Glossar LEAN SIX SIGMA
Das LEAN und SIX SIGMA Abkürzungsverzeichnis und Glossar
Ein kurzer Blick auf wichtige Abkürzungen und Begriffe der LEAN- und SIX SIGMA-Methoden:
Die JIT-Strategie (Just-in-Time) ist ein Produktions- und Managementansatz, dessen zentrales Prinzip darin liegt, Materialien, Komponenten und Dienstleistungen genau in der Menge und zu dem Zeitpunkt bereitzustellen oder zu produzieren, wenn sie tatsächlich benötigt werden – „just in time“ – und nicht im Voraus. Dadurch werden Lagerkosten minimiert und Ressourcen effizienter genutzt.
🏭 Wie funktioniert es?
Just-in-Time setzt auf stabile und gut nivellierte Prozesse. Das bedeutet, dass alle Produktionsschritte perfekt aufeinander abgestimmt sein müssen, um Verzögerungen und Überproduktion zu vermeiden. Auch die Zuverlässigkeit der vorgelagerten Lieferkette(n) ist eine Grundvoraussetzung für ein funktionierendes JIT-Konzept.
🔧 Warum ist das wichtig?
Die JIT-Methode unterstützt Unternehmen dabei, ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken (z.B. Lagerzins, Bestände, Kapazität) und flexibel auf sich verändernde Nachfragebedingungen zu reagieren. In einer Welt, in der Zeit und Ressourcen knapp sind, bietet Just-in-Time klare und nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
!!! Herausforderungen der JIT-Strategie:
– Abhängigkeit von Lieferanten: Die JIT-Strategie ist stark von der Zuverlässigkeit der Lieferanten abhängig. Jeder Lieferausfall oder jede Verzögerung kann sofortige Auswirkungen auf die gesamte Wertschöpfung haben, da es keine Lagerpuffer gibt.
– Anfälligkeit für Störungen: Ereignisse wie Naturkatastrophen, politische Unruhen oder logistische Probleme können den Fluss der Lieferkette stören und so zu Produktionsunterbrechungen führen.
– Erhöhte Komplexität: Die Implementierung von JIT erfordert eine hohe Präzision in der Planung und eine enge Abstimmung zwischen den verschiedenen Akteuren der Lieferkette, was die Managementkomplexität erhöht.
🔍 Was ist die Nullhypothese? 🔍
Die Nullhypothese (H₀) ist eine grundlegende Annahme in der Statistik. Sie besagt, dass es keinen Effekt oder Unterschied gibt, den wir in unseren Daten beobachten. In einem Experiment oder einer Studie ist die Nullhypothese der Standard, den wir testen, um zu sehen, ob es genügend Beweise gibt, um ihn zu widerlegen.
🧠 Warum ist das wichtig?
Durch das Testen der Nullhypothese können wir feststellen, ob unsere Ergebnisse statistisch signifikant sind oder ob sie zufällig auftreten könnten. Dies ist ein zentraler Schritt im wissenschaftlichen Prozess und im Qualitätsmanagement.
📈 Beispiel:
Wenn wir untersuchen wollen, ob eine neue Methode die Produktionsqualität verbessert, würden wir als Nullhypothese annehmen, dass es keinen Unterschied zur alten Methode gibt. Erst wenn wir diese Hypothese mit genügend Daten widerlegen, können wir sagen, dass die neue Methode besser ist.
📊 Was ist MANOVA? 📊
MANOVA steht für „Multivariate Analysis of Variances“ (deutsch: Multivariate Varianzanalyse). Mit dieser Methode können wir mehrere Zielvariablen gleichzeitig analysieren und die Gleichheit der Mittelwerte in Abhängigkeit verschiedener Variablen untersuchen.
🔍 Wie funktioniert es?
MANOVA nutzt die Kovarianz, um festzustellen, ob die Mittelwerte der Zielvariablen unter verschiedenen Bedingungen gleich sind. Die Berechnungen basieren auf Regressionsanalysen.
🚀 Warum ist das wichtig?
Durch die gleichzeitige Betrachtung mehrerer Variablen bietet MANOVA tiefere Einblicke und präzisere Ergebnisse als univariate Ansätze. Diese Methode ist besonders nützlich in der Forschung und im Qualitätsmanagement.