Lösen Sie Ihre größten Produktprobleme schnell, nachhaltig und effizient mittels Statistischer Technik.
Produktprobleme werden vielfach so bearbeitet: das Problem wird erkannt; einige Mitarbeiter arbeiten an der Aufgabe; eine Lösungsidee erscheint nahe liegend und Erfolg versprechend; diese Lösungsidee wird getestet; bei Erfolg wird die Idee umgesetzt.
Sehr häufig werden Lösungsideen getestet, die die weit verbreiteten Wechselwirkungen in Produkten unberücksichtigt lassen. Deshalb bleiben Testerfolge regelmäßig aus. Bei Misserfolg wird im nächsten Arbeitszyklus gearbeitet: der Misserfolg wird analysiert, eine neue Lösungsidee wird generiert und getestet. Bis zur Problemlösung müssen nicht selten mehrere Dutzend solcher Arbeitszyklen durchlaufen werden. Die Problemlösung wird so lange zyklusweise verschoben, bis eine Lösungsidee im Test erfolgreich ist und zunächst zufrieden stellt.
Zwar könnten Wechselwirkungen mittels statistischer Versuchsplanung aufgedeckt werden. Jedoch sind die vorgeschlagenen Versuchspläne des Spezialisten für Versuchsplanung häufig unpraktisch. Die Anzahl der Versuche steigt in etwa bis zur Potenz der Variablenanzahl. Oft werden deshalb Versuchspläne von den Beteiligten nicht mehr wirklich im Detail verstanden. Aufwand und Fehlerrisiko der Versuchspläne werden von ihnen nicht akzeptiert.
Die erfolgreich getestete Lösungsidee ist in der Regel nicht empirisch abgesichert, da die üblichen statistischen Verfahren bei geringen Fehlerraten und gleichzeitig kleiner Stichprobe ungeeignet sind und deshalb nicht genutzt werden.
Deshalb wird beispielsweise im Produktentstehungsprozess oft große Hoffnung auf die nachfolgende Validierung gesetzt. Wenn die gefundene Lösung in der Validierung versagt, wird im nächsten Entwicklungszyklus eine neue Lösungsidee generiert und getestet. Weitere Entwicklungszyklen auf dem Weg zur Problemlösung sind nach der ersten, abgelehnten Validierung eher Regel als Ausnahme.
Tritt später ein anderes Problem auf, wird dieses erneut auf die gleiche Art bearbeitet, da bei der vorangegangenen Problemlösung kein quantifiziertes Wissen über funktionale Zusammenhänge und Grundursachen aufgebaut wurde.
Diese weit verbreitete Bearbeitung von Problemen ist schon bei überschaubarer Komplexität wenig verlässlich, langsam und ineffizient.
Um Probleme verlässlich, schnell und effizient zu lösen, empfehlen wir den frühen Einsatz von Statistischer Technik und Innovationstechnik. Die Anzahl der Arbeitszyklen bis zur Problemlösung wird so um Faktoren verringert, die Durchlaufzeit erheblich verkürzt und die gebundene Kapazität verkleinert. Grundursachen und Wechselwirkungen werden erkannt. Die Lösung wird mit geringem Versuchsaufwand bereits vor der Validierung abgesichert. Für spätere Probleme kann auf erweitertes Wissen über funktionale Zusammenhänge zurückgegriffen werden. Mit Produktoptimierung lässt sich selbst die Lösung schwierigster Probleme planen, messen und steuern. Ist das nicht erstaunlich?
