Günther Design for Six Sigma

Konzeption und Operationalisierung von alternativen Problemlösungszyklen auf Basis evolutionärer Algorithmen
2010
ISBN: 978-3-8349-6032-0
Verlag: Betriebswirtschaftlicher Verlag Gabler
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 379 Seiten, eBook

Reihe: Forum Marketing

Bis dato liegt kein Design for Six Sigma-Zyklus vor, der jeweils zu kundenoptimalen Produkten respektive Prozessen führt. Swen Günther analysiert diesen Sachverhalt erstmals wissenschaftlich und zeigt neue, innovative Lösungsansätze auf. Die abgeleiteten Vorgehensmodelle werden an zwei Praxisbeispielen explorativ überprüft.

Dr. Swen Günther promovierte bei Prof. Dr. Armin Töpfer am Lehrstuhl für Marktorientierte Unternehmensführung an der TU Dresden.

Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Günther, Swen

Inhaltsverzeichnis

1;Geleitwort;6
2;Vorwort;7
3;Inhaltsverzeichnis;9
4;Abbildungsverzeichnis;12
5;Abkürzungsverzeichnis;16
6;1 Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes von Design for Six Sigma im Produktentstehungsprozess (PEP);24
6.1;1.1 Problemstellung und Zielsetzung;24
6.1.1;1.1.1 Der wissenschaftliche Anspruch von (Design for) Six Sigma;24
6.1.2;1.1.2 Empirische Befunde zum Einsatz und zur Verbreitung von Six Sigma;29
6.1.3;1.1.3 Theoriegeleitete Verbesserung des DFSS-Problemlösungszyklus;35
6.2;1.2 Untersuchungsund Forschungsdesign;40
6.2.1;1.2.1 Forschen im „mode 2“ – Verbindung von rigour und relevance;40
6.2.2;1.2.2 Konzeptionelle Grundlagen und inhaltliche Vernetzung;44
6.2.3;1.2.3 Aggregatbezogene Differenzierung auf vier Ebenen;59
7;2 Six Sigma – Zeitgemäßes Managementkonzept zur Erzielung von Null-Fehler-Qualität im Wertschöpfungsprozess;72
7.1;2.1 Bedeutungsinhalte und Dimensionen des Begriffs Managementkonzept;72
7.1.1;2.1.1 Theoretische Begriffsdeutung nach Wortstamm;72
7.1.2;2.1.2 Praktische Differenzierung nach Strategiepotenzial;76
7.2;2.2 Managementkonzepte zur Verbesserung der Prozessund Produktqualität;81
7.2.1;2.2.1 Kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP);81
7.2.2;2.2.2 Business Process Reengineering (BPR);84
7.2.3;2.2.3 Six Sigma und Design for Six Sigma (DFSS);87
7.2.4;2.2.4 Kritische Bewertung der Konzepte auf der Basis eines multidi-mensionalen Vergleichs;90
7.3;2.3 „Weiche Hülle“ und „Harter Kern“ von Managementkonzepten am Beispiel von Six Sigma;98
7.3.1;2.3.1 These: Six Sigma als Mode;98
7.3.2;2.3.2 Antithese: Six Sigma als Technologie;104
7.3.3;2.3.3 Synthese: Six Sigma als Mode & Technologie;108
8;3 Praxis-Theorie-Transformation als induktive Vorgehensweise: Vom konkreten zum abstrakten Vorgehensmodell der Problemlösung in;115
8.1;3.1 Qualität und Innovation als wichtige Effektivitätskriterien – Begriffsdefinitionen;115
8.1.1;3.1.1 Fünf Dimensionen der Qualität als Ausgangspunkt für Six Sigma;115
8.1.2;3.1.2 Drei Dimensionen der Innovation als Anforderung an DFSS;120
8.2;3.2 Vorgehensmodelle zur Generierung von Innovationen und Erreichung von Null-Fehler-Qualität;125
8.2.1;3.2.1 Vorgehensmodelle zur kreativen Problemlösung;125
8.2.2;3.2.2 Innovationsprozess als selbstregulierender Prozess;131
8.2.3;3.2.3 Vorgehensmodelle zur kontinuierlichen Verbesserung;136
8.2.4;3.2.4 Qualitätsmanagement als selbstregulierender Prozess;141
8.3;3.3 Konzeption und Inhalte der Six Sigma-Verbesserungszyklen;152
8.3.1;3.3.1 DMAIC-Zyklus zur Prozessoptimierung;152
8.3.2;3.3.2 DMADV-Zyklus zur Neuproduktentwicklung;160
8.4;3.4 Formal-analytische Beschreibung und Analyse der Six SigmaVerbesserungszyklen;170
8.4.1;3.4.1 DMAIC-Zyklus als abstraktes Vorgehensmodell;170
8.4.2;3.4.2 DMADV-Zyklus als abstraktes Vorgehensmodell;175
9;4 Mathematische Vorgehensmodelle zur funktionellen Optimierung und Lösung schwieriger Probleme;181
9.1;4.1 Anwendung von Algorithmen/ Heuristiken zum Auffinden des Optimums einer Zielfunktion – Begriffsdefinitionen;181
9.1.1;4.1.1 Mathematische Optimierung und Optimierungsrechnung;181
9.1.2;4.1.2 Algorithmen und Heuristiken zum Auffinden des Optimums;183
9.2;4.2 Klassische Algorithmen;186
9.2.1;4.2.1 Extremwertberechnung bei bekanntem/ unbekanntem Funktions-verlauf;186
9.2.2;4.2.2 Analytische vs. statistische Verfahren zur Extremwertberechnung;196
9.2.3;4.2.3 Exakte vs. heuristische Lösungsverfahren für Optimierungs-probleme;212
9.3;4.3 Evolutionäre Algorithmen;217
9.3.1;4.3.1 Die natürliche Evolution als Vorbild zur Lösung komplexer Pro-bleme;218
9.3.2;4.3.2 Evolutionäre Ökonomik – Übertragung evolutionärer Prinzipien auf die Organisationsund Managementwissenschaften;223
9.3.3;4.3.3 Evolutionary Design – Anwendung evolutionärer Algorithmen in der Forschung & Entwicklung;230
9.3.4;4.3.4 Grundkonzeption und Programmierung von Genetischen Algorithmen am Beispiel;235
10;5 Theorie-Praxis-Transformation als deduktive Vorgehensweise: Vom abstrakten zum konkreten Vorgehensmodell der Problemlösung in;252
10.1;5.1 Abgeleitetes Vorgehensmodell 1: DMAIDV-Zyklus als erweiterter DFSS-Problemlösungszyklus;252
10.1.1;5.1.1 Vorgehensmodell mit 5+1 Phasen;252
10.1.2;5.1.2 Vorgehen und Methoden der Innovate-Phase;253
10.2;5.2 Abgeleitetes Vorgehensmodell 2: IESRM-Zyklus als konkrete Anwendung Evolutionärer Algorithmen;260
10.2.1;5.2.1 Vorgehensmodell mit 5 Phasen;260
10.2.2;5.2.2 Phasenbezogener Methodeneinsatz;269
10.3;5.3 Empirische Überprüfung der Effektivität der entwickelten Vorgehensmodelle an Beispielen;292
10.3.1;5.3.1 Optimierung der Flugzeit eines Papier-Rotors (Laborexperiment);292
10.3.2;5.3.2 Optimierung der Kehreigenschaften eines Straßenbesens (Fallstudie);328
11;6 Zusammenfassung, Schlussfolgerungen und Ausblick;356
12;Literaturverzeichnis;371

Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes von Design for Six Sigma im Produktentstehungsprozess (PEP).- Six Sigma – Zeitgemäßes Managementkonzept zur Erzielung von Null-Fehler-Qualität im Wertschöpfungsprozess.- Praxis-Theorie-Transformation als induktive Vorgehensweise: Vom konkreten zum abstrakten Vorgehensmodell der Problemlösung in F&E-Projekten.- Mathematische Vorgehensmodelle zur funktionellen Optimierung und Lösung schwieriger Probleme.- Theorie-Praxis-Transformation als deduktive Vorgehensweise: Vom abstrakten zum konkreten Vorgehensmodell der Problemlösung in F&E-Projekten.- Zusammenfassung, Schlussfolgerungen und Ausblick.

Über Autor(innen)

Dr. Swen Günther promovierte bei Prof. Dr. Armin Töpfer am Lehrstuhl für Marktorientierte Unternehmensführung an der TU Dresden.