effekts der gewählten Einstellungen.

Hintergründe zu Stabilität und Verteilungsannahmen findest du im NIST-Leitfaden zur Prozessfähigkeit (Englisch). Dieses Lernbeispiel veranschaulicht den Arbeitsablauf; es ist keine umfassende Validierung aller Methoden gegenüber Minitab.

Warum numiqo für Six Sigma?

• Schneller Einstieg: Analysen sind direkt im Browser verfügbar und führen Schritt für Schritt zur passenden Auswertung.
• Relevante Methoden: MSA, Prozessfähigkeit, Regelkarten, Hypothesentests, DoE, Monte-Carlo-Simulation und Predictive Analytics decken zentrale Lean-Six-Sigma-Anforderungen ab.
• Lokale Berechnungen: Statistische Berechnungen laufen im Browser, ohne den Datensatz hochzuladen. Wenn du die optionale KI-Hilfe aktivierst und verwendest, werden die für diese Anfrage benötigten Inhalte an den numiqo-KI-Server gesendet.
• Faire Kosten: numiqo ist eine kosteneffiziente Six Sigma Software für einzelne Anwender, Teams und Unternehmen.

Effizient vom Problem zur Verbesserung

Ob Ursachenanalyse, Prozessfähigkeitsnachweis oder kontinuierliche Überwachung: numiqo hilft dir, Lean Six Sigma Projekte effizient umzusetzen und Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen.

Starte direkt mit einer Analyse: Prozessfähigkeit berechnen, Messsystemanalyse durchführen, Regelkarte erstellen oder ein Predictive-Analytics-Modell erstellen. Einen direkten Vergleich zu Minitab gibt es hier: numiqo als Minitab Alternative.