Modul 7 Flashcards

1
Q

Deskriptive Statistik

A

Ermittlung weniger charakteristischer Kennzahlen zur Beschreibung einer Stichprobe

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2
Q

Induktive Statistik

A

Rückschluss von Daten der Stichprobe auf die Gesamtheit

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3
Q

Stichproben Gründe

A
  • Kosten

- Zeit

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4
Q

Stichproben Vor- und Nachteil

A
  • Selbst aus kleinen Datenmengen lassen sich aussagefähige Schlüsse ziehen
  • Ungenauigkeit
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5
Q

Langfristige Mittelwertverschiebung

A

plusminus 1,5 Sigma

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6
Q

Kurz- und langfristige Prozessqualität Unterschied

A
  • kurzfristige Qualität ist i.d.R. höher

- Qualität verschlechtert sich nach Verbesserungsmaßnahmen

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7
Q

First Time Yield

A

Anteil der Prozesse, die beim ersten Versuch i.O. sind

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8
Q

Final Yield

A

Anteil der Prozesse, die generell i.O. durchgeführt wurden

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9
Q

Hidden Factory

A

Versteckte Kosten beim Final Yield

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10
Q

Yield

A

Misst den Ertrag einer Produktionskette

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11
Q

Die 7 W-Fragen

A
  • Wer?
  • Was?
  • Wo?
  • Wann?
  • Wie?
  • Wie viel?
  • Warum?
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12
Q

SMART

A
  • spezifisch
  • messbar
  • ambitioniert
  • realistisch
  • terminiert
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13
Q

DMAIC

A
  • Define
  • Measure
  • Analyze
  • Improve
  • Control
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14
Q

Measure-Schritte

A
  • Messgrößen identifizieren
  • Messsystemanalyse
  • Datensammlung
  • Prozessleistung bestimmen
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15
Q

Methoden zum identifizieren von Ursachen

A
  • Ishikawa
  • Varianzanalyse (ANOVA)
  • Regressionsanalyse
  • Hypothesentests
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16
Q

Verbesserungsschritte

A
  • Lösungen generieren
  • Kosten-Nutzen-Analyse
  • Lösung wählen
  • Risiken evaluieren
  • Pilotanwendung der Lösung
  • Implementierung
17
Q

Controlschritte

A
  • Control Plan
  • Change Management
  • Dokumentation/Standardisierung
  • Regelkarten
  • Leistungsbewertung
  • Projektabschluss und Ergebniskommunikation
18
Q

Fallobst

A

Logik und Intuition

19
Q

Niedrig hängende Früchte

A
  • Yellow Belt

- Einsatz einfacher Qualitätswerkzeuge

20
Q

Süße Früchte

A
  • Green Belt

- Typische 6Sigma-Projekte

21
Q

Die süßesten Früchte

A
  • Black Belt

- Design-for-6Sigma-Projekte

22
Q

6Sigma Definition

A
  • Kombination von Techniken der Qualitätssicherung mit Methoden der Daten- und Prozessanalyse
  • Verringerung von Fehlern und Qualitätsproblemen
23
Q

6Sigma Voraussetzungen

A
  • Ursachenfindung muss komplex sein
  • Richtige Vorgehensweise zur Problembehandlung ist nicht bekannt
  • Nutzung von Teamwissen ist nicht erforderlich
24
Q

6Sigma Ursprung

A

Jack Welch, 1995 General Electric