Shainin Methode Problemlösungstechniken – Fehlerursachen sicher eingrenzen
Die Ursachenanalyse und Fehlereingrenzung nach Dorian Shainin ist gut strukturierte, pragmatische Vorgehensweise zur schnellen und sicheren Identifikation der Fehlerursache(n). Bekannt geworden ist die Shainin Methode durch den Begriff des Red-X bzw. Pink-X als Haupteinflussfaktoren für einen Fehler.
Was erfahren Sie in diesem Beitrag? – Inhalte
Talk to the Parts – Not to the People!
Die Vorgehensweise der Shainin Methode orientiert sich steng am erkennbaren Fehler und am Bauteil. Dorian Shainin, der Begründer und Urheber der Methoden, war Ingenieur – von daher ist sein Ansatz nachvollziehbar.
Dorian Shainin, amerikanischer Ingenieur & Qualitätsexperte
Bildquelle Wikipedia / Shainin LLC
Alle Analyse versuchen, messbare und überprüfbare Eigenschaften von Produkten oder entsprechend Prozessparametern zu verwenden. Wichtig ist dabei die Abgrenzung zwischen eindeutig gut und eindeutig schlecht, d.h. dem Kontrast und dem eindeutigen „Ist-Nicht“.
In der Betrachtung des Ist-Nicht ähnelt die Shainin-Methode der Problem Analysis von Kepner-Tregoe® ( die allerdings nicht streng merkmals-/ datenorientiert arbeitet). Gesucht wird der größte Unterschied oder maximaler Kontrast zwischen „ganz schlecht“ und „sehr gut“.
Entsprechend werden die zu untersuchenden Teile ausgewählt.
Die Vorteile
- Orientierung am Fehler
- schnelle Fehlereingrenzung
- pragmatische Fehlerbeseitigung
- systematische, strukturierte und nachvollziehbare Vorgehensweise
Vorgehensweise
maximale Kontraste
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.
Pareto – Prinzip gilt auch bei Einflussfaktoren – Red X
Der Vorgehensweise liegt die Erfahrung zugrunde, dass viele Einflussfaktoren das Gesamtergebnis und dessen Schwankungsbreite (Streuung) beeinflussen. In der Praxis – wie von Pareto beschrieben – findet sich meist nur ein Einflussfaktor mit starkem Einfluss (Red X) und ein oder zwei weitere mit merklichem Einfluss (Pink X bzw. Pale X).
verläßliche Messsysteme als Grundlage
Zunächst das Messsystem auf Eignung geprüft. Wichtig ist zu beachten, dass bei einer sukzessive vertiefenden, eingrenzenden Analyse immer wieder andere Merkmale analysiert werden. Entsprechend muss das „neue“ Messsystem auf seine Eignung überprüft werden.
Mehr Informationen vgl. Messsystemanalyse MSA ...
Homing in über Split-Technik
Die Fehlereingrenzung erfolgt sukzessive von „Groß nach Klein“ über sogenannte Splits um das fehlerbestimmende Merkmal zu identifizieren. (homing-in).
Die Absicherung des Einflusses und der abschließende Nachweis des ursächlichen Merkmals erfolgt über einfache statistische Verfahren. (z.B. Tukey-Test oder ANOVA/ DoE)
Die Erkenntnisse des Ist- bzw. Ist-Nicht-Vergleichs werden in Form eines Fehlerdiagnosebaum dokumentiert.
operative Unterstützung & Problemlösung
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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(n) 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. Es 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 Merkmale bzw. Merkmalsdaten erhoben und statistisch unterstützt analysiert z.B. mit
- Korrelationsdiagramme
- Multi-Vari-Charts
- Run-Charts
- Merkmalsvergleich von Gut – Schlecht – Paaren
- Split-Technik & Funktionstests nach Komponententausch
- Six Pack Test
- B vs. C Test
- DoE – design of experiments
Ein wichtiger Hinweis: Zahlreiche Begriffe der Shainin-Methode / Problemlösungstechniken sind patent- bzw. marken-rechtlich geschützt, auch wenn wir dies in diesem Artikel nicht durchgehend kennzeichnen. Weitere Informationen dazu finden Sie auf der homepage von Shainin LLC.
Korrelationsdiagramme
- sind die klassische Darstellung X gegen Y , bei der versucht wird, Abhängigkeiten zu erkennen.
Multi-Vari-Charts
- sind graphische Auswertungen der Daten und Messgrößen ( vgl. explorative Datenanalyse)
Run-Charts
- sind Merkmalsbeobachtungen über die Zeit, bei denen nach Auffälligkeiten, Trends oder Gleichförmigkeiten gesucht wird.
Merkmalsvergleich von Gut – Schlecht – Paaren
- sind Merkmalsvergleiche an mehreren Paaren von jeweils einem Gutteil und einem Schlechtteil (ggfs. auch wiederholt über die Zeit)
Split-Technik & Funktionstests nach Komponententausch
- sofern das Produkt bzw. die Baugruppe zerstörungsfrei zerlegbar ist, werden Baugruppen oder Teile zwischen Guttteil und Schlechtteil getauscht und beobachtet, ob der Fehler wandert. ( kann ebenso für Prozesse durchgeführt werden)
Six Pack Test
- ist ein statistisch abgesicherter Nachweis, das der vermutete Einflussfaktoren statistisch relevant ist. Vorteil ist, dass mit einer sehr kleinen Anzahl von Teilen gearbeitet werden kann. ( vgl. Tukey-Test)
B vs. C Test
Der Better vs. Current Test ist ähnlich wie der Six Pack Test ein statistisch abgesicherter Nachweis, dass die neue Parameterkombination B ( = Better) z.B. für einen Prozess mit einer vor-gewählten Wahrscheinlichkeit nicht schlechter ist als die aktuelle Parameterkombination C ( = Current)
DoE – design of experiments
- sind statistisch abgesicherte Versuche, bei denen gezielt die zuvor identifizierten Einflussfaktoren variiert werden um zum einen den Ursachennachweis und zum anderen ein Betriebsoptimum zu identifizieren.
Nachteile und Einschränkungen
- Produktverständnis und Prozesskenntnisse nötig (insbesondere bei komplexen Problemen)
- die Produkt- / Prozessmerkmale müssen messbar sein
- Aufbau des Funktionsmodells erfordert Kenntnis der Wirkzusammenhänge von Einflussfaktoren
Shainin Methode Beispiel
Ein kleines (verfremdetes) Beispiel soll das homing-in, die Split-Technik und den Komponetentausch erläutern.
Problem
In der Anwendung von Flip-Chart-Stiften ist dem Moderator aufgefallen, das immer öfter die Kappen auf den Stiften nicht halten und sich bereits nach kurzem Gebrauch lösen und abfallen. Insbesondere die roten Stifte sind betroffen. Die Experten vermuten Abweichungen von Innen- bzw. Aussendurchmesser von der Spezifikation.
Versuchsaufbau
- 3 gute (neue) Stifte mit Kappen werden mit 3 gebrauchten (fehlerhaften) Stifte verglichen:
- vor den Tests werden Innendurchmesser der Kappe und Aussendurchmesser des jeweiligen Stifts vermessen.
- die Kappen werden abgezogen und erneut aufgesteckt (ohne Tausch). Dabei wird ein Kraft-Weg-Diagramm aufgezeichnet.
- der Versuch Punkt 2 wird 2 weitere Male wiederholt.
- es erfolgt ein Komponenten-Tausch: Kappe schlechter Stift gegen Kappe guter Stift, Kraft-Weg-Diagramm aufzeichnen,
- Rücktausch zu 4 , Kraft-Weg-Diagramm aufzeichnen
- der Versuch Punkt 4 + 5 wird 2 weitere Male wiederholt.
- erneute Vermessung der Durchmesser
Auswertung
Schritt 1 dient dazu, die funktionsrelevanten Parameter zu identifizieren und zu dokumentieren. (das Messsystem war zuvor überprüft worden (MSA).
Schritt 2 dient dazu, zu überprüfen, dass gute bzw. schlechte Teile ihre Eigenschaften bewahren. ( Es zeigte sich hier schon ein Trend zum „Schlechter werden“).
Im Schritt 4 Komponententausch wanderte der Fehler mit der Kappe: Ein ehemals guter Stift mit Kappe eines schlechten Stifts war schlecht, ein ehemals schlechter Stift mit guter Kappe war gut.
Im Rücktausch Schritt 5 wanderte der Fehler erneut mit der schlechten Kappe. ( Es zeigte sich erneut ein Trend zum „Schlechter werden“ = geringere Abzieh- / Aufsteckkräfte).
In der Vermessung zeigte sich ein geringer Abrieb an den Kontaktkanten und Reibpunkten, aber kein signifikanter Unterschied in den Innen- bzw. Aussendurchmessern (!)
Ursachenklärung
Die ursprüngliche Experten-Meinung „Kappen-Innendurchmesser ist zu groß / ausserhalb Spezifikation“ war durch die Vermessungen widerlegt. Das die Ursache in der Kappe zu suchen war, war durch den Komponententausch belegt, dass eine Merkmalsveränderung über die Nutzung erfolgte, zeigten die Versuchswiederholungen.
Ursächlich war ein nicht spezifiziertes Merkmal der Kappe, was in 2 weiteren Tests sicher nachgewiesen wurde.
Der 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 selten zielgerichtet und zudem langsamer. Das Fischgrät-Diagramm zeigt Suchrichtungen für das Brainstorming auf und oft werden eine Vielzahl möglicher Ursachen genannt. Leider bietet diese Vorgehensweise keine Hilfen zur Eingrenzung der relevanten Faktoren wie die Shainin Methode(n).
Die Shainin-Vorgehensweise verläßt sich zur Eingrenzung von Einflussfaktoren weniger auf die Erfahrung des Problembearbeiters bzw. des Teams als auf Messwerte und Merkmale der Bauteile in Kombination mit einer durch Statistik gestützte Wahrscheinlichkeits-Annahme.
Schulung QM – Methoden & Problemlösungsmethoden
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