Richtig Messen und Entscheiden

So wie jeder andere Arbeitsablauf, lässt sich auch eine Messung als Prozess darstellen, in Schritte aufteilen und optimieren. Genauso gut können auch bei jedem einzelnen Schritt Fehler gemacht werden. Das Messen soll dabei als finale Entscheidungshilfe für eine Fragestellung dienen, welche auf Zahlen und Fakten beruht und stellt damit den wichtigsten Schritt zu einer Lösungsfindung dar.

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Eine Entscheidung mit der Aussage zu fällen “Das haben wir schon immer so gemacht!” oder “Das haben wir noch nie so gemacht!” fällt sehr leicht, wenn man sich an den täglichen Trott gewöhnt hat. Um Neues aufzudecken, muss man daher nach Zahlen und Fakten entscheiden.

“Wenn man keine Fakten und genauen Daten über den Arbeitsplatz erhält, kann dieser weder kontrolliert noch verbessert werden. Es ist die Aufgabe des mittleren Managements und der Manager unter ihnen, für die Richtigkeit ihrer Daten zu sorgen, die es dem Unternehmen ermöglichen, die wahren Fakten zu kennen.” 

Kaoru Ishikawa in: What is Total Quality Control? The Japanese Way

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Damit kann also nur eine gute Entscheidung getroffen werden, wenn man sich bei dieser auf akkurate Daten und Fakten stützt und nur solcherlei Entscheidungen können ein Fundament für konstante Verbesserung und Erkenntnis bilden.

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Gute Daten können zu der Entscheidung führen, dass umfassende Änderungen vorzunehmen sind. Bei einer wissenschaftlichen Arbeit werden mit den Jahren weitere Arbeiten auf den gesammelten Daten und Erkenntnissen aufbauen. Die Ergebnisse können nicht nur Teil der Arbeit, sondern auch Kern von Vorträgen und Seminaren werden. Dies gilt nicht nur für den Verfasser der Arbeit, sondern auch für die Nachfolgenden Forscher, welche auf die Genauigkeit der Daten und Erkenntnisse vertrauen.

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Die Interpretation akkurater Daten setzt auch voraus, dass die Ausgangslage gut verstanden wurde. Wer Daten sammelt, muss sich darauf verlassen, dass die Generierung der Daten genau ist und der Prozess einen Standard darstellt, welcher voraussehbar akkurate Ergebnisse produziert. Sollte man das, was man misst nicht annähernd verstehen, so kann man auch keine Erwartung an die Daten selber stellen, geschweige denn für deren Genauigkeit bürgen.

Ganz nach der Methode in der Signalverarbeitung “Müll rein – Müll raus” basieren gute Daten auf einem soliden Verständnis des Prozesses.

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Diese Frage könnte man auch umformulieren und fragen, was man nicht messen sollte. Es ist ein leichtes Unmengen an Daten anzusammeln, abzuspeichern und in Diagrammen zu verewigen. Aber wem hilft das wie weiter? Wie bereits oben festgestellt, gilt das Messen zur Beantwortung einer Fragestellung als unerlässlich. Damit sollte schon der Rahmen bereit gestellt sein, welcher genauer festlegt, welche Daten gemessen werden sollen.

Uhrzeit, Temperatur, Stromverbrauch einzelner Bauteile, Windgeschwindigkeit, Luftdruck, Widerstand, Prozessorleistung, Speicherplatz, Frequenz von Sender und Umgebungslicht, Abstand, Durchmesser, Härte, Rauhigkeit…Aber welcher dieser Werte kann sicher unsere ursprüngliche Frage beantworten?

Ein Festlegen der richtigen Messungen kann die spätere Arbeit stark vereinfachen und zu wesentlich überzeugenderen Ergebnissen führen, die sich eindrucksvoller darstellen lassen.

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Aber wie legt man die richtigen Messwerte fest? Mit derselben Fragestellung, die ein Polizist an eine Verkehrskontrolle heran geht: Wie kann ich feststellen, ob sich ein Autofahrer vorbildlich im Verkehr verhält?

1.Sollte die Geschwindigkeit einen bestimmten Wert übersteigen, kann davon ausgegangen werden, dass die Verkehrsregeln missachtet wurden.

2.Befindet sich das Fahrzeug in einem bestimmten Bereich (Parkverbot), so ist dies ebenso ein sicherer Verstoß.

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Diese Ausgangslage wird nun von unseren Freunden und Helfern genutzt, um eine geeignete Messmethode für den jeweiligen Messwert zu finden. Die Radarpistole bei der einen und das gesunde Augenmaß bei der anderen. Ein Großteil der anderen Messwerte brauchen hierbei erst gar nicht beachtet werden, sodass sich der Arbeitstag entsprechend einfach gestaltet.

Dieser Artikel wurde von Rolf Schmidt verfasst. Er basiert auf dem hervorragenden Buch “Lean Six Sigma für Dummies – Making everything easier” von John Morgan und Martin Brenig-Kones.