Die Reduzierung der Variation der Prozessausgaben ist ein wesentlicher Bestandteil der Prozessverbesserung. Bei serienproduzierten Komponenten und Baugruppen kann die Reduzierung von Variationen gleichzeitig die Gesamtkosten senken, die Funktion verbessern und die Kundenzufriedenheit mit dem Produkt erhöhen.
Die Autoren haben dieses Buch um einen Algorithmus zur Reduzierung von Prozessvariationen strukturiert, den sie "Statistical Engineering" nennen. Der Algorithmus wurde entwickelt, um chronische Probleme bei bestehenden Fertigungs- und Montageprozessen mit hohem bis mittlerem Volumen zu lösen. Die grundlegende Grundlage für den Algorithmus ist die Überzeugung, dass wir kostengünstige Änderungen am Prozess entdecken werden, die die Variation reduzieren, wenn wir unser Wissen darüber erweitern, wie und warum sich ein Prozess so verhält, wie er es tut. Ein wichtiger Weg, um Prozesswissen zu erweitern, besteht darin, empirisch zu lernen, dh durch Beobachtung und Experimentieren zu lernen.
Die Autoren diskutieren ausführlich einen Rahmen für die Planung und Analyse empirischer Untersuchungen, bekannt unter dem Akronym QPDAC (Frage, Plan, Daten, Analyse, Schlussfolgerung). Sie klassifizieren alle effektiven Möglichkeiten, um Variationen in sieben Ansätze zu reduzieren. Ein einzigartiger Aspekt des Algorithmus zwingt eine frühzeitige Überlegung der Machbarkeit jedes der Ansätze.
VORTEILE:
Die mitgelieferte CD-ROM enthält Fallstudien, Kapitelübungen, Kapitelergänzungen und sechs Anhänge.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
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