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Design for Six Sigma

Konzeption und Operationalisierung von alternativen Problemlösungszyklen auf Basis evolutionärer Algorithmen

Autor	Swen Günther
Verlag	Gabler Verlag
Erscheinungsjahr	2010
Seitenanzahl	379 Seiten
ISBN	9783834960320
Format	PDF
Kopierschutz	DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	54,99 EUR

Bis dato liegt kein Design for Six Sigma-Zyklus vor, der jeweils zu kundenoptimalen Produkten respektive Prozessen führt. Swen Günther analysiert diesen Sachverhalt erstmals wissenschaftlich und zeigt neue, innovative Lösungsansätze auf. Die abgeleiteten Vorgehensmodelle werden an zwei Praxisbeispielen explorativ überprüft.

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

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Blick ins Buch

Inhaltsverzeichnis

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	108
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	230
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

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