AIIT - Vorlesung 04

• In der Produktentwicklung arbeiten zunehmend viele Experten verschiedenster Fachrichtungen zusammen (Beispiel: Mechatronik).
• Viele Produkte enthalten Komponenten, die von unterschiedlichen Unternehmen entwickelt und produziert werden.
• Um verschiedene Kundenanforderungen zu erfüllen, steigt die Variantenvielfalt.
• Durch den hohen Innovationsbedarf und sich ständig verändernde Randbedingungen, kann der Prozessverlauf nur schwer geplant werden.
• Daraus ergeben sich:
• eine hohe Anzahl paralleler Prozesse,
• ein hoher Abstimmungsbedarf zwischen parallelen Prozessen,
• technische Hürden bei der Abstimmung zwischen parallelen Prozessen und
• nichtdeterministische Prozesse mit Iterationen und verschiedenen Pfaden.  

1. um die Erfüllung der Anforderungen zu prüfen, müssen diese messbar werden --> es entstehen Kennwerte
2. Zielwerte für die Kennwerte müssen festgelegt werden
3. eine statistische Auswertung erfolgt (Häufigkeiten aufnehmen, Normalverteilung und Standardabweichung) --> Six-Sigma Ansatz

• bei der Normalverteilung wird der Bereich von 6x der Standardabweichung betrachtet
• der zuvor gesetze Zielwert des Anforderungskennwertes solte inerhalb dieses Bereiches liegen
• Durch eine Verbesseung eines Prozesses kann auch die Varianz des Kennwertes verringert werden, so dass die Standardabweichung abnimmt
• hohe Prozessgenauigkeit, wenn
• Ausprägung der Kenwerte eines Prozesses mit einer 
• sehr hohen Wahrscheinlichkeit
• innerhalb der Akzeptanzgrenzen liegen und
• eine geringe Standardabweichung aufweisen

-----> Ziel des Six-Sigma Ansatzes

Wikipedia: Six Sigma (6σ) ist ein statistisches Qualitätsziel und zugleich eine Methode des Qualitätsmanagements. Ihr Kernelement ist die Beschreibung, Messung, Analyse, Verbesserung und Überwachung von Geschäftsvorgängen mit statistischen Mitteln. Die Ziele orientieren sich an finanzwirtschaftlich wichtigen Kenngrößen des Unternehmens und an Kundenbedürfnissen.

• Define
• Measure
• Analyze
• Improve
• Control

--> MDAIC-Modell

• Ziel:
• Den Prozess und die an ihn gestellten Anforderungen verstehen

• Aufgaben:
• Identifizieren (bzw. Festlegen) von:

• Methoden:
• Voice of the customer (VOC) – Methode für die Erhebung von Kundenanforderungen
• Critical to Quality Baum (CTQ) – Methode für die Klassifizierung und Strukturierung von Anforderungen

• Ziel:
• Die Ausprägungen der Kennwerte und des Prozesses erfassen und somit die Prozessfähigkeit bestimmen

• Aufgaben:
• Versuche planen und durchführen

• Methoden:
• Design of Experiments (DoE) – Methode für die Planung und Durchführung von Versuchen
• Taguchi-Methode / Versuchspläne –Statistischer Ansatz für die Verringerung der Komplexität von Versuchsplänen
• Prüfmittelfähigkeitsanalyse – Untersuchung zur Verlässlichkeit der Prüfmittel / Messgeräte

• Ziel:
• Mögliche Fehlerursachen für nicht erfüllte Zielwerte ermitteln und priorisieren
• Aufgaben:
• Versuchsergebnisse statistisch auswerten
• Wirkzusammenhänge aufzeigen und dokumentieren
• Methoden:
• Diagramme
• ►Ursache-Wirkungsdiagramm
• ►Pareto-Diagramm
• ►Histogramm
• ►Boxplot-Diagramm

• Ziel:
• Verbesserungsmaßnahmen bestimmen

• Aufgaben:
• Verbesserungsmaßnahmen ermitteln und priorisieren
• Pilotprojekt durchführen und bewerten

• Methoden:
• Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA)

• Ziel:
• Verbesserungsmaßnahmen durchführen, ihre Wirkung absichern und die Änderungen in den Prozessen langfristig im Unternehmen verankern.

• Aufgaben:
• Kontrollen und Warnmechanismen einführen
• Schulungen und Prozessdokumentationen anpassen

• Methoden:
• Qualitätsregelkarten

• Prozessmodellierungswerkzeuge stellen Prozesse
• grafisch als Diagramme und/oder
• textbasiert ähnlich einer Programmiersprache oder der XML dar.

--> Heutzutage ist eine grafische Darstellung üblich, die allerdings in Form einer XML-Datei gespeichert wird

• Die wichtigsten (aber nicht immer verfügbaren) Elemente eines Prozesses sind:
• Aktivitäten
• Ereignisse
• Artefakte
• Verzweigungs- und Vereinigungsknoten
• Zeitlicher Verlauf
• Interaktion mit/über Artefakte

• Herausforderungen
• Abbildungen zwischen Prozessdatenformaten uneindeutig oder unmöglich
• Modellierung von Imput- und Outputparametern für Aktivitäten
• Zuordnung von Verantwortlichkeiten und Ressourcen zu Aktivitäten in 2D
• Modellierung von Objektzuständen
• Modellierung von stochastischen Elementen

• Ein vollständig modellierter Prozess kann nicht nur für einen Menschen als Vorgehensanweisung betrachtet werden, sondern auch für einen Computer, ähnlich programmiertem Code.
• Eine Workflow-Engine kann Prozesse interpretieren, Aufgaben (Aktivitäten) an Personen und andere Maschinen vergeben und den Verlauf überwachen.

• Mithilfe einer Prozesssimulation können noch vor dem praktischen Einsatz Schwachstellen erkannt werden.
• Dazu wird der Prozess wie bei einer Workflow-Engine ausgeführt, die Aktivitäten werden aber nicht wirklich durchgeführt, sondern ihr möglicher Verlauf wird anhand von Simulationsparametern simuliert.
• Nach einer Simulation können Prozessdauer, -kosten und Ressourcenauslastung visualisiert werden.  

• Beim Prozessmanagement soll die Qualität von Prozessen verbessert werden.

• Dazu werden Methoden (Six Sigma) und Werkzeuge (BPM) eingesetzt,
• die einen ständigen Verbesserungszyklus vorsehen und
• deren Ergebnisse mithilfe statistischer Methoden ausgewertet werden.

• Besondere Herausforderungen für das Management von Prozessen der (virtuellen) Produktentwicklung sind
• die Koordination domänenübergreifender Zusammenarbeit,
• die Koordination unternehmensübergreifender Zusammenarbeit,
• die Nachfrage nach einer hohen Produktvariantenvielfalt,
• sich ständig ändernde Randbedingungen noch während der Prozessausführung, und
• die Vielfalt und Inkompatibilität von Daten und Datenformaten.