Was vorher fertig sein muss
Eine konkrete Problemstellung mit Auswirkungen (Kosten, Qualität, Durchsatz) und initiale Daten zur Größenordnung liegen vor.
Der betroffene Prozess ist dokumentiert oder wird im Rahmen von Define abgebildet, sodass Messstellen identifiziert werden können.
Was vor Start vorliegen muss
Whiteboard oder geteiltes Tool mit fünf Phasen; Daten-Zugang (Datenbanken, Logs, Mess-Systeme); Statistische Werkzeuge (z. B. Minitab, R, Python); Vorlagen für Project Charter, SIPOC, Process Map, FMEA; Steering-Cadence.
Ein Lean-Six-Sigma-Coach (Green oder Black Belt); ein Projekt-Owner mit Entscheidungsbefugnis; 3-6 Projektteam-Mitglieder mit Prozesskontext; Champion oder Sponsor aus Management; Daten-Analyst.
Project Charter mit Problem, Ziel, Scope, Team, Timeline; vorhandene Messdaten; Stakeholder-Liste; aktuelle Kennzahlen (Defektrate, Zykluszeit, Cost of Poor Quality); abgestimmte Phasen-Gates.
Projekt typisch 3-6 Monate, Phasen-Workshops 2-8 h pro Phase
Project Charter als Anker. Phasen-Tafel mit Gate-Kriterien: Define abgeschlossen, wenn Problem, Ziel und Scope klar; Measure, wenn Baseline und Mess-System validiert; Analyze, wenn Root Causes belegt; Improve, wenn Lösungen pilotiert; Control, wenn nachhaltige Verankerung. Steering-Termine fix in Kalender.
Die eine Frage, die diese Methode beantwortet
Welche datenbasiert belegten Root Causes erklären das Problem, welche Lösungen reduzieren sie messbar, und wie wird die Verbesserung dauerhaft im Prozess verankert?
Marker: Phase
| Schritt | Dauer | Aktion | Hinweis |
|---|---|---|---|
1Phase 1: Define | 2-3 Wochen | Project Charter ausarbeiten: Problem, Auswirkung, Ziel mit Zahl, Scope, Team, Timeline. SIPOC erstellen. Voice of Customer einholen. Phasen-Gate mit Champion. | Wenn Problem auf „wir sind langsam“ bleibt, fehlt Schärfe. Pflicht-Form: „Defektrate Y in Prozess X liegt bei A%, Ziel B% bis Datum, Auswirkung Z EUR/Jahr.“ Gate ist Pflicht, nicht Optional. |
2Phase 2: Measure | 3-4 Wochen | Mess-System validieren (Repeatability, Reproducibility). Baseline-Daten erheben (mindestens 30 Punkte oder 4 Wochen). Prozessfähigkeit berechnen. Stratifizierte Daten nach Schichten, Maschinen, Personen. | Häufiger Fehler: vorhandene Daten ungeprüft nutzen. Wenn Mess-System nicht validiert, sind alle weiteren Analysen wertlos. Gage R&R oder vergleichbares Verfahren ist Pflicht. |
3Phase 3: Analyze | 4-6 Wochen | Root-Cause-Analyse mit Daten: Fishbone für Hypothesen, statistische Tests (Hypothesen-Test, Regression, ANOVA), Process Capability. Verifizierte Root Causes von Vermutungen trennen. | Statistik allein reicht nicht. Pro statistischer Korrelation Mechanismus erklären. Wenn Mechanismus nicht plausibel, Korrelation ist Zufall oder dritte Variable. |
4Phase 4: Improve | 4-8 Wochen | Lösungen entwickeln (Brainstorming, FMEA für Risiken). Pilotieren in kleinem Rahmen, Wirkung messen. Roll-out nach Pilot. Soll-Prozess dokumentieren. | Lösung ohne Pilot ist Wette. Pilot mit klarem Vergleich zu Baseline. Wenn Pilot scheitert, Lösung neu entwickeln, nicht Roll-out forcieren. |
5Phase 5: Control | 4-6 Wochen, dann laufend | Control Charts einrichten, Standard-Work dokumentieren, Schulung durchführen, Eskalations-Trigger definieren. Projekt nach 90-Tage-Stabilität schließen, in Owner-Hands übergeben. | Häufige Wiederkehr: Verbesserung lässt nach 6 Monaten nach. Control Charts mit Aktionspunkten verbinden. Owner-Übergabe explizit, nicht impliziter Übergang ins Tagesgeschäft. |
Was am Ende rauskommt
Project-Storyboard mit allen fünf Phasen, Charter, SIPOC, Mess-System-Validierung, Baseline-Daten, statistischen Analysen, Lösungs-Pilots, Control-Plan und Nachhaltigkeitsnachweis. Pro Phase ein Gate-Dokument mit Champion-Signatur.
Pro Projekt eigener Storyboard-Bereich mit Datum und Champion. Gate-Dokumente datiert und unterzeichnet. Bei Re-Open in Control-Phase neue Iteration als Anhang, ursprüngliches Storyboard erhalten.
Kompakte Arbeitsvorlage für DMAIC mit Kontext, Input, Ergebnisartefakten und nächstem Schritt.
# DMAIC Arbeitsvorlage
## Ziel
Datengetriebene Verbesserungsmethode mit den Phasen Define, Measure, Analyze, Improve und Control.
## Kontext
Wann und wofür nutzen wir diese Methode?
## Input
Welche Daten, Beobachtungen, Entscheidungen oder Materialien liegen vor?
## Durchführung
Kurze Notizen entlang des Run Sheets.
## Ergebnisartefakte
- Project Charter:
- Measurement Plan:
- Cause Analysis:
- Control Plan:
## Annahmen und offene Fragen
- ...
## Entscheidung / Nächster Schritt
Owner, Datum und Erfolgssignal.Konkret gefülltes Szenario
## DMAIC — Reduktion Rücksendequote SaaS-Hardware-Bundle, Q2-Q3 2026
**Champion**: Operations-Leitung. **Team**: 4 Personen plus Daten-Analyst.
### Define (Gate 21.04.)
Problem: Rücksendequote für Hardware-Bundle „Pro Kit“ bei 14.2% in Q1 2026, Branchenbenchmark 6%, Mehrkosten 280k EUR/Jahr. Ziel: unter 8% bis Q3-Ende.
### Measure (Gate 19.05.)
Mess-System (Rücksende-Kategorisierung) zeigte Reproducibility-Issue: zwei Kategorien wurden uneinheitlich vergeben. Bereinigt. Baseline n=842, mittlere Quote 14.2%, sigma 1.8.
### Analyze (Gate 30.06.)
Fishbone: 9 Hypothesen. Statistische Tests:
- Konfigurationsfehler in Lieferung (chi² p < 0.01) — verifiziert.
- Anleitung unklar (Survey-Korrelation r = 0.62) — verifiziert.
- Hardware-Defekt (rate stabil 1.1%) — nicht ursächlich.
- Saisonalität — kein Effekt.
### Improve (Gate 15.08.)
Lösungen: Konfigurations-Check-Liste vor Versand (Pilot Woche 28-30, Rücksende-Quote 7.4%); Anleitungs-Redesign mit Video (Pilot Woche 31-33, Quote zusammen mit Konfig-Check 6.8%). Roll-out auf 100% ab 18.08.
### Control
Control Chart mit UCL 9%, Aktionspunkt bei 7 aufeinanderfolgenden Werten über Mean. Standard-Work in Versand-SOP integriert. Schulung aller 14 Versandmitarbeiter. Übergabe an Versand-Leitung 30.09., 90-Tage-Review 30.12.Symptome erkennen, gegensteuern
Define endet mit „Qualität verbessern“, kein konkretes Ziel, keine Auswirkung in EUR oder Defektrate.
Charter erst genehmigt, wenn Ziel als Zahl mit Datum und Auswirkung als EUR oder Prozent vorliegt. Sonst zurück in Define.
Daten aus bestehenden Reports werden als Wahrheit übernommen, Validierung übersprungen.
Gage R&R oder vergleichbar Pflicht in Measure-Phase. Wenn Mess-System nicht ausreicht, Mess-System verbessern, bevor Analyze startet.
Signifikante Korrelation wird als Root Cause akzeptiert, ohne kausalen Mechanismus zu erklären.
Pro statistisches Ergebnis Mechanismus formulieren: warum sollte X Y verursachen. Wenn keiner plausibel, weiter prüfen oder dritte Variable suchen.
Improve-Phase springt direkt zu vollem Roll-out, Wirkung wird vermutet statt gemessen.
Pilot mit Vergleichsdaten Pflicht. Roll-out erst nach belegter Wirkung. Bei mehreren Lösungen einzeln pilotieren, nicht im Paket.
Nach Projektabschluss kehrt Quote nach 6 Monaten zur Baseline zurück, niemand reagiert.
Control Charts mit Aktionspunkten und benanntem Reagierer. 90-Tage-Review und 6-Monats-Review verpflichtend. Bei Drift zurück in Analyze-Phase, nicht in DMAIC-Wiederholung.
Team springt von Define direkt zu Improve, weil Lösung „klar“ ist. Measure und Analyze fehlen.
Gate-Disziplin durch Champion. Wenn Lösung wirklich klar, dann ist DMAIC die falsche Methode. Just-Do-It-Aktionen außerhalb DMAIC durchführen.
Done-Signale, in unter einer Minute prüfbar
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