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E-Book

Prozessoptimierung mit statistischen Verfahren

Eine anwendungsorientierte Einführung mit destra und Minitab

AutorClaus Morgenstern, Lorenz Braun, Michael Radeck
VerlagCarl Hanser Fachbuchverlag
Erscheinungsjahr2011
Seitenanzahl366 Seiten
ISBN9783446426696
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis39,99 EUR
"Für die ständige Verbesserung von Unternehmensprozessen stehen viele Konzepte und Verfahren zur Verfügung. Das derzeit aktuelle Konzept ist Six Sigma. Im Rahmen einer strukturierten Vorgehensweise werden dabei viele Verfahren zur Analyse und Verbesserung eingesetzt, z.B. Lean Methoden, Statistische Versuchsplanung, Regressions- und Varianzanalyse. Leider fehlen vielen ""Statistikanfängern"" die Routine und die grundlegenden Kenntnisse für den Einsatz dieser Verfahren. Als Konsequenz daraus werden diese leistungsfähigen Verfahren nur selten zur Prozessoptimierung eingesetzt.
Das vorliegende Buch möchte dies ändern. Als anwendungsorientierte Einführung ist dieses Buch klar an die ""Statistikanfänger"" adressiert. Anhand eines einfachen Prozesses werden verschiedene Problemstellungen vorgestellt, die anschließend mit dem passenden statistischen Verfahren analysiert werden. Das Buch zeigt die Verfahrensauswahl, deren software-technische Umsetzung und legt viel Wert auf die Interpretation der Ergebnisse und deren Umsetzung im Prozess.
Alle Beispiele werden mit den modernen und benutzerfreundlichen Programmen destra® und MiniTab berechnet, die als Demoversionen im Internet erhältlich sind. Das im Buch verwendete Datenmaterial kann von einer Internetseite heruntergeladen werden. Das ermöglicht es jedem Leser, alle statistischen Auswertungen direkt nachzuvollziehen.

Die Optimierung von Prozessen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit ist für Unternehmen unerlässlich. Im technischen und betriebswirtschaftlichen Bereich haben Management-Konzepte wie Six Sigma oder Lean Management den Prozess in den Mittelpunkt der Analyse gerückt. Zudem kamen vermehrt statistische Methoden der Prozessanalyse zur Anwendung, sei es zur Prozessbeurteilung oder -verbesserung. Dieses Buch gibt eine problemorientierte Einführung in die Anwendung statistischer Verfahren zur Optimierung von Prozessen nach dem Ursache-Wirkungs-Prinzip. Der Leser soll befähigt werden, Prozesse zu modellieren und diese datenbasiert mit Hilfe von Statistik-Software zu steuern. Neben einer Einführung in verschiedene statistische Verfahren wird deren Anwendung anhand von Fallbeispielen mit den Software-Paketen destra® und Minitab® erläutert. Dadurch soll eine einfache Umsetzung der Methoden in die Praxis ermöglicht werden.

Die Herausgeber sind Inhaber der Q-DAS Gesellschaft für Datenverarbeitung und Systemtechnik mbH in Weinheim."

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Leseprobe
"1.1.3 Lean Management (S. 18-19)

Der Begriff Lean Management ist in seinem Herkunftsland Japan nicht geläufig. Er wurde vor allem durch die amerikanische Management-Literatur verbreitet. Besondere Beachtung aus dem Gesamtsystem Lean Management fanden die Elemente Gruppenarbeit und das Prinzip der Just-in-Time Fertigung, die mit einem Minimum an Beständen auskommt.

Die erfolgreich mit Lean Management arbeitenden Unternehmen haben es geschafft, ihre Mitarbeiter in die Lage zu versetzen, dass sie die Informationen, Methoden und Sachmittel haben, die sie für ein optimal zielgerichtetes Handeln benötigen. Das dazu notwendige Niveau an Arbeitsmoral und Selbstdisziplin gedeiht jedoch nur dort, wo die Verpflichtung gegenüber den Mitarbeitern in der Beteiligung an ihren Aktivitäten und im direkten Austausch von Informationen spürbar ist.

Ein zentrales Ziel des Lean Managements ist das Schaffen von schlanken Prozessen. Überflüssige Tätigkeiten oder Zwischenlager sollen vermieden werden. Die hohe Synergie des Lean Management erwächst aus der simultanen Anwendung von Systemen wie Total Quality Management, Just-in-Time-Produktionsprinzip, Total Productive Maintenance, Policy Deployment, Vorschlagswesen und Kleingruppenarbeit.

Total Quality Management (TQM)

Das TQM-Konzept bedeutet, dass jeder im Unternehmen eingebunden wird, beginnend mit der Unternehmensleitung, über Führungshierarchien hinweg bis zu den Mitarbeitern an den Linien. Dabei sind Vertriebsorganisationen und auch Lieferanten mit einbezogen. Inhaltlich umfasst TQM Arbeitsmittel wie das Policy Deployment, Qualitätssicherungskonzepte, Standardisierung, Training und Ausbildung, Kostenmanagement und auch die Kleingruppenarbeit.

Just-in-Time-Produktionsprinzip

Entwickelt wurde das Prinzip bei Toyota. Es umfasst die Konzepte Angleichung der Takt- und Zykluszeit, Pull-Production, Autonomation der Mitarbeiter (Jidoka) und die Einführung von Fertigungszellen unter Berücksichtigung des One-Piece-Flow.

Total Productive Maintenance (TPM)

Der wesentliche Fokus von TPM ist die gelebte Praxis eines vorbeugenden Instandhaltungssystems mit dem Ziel, die Einrichtungen und Maschinen über die gesamte Lebensdauer hinweg mit maximaler Effizienz zu betreiben."
Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort6
Inhaltsverzeichnis8
1 Einfu?hrung in die Prozessoptimierung12
1.1 Ansätze der Prozessoptimierung12
1.1.1 Grundlagen und Begriffe12
1.1.2 Six Sigma15
1.1.3 Lean Management18
1.2 Grundlagen der Statistik20
1.2.1 Daten und Merkmale20
1.2.2 Statistische Kenngrößen und Verteilungen23
1.2.3 Statistische Tests29
1.3 Vom Problem zum statistischen Verfahren34
1.3.1 Realität und Modell35
1.3.2 Modellierung von Problemstellungen37
1.3.3 Ein einfu?hrendes Beispiel41
1.4 Weiterfu?hrende Literatur46
2 Regressionsanalyse47
2.1 Problemstellung47
2.1.1 Anwendungsbeispiele48
2.1.2 Grundlagen der Regression49
2.2 Vorgehensweise53
2.2.1 Modellformulierung54
2.2.2 Schätzung der Regression55
2.2.3 Modellpru?fung66
2.2.4 Interpretation und Umsetzung87
2.3 Fallbeispiel92
2.3.1 Beschreibung des Ist-Zustandes92
2.3.2 Abhängigkeiten im Prozess93
2.3.3 Schätzung und Beurteilung des Regressionsmodells94
2.3.4 Steuerung des Prozesses99
2.4 Modellvarianten100
2.4.1 Auswahl der wesentlichen Einflussgrößen101
2.4.2 Nicht-lineare Regression103
2.4.3 Dummy-Variablen106
2.5 Anwendungsempfehlungen109
2.6 Weiterfu?hrende Literatur110
3 Varianzanalyse111
3.1 Fragestellung111
3.1.1 Beispiele fu?r die Anwendung112
3.1.2 Grundlagen der Varianzanalyse112
3.2 Vorgehensweise117
3.2.1 Die einfaktorielle Varianzanalyse118
3.2.2 Pru?fung des Modells128
3.2.3 Ergänzende Deutungen136
3.3 Zweifaktorielle Varianzanalyse139
3.3.1 Das Prinzip der Streuungszerlegung140
3.3.2 Diagramme der Haupt- und Wechselwirkungseffekte145
3.4 Fallbeispiel Schweißversuch147
3.5 Modellvarianten152
3.5.1 Ungleicher Stichprobenumfang152
3.5.2 Multivariate Varianzanalyse152
3.5.3 Kovarianzanalyse153
3.5.4 Nicht normalverteilte Merkmalswerte153
3.6 Weiterfu?hrende Literatur155
4 Statistische Versuchsplanung156
4.1 Problemstellung156
4.1.1 Anwendungsbeispiele158
4.1.2 Grundlagen der Versuchsplanung159
4.2 Vorgehensweise178
4.2.1 Einflussgrößenscreening178
4.2.2 Modellbildung durch Anwendung vollständiger faktorieller Versuchspläne187
4.2.3 Teilweise faktorielle Versuchspläne211
4.2.4 Versuchsplanung fu?r nominale Einflussgrößen221
4.2.5 Blockbildung222
4.2.6 Optimierung227
4.3 Fallbeispiel237
4.4 Anwendungsempfehlungen243
4.5 Weiterfu?hrende Literatur245
5 Logistische Regression246
5.1 Problemstellung246
5.1.1 Anwendungsbeispiele247
5.1.2 Grundlagen der logistischen Regression247
5.2 Vorgehensweise251
5.2.1 Modellformulierung252
5.2.2 Schätzung der logistischen Regression255
5.2.3 Modellpru?fung259
5.2.4 Interpretation und Umsetzung274
5.3 Fallbeispiel278
5.4 Modellvarianten285
5.4.1 Auswahl der wesentlichen Einflussgrößen286
5.4.2 Weiterfu?hrende Statistiken287
5.4.3 Modell fu?r Zielgrößen mit mehreren Ausprägungen290
5.5 Anwendungsempfehlungen290
5.6 Weiterfu?hrende Literatur292
6 Mehrfeldertafeln293
6.1 Problemstellung293
6.1.1 Anwendungsbeispiele294
6.1.2 Grundlagen294
6.2 Vorgehensweise295
6.2.1 Vierfeldertafel295
6.2.2 Mehrfeldertest mit der Zielgröße Anzahl fehlerhafte Einheiten301
6.2.3 Mehrfeldertafel mit der Zielgröße Anzahl der Fehler305
6.3 Fallbeispiel307
6.3.1 Bearbeitung des Fallbeispiels mit dem Programm destra308
6.4 Anwendungsempfehlungen309
6.4.1 Vierfeldertafel mit kleinen Stichproben309
6.4.2 Mehrfeldertafel mit kleinen Stichproben310
6.4.3 kxj Mehrfeldertafeln310
6.5 Weiterfu?hrende Literatur310
7 Anhang – Fallbeispiele mit Minitab311
7.1 Regressionsanalyse311
7.1.1 Beschreibung des Ist-Zustandes311
7.1.2 Abhängigkeiten im Prozess312
7.1.3 Schätzung und Beurteilung des Regressionsmodells314
7.1.4 Steuerung des Prozesses318
7.2 Varianzanalyse319
7.3 Statistische Versuchsplanung326
7.4 Logistische Regression335
7.5 Mehrfeldertafeln343
8 Tabellenanhang345
8.1 Verteilungsfunktion ? der Standardnormalverteilung345
8.2 Quantile z1?? der Standardnormalverteilung N (0,1)346
8.3 Quantile tFG,1?? der t-Verteilung mit FG Freiheitsgraden347
Quantile ?2FG,1?? der Chi-Quadrat-Verteilung mit FG Freiheitsgraden348
8.5 95-%-Quantile FFG1FG2,0,95 der F-Verteilung mit FG1 und FG2 Freiheitsgraden349
8.6 99-%-Quantile FFG1FG20,99 der F-Verteilung mit FG1 und FG2 Freiheitsgraden350
9 Verzeichnisse351
9.1 Abbildungsverzeichnis351
9.2 Tabellenverzeichnis356
10 Index361

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