Anleitung zur Verwendung von 5 gängigen Tools zur Ursachenanalyse

Wie wir bereits in unserem ultimativen Leitfaden zur Ursachenanalyse erläutert haben, sind RCA-Analysen eine wirksame Methode, um die eigentliche Ursache eines bestimmten Problems aufzudecken.

Es gibt eine Reihe verschiedener Methoden zur Durchführung einer Ursachenanalyse, von denen jede ihre eigenen Stärken und Schwächen hat. In diesem Beitrag stellen wir Ihnen einige der gängigsten Werkzeuge zur Ursachenanalyse vor, damit Sie das für Ihre Anforderungen passende auswählen können.

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Einfach ausgedrückt sind Werkzeuge zur Ursachenanalyse Methoden, die im Qualitätsmanagement und kontinuierlicher Verbesserungsprozess ein bestimmtes Problem kontinuierlicher Verbesserungsprozess identifizieren und kontinuierlicher Verbesserungsprozess lösen. Zwar können Sie bei der Problemlösung durchaus ad hoc vorgehen, doch jedes dieser Werkzeuge trägt dazu bei, Ihren Bemühungen Struktur und Zielstrebigkeit zu verleihen. Einige sind Visualisierungswerkzeuge, die Ihnen helfen, die Grundursachen zu erkennen, indem sie Informationen in einem neuen Format darstellen. Andere stellen sicher, dass Sie über die ursächlichen Faktoren hinaus zur wahren Grundursache vordringen. Sie alle helfen Ihnen, unter die Oberfläche zu blicken und Ihre Abläufe in einem neuen Licht zu sehen.

RCA-Tools helfen Ihnen nicht nur dabei, „die eigentliche Ursache zu finden“. Sie sorgen dafür, dass die Problemlösung schneller und einfacher zu erklären ist und über Schichten und Standorte hinweg einheitlicher erfolgt.

So sieht das in der Praxis aus:

• Klarheit – Ein gutes RCA-Tool veranschaulicht, wie verschiedene Faktoren miteinander zusammenhängen, sodass Sie sich nicht auf Vermutungen oder vage Theorien verlassen müssen.

• Schnelligkeit – Teams können den Blick auf das Wesentliche richten und den eigentlichen Grund eines Problems auf den Punkt bringen, anstatt nur den Symptomen hinterherzulaufen.

• Stabilität – Indem Sie die tatsächlichen Ursachen für Fehler oder Ausfälle beheben, reduzieren Sie Nacharbeit, Ausschuss und unerwartete Unterbrechungen.

Das ist nicht nur Theorie. Mit den RCA-Tools können Sie genau diese wenigen entscheidenden Faktoren identifizieren, damit sich Ihr Aufwand optimal auszahlt.

Hier sind fünf gängige Werkzeuge zur Ursachenanalyse, die von den meisten produzierenden Unternehmen eingesetzt werden.

Pareto-Diagramme basieren auf dem Pareto-Prinzip, das besagt, dass „80 % der Auswirkungen auf 20 % der Ursachen zurückzuführen sind“. In der Praxis ist ein Pareto-Diagramm eine Kombination aus Balken- und Liniendiagramm, mit der eine Häufigkeitsverteilung im Verhältnis zur relativen Bedeutung dargestellt wird.

Pareto-Diagramme ermöglichen es, die häufigsten Fehlerarten auf einen Blick zu erkennen. Indem sie die häufigsten Ursachen für einen Fehler in absteigender Reihenfolge darstellen, können Pareto-Diagramme Teams dabei helfen, Verbesserungsmaßnahmen so zu priorisieren, dass sie die größtmögliche Wirkung erzielen.

Beispiel aus der Praxis:
Ein Werk erfasst Lieferantenfehler und stellt fest, dass drei Lieferanten für den Großteil der fehlerhaften Teile verantwortlich sind. Anstatt den Aufwand auf jedes kleine Problem zu verteilen, konzentriert sich das Team auf diese drei. Dadurch sinkt die Ausschussquote rapide, ebenso wie der Nacharbeitsaufwand.

Wofür es gut ist:

• Hilft Teams dabei, zu erkennen, wo die eigentlichen Probleme liegen

• So einfach, dass es jeder vor Ort nachvollziehen kann

• So können Sie Zeit und Ressourcen dort einsetzen, wo sie wirklich etwas bewirken
  

Wo es Schwächen gibt:

• Ich verrate dir nicht die eigentliche Ursache, sondern nur, wo du mit der Suche anfangen solltest

• Wenn man Kategorien falsch zusammenfasst, kann die Grafik irreführend sein

Die „5-Why-Methode“ ist eine Untersuchungsmethode, mit der man einem bestimmten Problem auf den Grund gehen kann. Die Anwendung ist einfach: Man fragt einfach immer wieder „Warum?“, bis das Kernproblem identifiziert ist. Dieses Instrument zur Ursachenanalyse eignet sich am besten für die Untersuchung einfacher Probleme, bei denen keine quantitativen Analysemethoden erforderlich sind. Die „5-Why-Methode“ kann in Verbindung mit einer Pareto-Analyse eingesetzt werden, wobei das Diagramm einen Bereich aufzeigt, der mehr Aufmerksamkeit erfordert.

Beispiel aus der Praxis:
Eine Maschine schaltet sich mitten im Betriebsgang ab.

• Warum ist es stehen geblieben? → Der Motor ist überhitzt.

• Warum ist der Motor überhitzt? → Er wurde nicht geschmiert.

• Warum wurde es nicht geschmiert? → Der Wartungsplan wurde nicht eingehalten.

• Warum wurde es ausgelassen? → Es wurde bei der Schichtübergabe nicht erwähnt.

• Warum wurde es nicht aufgenommen? → Die SOP war noch nicht aktualisiert worden.

Das eigentliche Problem war also nicht der Motor, sondern eine Lücke im Prozess, wie die Arbeitsanweisungen auf dem neuesten Stand gehalten wurden. Die „5-Why-Methode“ eignet sich am besten für Probleme, die nicht allzu kompliziert sind, insbesondere wenn menschliche Faktoren oder Prozessschritte eine Rolle spielen. Sie ist schnell, erfordert weder Software noch Diagramme und verlagert den Fokus darauf, das System zu verbessern, anstatt Menschen die Schuld zu geben.

Die Kehrseite ist, dass es zu einer zu starken Vereinfachung führen kann. Wenn der Moderator die Diskussion in eine bestimmte Richtung lenkt, kann das Team leicht auf die falsche „Grundursache“ kommen. Es ist ein bewährtes Instrument für alltägliche Probleme, aber bei komplexen Fehlern sollte man sich nicht allein darauf verlassen.

Dies ist ein weit verbreitetes Instrument zur Analyse komplexer Probleme. Es wird auch als Ursache-Wirkungs-Diagramm bezeichnet und gruppiert mögliche Ursachen eines bestimmten Problems in Unterkategorien, die jeweils auf das zu untersuchende Hauptproblem zurückgeführt werden. Fischgräten-Diagramme kommen zum Einsatz, wenn die eigentliche Ursache völlig unbekannt ist.

Beispiel aus der Praxis:
Eine Montage kommt immer wieder zum Stillstand. Als das Team die Situation analysiert, stellt es fest, dass es sich nicht nur um ein einziges Problem handelt. Die Mitarbeiter waren nicht alle gleich geschult, einige Förderbänder wichen leicht von den Spezifikationen ab und die Standardarbeitsanweisungen ließen Raum für Interpretationen. Zu allem Überfluss trafen Teile von einem Lieferanten verspätet ein. Keiner dieser Faktoren allein erklärt die Verzögerung, aber in ihrer Gesamtheit tun sie es.

Das Diagramm verdeutlicht dies auf eine Weise, wie es eine Aufzählung nicht könnte. Fischgräten-Diagramme sind nützlich, weil sie alle Beteiligten dazu anregen, einen Schritt zurückzutreten und verschiedene Blickwinkel zu betrachten, anstatt der ersten Idee nachzujagen, die einem in den Sinn kommt. Sie eignen sich auch gut für Gruppendiskussionen, bei denen man Beiträge von Wartungs-, Betriebs-, Qualitäts- und Entwicklungsmitarbeitern an einem Tisch einholen möchte.

Der Nachteil ist, dass das Bild unübersichtlich werden kann, wenn zu viele Informationen hinzugefügt werden, und dass nicht klar wird, was am wichtigsten ist; man muss immer noch selbst entscheiden, worauf man sich konzentrieren will, wenn alle möglichen Ursachen einmal aufgeführt sind.

Streudiagramme, auch als Streuungsdiagramme bekannt, sind visuelle Darstellungen der Beziehung zwischen zwei Datensätzen. Es handelt sich um eine einfache quantitative Methode zur Überprüfung der Korrelation zwischen Variablen.

Um dieses Tool zur Ursachenanalyse zu verwenden, tragen Sie die unabhängige Variable (oder die vermutete Ursache) auf der x-Achse ein, während die abhängige Variable (die Auswirkung) auf der y-Achse dargestellt wird. Zeigt das Muster eine klare Linie oder Kurve, wissen Sie, dass die Variablen miteinander korrelieren. Bei Bedarf können Sie mit komplexeren Regressions- oder Korrelationsanalysen fortfahren.

Beispiel aus der Praxis:
Ein Produktionsteam vermutet, dass die Maschinentemperatur mit steigenden Fehlerquoten zusammenhängt. Sie stellen die Temperatur auf der x-Achse und die Fehlerquote auf der y-Achse grafisch dar. Das Ergebnis zeigt, dass mit steigender Temperatur auch die Fehlerquote zunimmt. Dies lässt darauf schließen, dass Kühlung oder Wartung das eigentliche Problem sind, anstatt nach Lösungen zu suchen, die nichts mit der Sache zu tun haben.

Die Stärke von Streudiagrammen liegt darin, dass sie Zusammenhänge sichtbar machen, die man sonst vielleicht übersehen würde, und dass sie eine Vermutung schnell bestätigen (oder widerlegen) können.

Die Einschränkung besteht darin, dass sie lediglich eine Korrelation zeigen, nicht aber einen absoluten Kausalzusammenhang. Es könnte ein dritter Faktor im Spiel sein, sodass man die Schlussfolgerungen aus dem Diagramm dennoch überprüfen muss. Und ohne solide, genaue Daten ist das Bild nicht viel wert.

Die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) deckt Fehler innerhalb eines bestimmten Systems auf. Dieses Instrument kann in jeder beliebigen Phase – Planung, Konzeption, Umsetzung oder Überprüfung – eingesetzt werden und besteht aus zwei Hauptkomponenten: der Fehlermöglichkeits- und der Einflussanalyse.

Bei der Fehlermodusanalyse werden verschiedene Möglichkeiten und Arten (oder Modi) ermittelt, auf welche Weise ein Fehler auftreten kann. Die Auswirkungsanalyse hingegen befasst sich mit der Untersuchung der Auswirkungen und Folgen der einzelnen Fehlermodi. Beide gehen Hand in Hand.

Beispiel aus der Praxis:
An einer Leiterplatten-Lötlinie meldet das Team kalte Lötstellen als mögliche Fehlerquelle. Sie wissen, dass dies ein ernstes Problem ist, da es die Zuverlässigkeit beeinträchtigen kann; sie haben es oft genug erlebt, um es als bedenklich einzustufen, und es ist nicht immer auf den ersten Blick erkennbar, sondern erst bei der Prüfung. Zusammengenommen ist das ein Warnsignal – es zeigt ihnen, dass dies ein Bereich ist, in dem sich eine zusätzliche Prozesskontrolle oder Prüfung lohnen würde.

FMEA ist vor allem in der Anfangsphase der Konstruktion, vor der Einführung eines neuen Prozesses oder bei der Planung von Inspektionen besonders nützlich, wenn man sicherstellen möchte, dass die größten Risiken abgedeckt sind.

Der Vorteil besteht darin, dass man damit Risiken systematisch bewerten und verhindern kann, dass Teams schwerwiegende Schwachstellen übersehen. Zudem entspricht diese Methode den Erwartungen von Kunden und der Branche, insbesondere in Bereichen wie der Automobilindustrie oder der Medizintechnik.

Der Nachteil ist, dass es bei großen Datenmengen und umfangreichen Diskussionen sehr aufwendig sein kann und die Bewertung nur so gut ist wie das Urteilsvermögen des Teams. Richtig eingesetzt, ist es eines der besten Instrumente, um Probleme zu vermeiden, bevor sie den Kunden überhaupt erreichen.

Tools zur Ursachenanalyse bieten Herstellern einen strukturierten Ansatz zur Lösung von Problemen, die andernfalls immer wieder auftreten würden. Ob es sich nun um eine kurze „5-Why“-Diskussion am Fertigungsband oder eine umfassende FMEA während der Prozessplanung handelt – diese Methoden helfen Teams, über die Symptome hinauszuschauen und die eigentlichen Ursachen für Fehler, Ausfallzeiten oder Verzögerungen anzugehen. Bei konsequenter Anwendung trägt die Ursachenanalyse dazu bei, Nacharbeiten zu reduzieren, die Zeit vom Problem bis zur Lösung zu verkürzen und Prozesse langfristig widerstandsfähiger zu machen.