Qualitätsmanagement

• European Foundation of Quality Management _model (EFQM-Modell)
• ISO-Normen 9000 ff
• Total Quality Management(TQM)

European Foundation for Quality Management - Modell

JA weil EFQM geht über TQM hinaus

Die Schlüsselkriterien(Gewinn,Umsatz)

Das externe verhhältniss auf die Internen ausgerichtet, jeder Lieferant oder abteilung ist Kunde und verwaltet einen Teilpozess, diese aben anforderungen, die ständig angepasst werden um einen Reibungslosen und Aktuellen Arbeitablauf zu haben.

1. GAP 1 – Wahrnehmungslücke
2. GAP 2 – Entwicklungslücke
3. GAP 3 – Leistungslücke
4. GAP 4 – Kommunikationslücke:
5. GAP 5 – Kundenlücke

Der Dienstleister kennt die Erwartungen der Kunden nicht hinreichend genau.

Die wahrgenommenen Kundenerwartungen werden nicht hinreichend in Spezifikationen und Standards für die Dienstleistung umgesetzt.

Die tatsächliche Dienstleistung stimmt nicht mit der in den Spezifikationen festgelegten Dienstleistung überein.

Die Kommunikation mit den Kunden vermittelt ein anderes Bild, als es die tatsächlich erbrachten Leistungen einlösen können.

Der Unterschied zwischen der vom Kunden erwarteten und der tatsächlich erlebten Dienstleistung.

Risikoanalyse Tool

• Auswirkung
• Auswirkungsbewertung(B)
• Prognose des Auftretens der Fehlerursache
• Prognose des Auftretens der Fehlerursache - Bewertung(A)
• Entdeckungsfähigkeit
• Entdeckungsfähigkeit - Bewertung(E)
• Aufgabenpriorität (AP)
• Anmerkungen

FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) ist eine systematische, präventive Methode zur Risikoanalyse, die dazu dient, potenzielle Fehler in Produkten, Prozessen oder Systemen frühzeitig zu identifizieren und deren Auswirkungen zu bewerten. 

Das Ziel ist es, Fehlerursachen zu erkennen und geeignete Maßnahmen zur Risikominimierung zu ergreifen.

• Identifikation von Fehlern – Welche potenziellen Fehler können auftreten?
• Bewertung der Auswirkungen – Welche Folgen hat der Fehler für das Produkt, den Prozess oder den Kunden?
• Analyse der Ursachen – Warum könnte der Fehler auftreten?
• Risikobewertung – Wie schwerwiegend ist der Fehler (Schweregrad), wie häufig tritt er auf (Auftretenswahrscheinlichkeit) und wie gut kann er entdeckt werden (Entdeckungswahrscheinlichkeit)?
• Maßnahmenplanung – Welche Verbesserungen oder Kontrollen können das Risiko reduzieren?

POKA YOKE ist ein japanisches Konzept zur Fehlervermeidung in Produktions- und Geschäftsprozessen.

Das Hauptziel ist es, Fehler frühzeitig zu erkennen oder zu verhindern, bevor sie zu Defekten führen. Dadurch werden Qualität verbessert, Kosten gesenkt und Nachbesserungen reduziert.

• Verhindernde Poka Yoke (Prevention Type)

  • Verhindert, dass ein Fehler überhaupt auftritt.
  • Beispiel: Ein USB-Stecker kann nur in einer Richtung eingesteckt werden.

• Entdeckende Poka Yoke (Detection Type)

  • Erkennt Fehler, bevor sie sich auswirken.
  • Beispiel: Eine Maschine stoppt automatisch, wenn ein falsches Teil eingelegt wird.

CRUD

Bild

 Das heisst, Daten sind über verschiedene Datenbanken hinweg gleich.

Sprich, Daten sind korrekt erfasst.

referentielle Integrität

• Alle Felder sind gepflegt (Entitätsintegrität)
• Nur gültige Werte sind zulässig (Bereichsintegrität)
• referentielle Integrität (referentielle Integrität)

• Format(Daten-Typ)
• Struktur
• Inhalt
• Stabilität
• Verarbeitung
• Business Object

Datenqualitätsrichtlinien sind verbindliche Vorgaben und Standards, die definieren, wie Daten innerhalb eines Unternehmens oder einer Organisation erfasst, gespeichert, verwaltet und genutzt werden sollen, um eine hohe Datenqualität sicherzustellen. 
Sie dienen dazu, sicherzustellen, dass Daten genau, vollständig, konsistent, aktuell und zuverlässig sind.

• Verbesserung der Datenqualität

• Standardisierung

• Compliance & Sicherheit

• Effizienzsteigerung

• Vertrauen in Daten erhöhen

Eine gängige Methode besteht darin, die Daten mit einer Referenzquelle oder einem Referenzdatensatz zu vergleichen.
Beispiel: Adressdaten mit Adressdatenbank Post vergleichen.

Konsistenz der Daten prüfen.
Prüfen ob Daten logische Regeln oder Beziehungen erfüllen.
Beispiel: Aktueller Kunde mit Geburtsdatum 23.01.1898 oder 25.05.2042
Stichproben ziehen und diese detailliert analysieren -> Rückschlüsse auf den Datenbestand

Prüfen ob Daten den definierten Regeln und Anforderungen entsprechen. Dazu gehören Datentypen, Wertebereiche und Formatierung aber auch logische Prüfungen.
Z.B. Ist es möglich, dass ein Techniker zwischen 22:00 und 04:00 einen Backofen geflickt hat?
Identifizieren und entfernen Sie doppelte Datensätze, um Inkonsistenzen zu reduzieren.
Überprüfen der Daten anhand vertrauenswürdiger externer Datenquellen

Anhand Zeitstempel und Contex und Datum angabe 

• Summenbildung – Gesamtwerte berechnen (z. B. Gesamtumsatz, Summe aller Transaktionen).
• Mittelwertberechnung – Durchschnittswerte bestimmen (z. B. durchschnittliche Antwortzeiten, Kundenzufriedenheit).
• Minimum / Maximum – Extremwerte identifizieren (z. B. niedrigster und höchster Preis eines Produkts).
• Zählen (Count) – Anzahl von Einträgen oder Ereignissen erfassen (z. B. Anzahl der fehlenden Werte in einem Datensatz).
• Prozentualer Anteil – Anteil einer Kategorie berechnen (z. B. Anteil fehlerhafter Datensätze in einer Datenbank).
• Gruppierung – Daten nach Kategorien zusammenfassen (z. B. Umsatz nach Regionen oder Abteilungen).
• Standardabweichung / Varianz – Schwankungen und Streuungen in Daten analysieren.
• Zeitliche Aggregation – Daten über verschiedene Zeiträume zusammenfassen (z. B. wöchentliche oder monatliche Verkaufszahlen).
• Häufigkeitsverteilungen – Verteilungen bestimmter Werte darstellen (z. B. wie oft ein bestimmtes Produkt verkauft wurde).
• Pivotierung – Daten in einer strukturierten Form darstellen und auswerten (z. B. Umsatz nach Produktkategorie und Quartal).
• Fehler- und Anomalie-Erkennung – Aggregation zur Identifikation von fehlerhaften oder inkonsistenten Daten (z. B. fehlerhafte Postleitzahlen oder doppelte Kundeneinträge).
• Geografische Aggregation – Analyse von Daten nach Regionen oder Standorten zur Identifikation regionaler Unterschiede oder Muster.