Shainin ® – Methode / Problemlösungstechnik

Die Ursachenanalyse nach Shainin® ist eine pragmatische Methode zur Fehlereingrenzung und zur schnellen Identifikation der Fehlerursache(n).

Die Vorgehensweise der Shainin® – Methode orientiert sich dabei am erkennbaren Fehler und dem “Ist-Nicht”. In der Betrachtung des Ist-Nicht ähnelt die Shainin-Methode der Problem Analysis von Kepner-Tregoe® . Gesucht wird hierbei der größte Unterschied oder maximaler Kontrast zwischen  “ganz schlecht” und “sehr gut”.

Die Vorteile

  • Orientierung am Fehler
  • schnelle Fehlereingrenzung
  • pragmatische Fehlerbeseitigung
  • systematische, strukturierte und nachvollziehbare Vorgehensweise

Vorgehensweise

Zunächst wird die Zielgröße “Green Y” messbar beschrieben und das “SOLL” (= die Zielgröße für das Gutteil) dem IST (= der Abweichung des Schlecht-Teils) gegenüber gestellt.  Dabei wird versucht, den maximalen Unterschied zwischen  “ganz schlecht” (WOW = worst of worse”) und “sehr gut” (BOB = best of best) zu erzeugen.

Der Vorgehensweise liegt die Erfahrung zugrunde, dass viele Einflussfaktoren ein Ergebnis und dessen Schwankungsbreite beeinflussen, dass es in der Praxis – wie von Pareto beschrieben – meist nur ein Einflussfaktor mit starkem Einfluss (Red X) und ein oder zwei weitere mit merklichem Einfluss (Pink X bzw. Pale X) gibt.

Zunächst das Messsystem auf Eignung geprüft, dann wird von “Groß nach Klein” über sogenannte Splits das fehlerbestimmende Merkmal eingegrenzt. Die Absicherung des Einflusses erfolgt über einfache statistische Verfahren.

Die Erkenntnisse des Ist- bzw. Ist-Nicht-Vergleichs werden in Form eines Fehlerdiagnosebaum dokumentiert.

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Funktionsmodell erklärt Verhalten

Ziel ist, ein technisch-funktionales Verständnis zu entwickeln, wie die relevanten Parameter zusammenwirken. Dadurch kann erklärt werden, wie und warum das gewünschte, gute Produkt bzw. Prozessergebnis entsteht . Ebenso ist dann erklärbar, wie, warum und unter welchen Bedingungen der Fehler auftritt.

Aufbauend auf diesem Funktionsverständnis werden Funktionsmodelle und -hypothesen entwickelt und zur Bestätigung durch Massnahmen getestet. Mit vergleichweise einfachen statistischen Verfahren wird die Hypothese überprüft.

Die Shainin-Methode in der Praxis

In der Praxis erfolgt ein Querverbau von Teilen “Best of Best vs. “Worst of Worst” und eine statistische Prüfung der Ergebnisse. Die korrekte Hypothese wird durch die Praxisversuche bestätigt und erklärt gleichermaßen das Funktionieren ebenso wie das Versagen. Die Ähnlichkeit mit der Kepner-Tregoe-Methode ist hier ebenfalls erkennbar.

Shainin hilft, die begrenzten Ressourcen zu fokussieren. Gleichzeitig sind nur wenige Teile erforderlich zur Fehlereingrenzung, weil der Kontrast sehr groß gewählt wird. Als ergänzende Methoden können die Prozessanalyse und insbesondere die Funktionsanalyse aus TRIZ sowie zur Lösungssuche die innovativen Lösungsprinzipien aus TRIZ verwendet werden.

Einige Shainin – Methoden im Überblick

Die Fehlereingrenzung nach Shainin ist fakten- und datenbasiert. Dazu werden systematisch die Daten erhoben und statistisch unterstützt analysiert z.B. mit

  • Korrelationsdiagramme
  • Multi-Vari-Charts
  • Run-Charts
  • Merkmalsvergleich von Gut – Schlecht – Paaren
  • Funktionstests nach Komponententausch
  • DoE –  design of experiments

Nachteile und Einschränkungen

  • Produktverständnis und Prozesskenntnisse nötig (insbesondere bei komplexen Problemen)
  • Aufbau des Funktionsmodells erfordert Kenntnis der Wirkzusammenhänge von Einflussfaktoren

Unterschied zu anderen Problemlösungsmethoden

Die in der Praxis meist anzutreffende Verwendung von Brainstorming in Kombination mit dem Ishikawa-Fischgrät-Diagramm zur Suche der relevanten Ursachen ist meist weniger zielgerichtet und langsamer. Sie zeigt eine Vielzahl möglicher Ursachen auf, bietet leider keine Vorgehensweise zur Eingrenzung  der relevanten Faktoren wie die Shainin® – Methoden. Die Shainin® – Vorgehensweise verläßt sich zur Eingrenzung von Einflussfaktoren weniger auf die Erfahrung des Problembearbeiters bzw. des Teams als auf eine durch Statistik gestützte Wahrscheinlichkeits-Annahme.

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