Beschreibung
Auf den heutigen Märkten ist die zügige und an den Bedürfnissen der Kunden orientierte Entwicklung von neuen, innovativen Produkten und Prozessen ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. In diesem neuntägigen Seminar erfahren Sie, wie Sie ein Entwicklungsprojekt mit der systematischen Vorgehensweise erfolgreich bearbeiten. Dabei ist es wichtig, Kundenerwartungen richtig zu verstehen und methodisch in angemessene Produkt- oder Prozesseigenschaften umzusetzen. Hierzu werden die Phasenmodelle DICOV und DMADOV zur Entwicklung neuer Produkte und Prozesse vorgestellt. Sie erlernen die Vorgehensweise mit erfolgreichen Six Sigma Werkzeugen für Produkt- und Prozessentwicklung. Unsere Six Sigma Experten begleiten Sie durch Ihr Projekt bis zur Zertifizierung.
Kommende Starttermine
13 Mai, 2024
- Präsenzkurs / vor Ort
- Ansbach
- Deutsch
-
Förderung möglich
Inhalte / Module
- Einführung in die Innovationsmethodik
- Die Phasenmodelle für DfSS
- DfSS und der Produktentstehungsprozess
- Kano-Model, Voice of Customer (VoC)
- CTQ-Flowdown
- Anforderungsmanagement
- House of Quality (QFD)
- Dekomposition und Funktionsnetz
- Funktions-, Struktur- und Komponentenanalyse
- Messsystemanalyse
- Grafische Analyse
- Hypothesentests
- Design of Experiments (DoE)
- Zielgrößenoptimierung, Worst-Case-Analyse
- Risk Assessment, FMEA
- Zuverlässigkeitsanalyse
- Kreativitätstechniken
- Konzeptauswahlverfahren
- Anwendung der Werkzeuge in Gruppenarbeiten an Case Studies und realen Projektsituationen
Ablauf des Seminars
Modul 1 (3 Tage):
- Einführung in die Innovationsmethodik
- Einblick in Six Sigma und die Vorteile des proaktiven Arbeitens
- Projektblatt, DMAIC / DFSS / DICOV Prozess, Six Sigma Rollen
- Erstellung einer Prozess-Map, Ablaufanalyse, Stream Mapping.
- Kundenanforderungen: Kano-Diagramm, S-Kurvenanalyse, Voice of the Customer, Voice of the Product, Technologietrends, Zusammenhang QFDCTQ Flowdown-Scorecards
- Arten von Daten: Messskalen, Mittelwert, Median, Streuung, Standardabweichung, Varianz, Verteilungen, Prozessfähigkeit
- Quality Function Deployment
- Potenziale von Big Data, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning.
- Critical-to-Quality: Flowdown von Anforderungen in messbare Größen
- Tracking der Teileentwicklung
- Messsystemanalyse: Wiederholbarkeit, Variation, Gauge R&R, Akzeptanzkriterien für Messsysteme, attributive MSA
- Komponentenanalyse, Interaktionsmatrix, Funktionsanalyse, P-Diagramm
- Systematisches Problemlösungstool, Widerspruchsmatrix
- Platzziffernverfahren, paarweiser Vergleich, Pugh-Matrix, Entscheidungsanalyse
Projekt: Anwendung im eigenen Unternehmen
Modul 2 (3 Tage):
- Verschiedene grafische Darstellungen von Daten in Minitab
- Failure Mode Effect Analysis (FMEA): Risikoanalyse auf Highlevel zur Kontrolle des Projektes
- Zentraler Grenzwertsatz, statistische Abschätzungen und Vertrauensintervall
- Null-Hypothese, alternative Hypothese, p-Wert, t-test, 2-Sample t-test, ANOVA, Normalverteilung, Varianzenanalyse, Chi²-test.
- Analysis Of Variances, Vergleich von Streuungen, Vergleich von Mittelwerten
- Design of Experiments (DoE): Vollfaktorielles DoE, teilfaktorielles DoE
- Richtige Stichprobengröße
- Vollfaktorielle Versuche: Vorbereitung, Auslegung in MiniTab, Aufwandsabschätzung
- Teilfaktorielle Versuche: Aliasing-Effekt, Reduktion der Faktoren
- Korrelation und Ursache: Regression und Abweichungsfehlerminimierung, Residuen, Vertrauensbereich
- Regression über Mehrfachparameter: Koeffizientenvergleich, Nicht-lineare Regression
Projekt: Anwendung im eigenen Unternehmen
Modul 3 (3 Tage):
- DOE Übung
- 2 Faktoren Übertragungsfunktion
- Optimierte (technische) Einstellung für Parameter, zur Erzielung des besten Ergebnisses für Y. Modelle 1ter Ordnung, Screening
- Regelkarte: R-Karte, Xquer-Karte, p-, np-, C-, U-Karten
- Poka-Yoke, Monte-Carlo, Propagation of Variances
- Toleranzanalyse und Worst-Case-Betrachtung: Monte-Carlo-Simulation
- Badewannenkurve, Lebenszyklus
- Zusammenfassendes Beispiel
- Erklärung Abkürzungen
- Kernformeln und wo sie im Kontext zu finden sind
Abschlussprüfung:
- Schriftliche Prüfung am letzten Seminartag
Projekt: Anwendung im eigenen Unternehmen
Zielgruppe
Bereichs- und Abteilungsleiter, Fachkräfte und Spezialisten aus Forschung und Entwicklung, sowie für neue Produkte und Prozesse, Anwendungstechnik, Marketing
Voraussetzungen
Sie haben den notwendigen Freiraum und die erforderliche Unterstützung, um die Projektaufgaben in Ihrem Unternehmen umzusetzen. Jeder Teilnehmer benötigt einen Laptop mit der aktuellen Version der Statistik-Software Minitab.
Vorteile
- Überblick über Innovationsmethoden und Design for Six Sigma
- Produkt- und Prozessentwicklung nach den Phasenmodellen DICOV bzw. DMADOV
- Bewerten von Kundenbedürfnissen und Umsetzung in Produkte und Prozesse mit Hilfe von VoC, Kano-Model, Anforderungsmanagement und QFD
- Abfolge und zielgerichtete Anwendung der Werkzeuge
- Einüben der bewährten DfSS-Werkzeuge
- Bewertung von Messsystemen (MSA Typ I, MSA Typ II)
- Betrachtung und Bewertung von Risiken in der Prozess- und Produktentwicklung
- Planen und Durchführen von statistischen Versuchsplänen (DoE), sowie Analyse und Bewertung der Versuchsergebnisse
- Transfer der DfSS-Methodik auf das eigene Arbeitsumfeld
- Direkte Anwendung an Ihren Zertifizierungsprojekten zwischen den Modulen
- Profitieren von Beispielen aus der Praxis und der direkten Diskussion mit den Experten
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