Operations

Scatter Diagram

Visualisiert die mögliche Korrelation zwischen einer vermuteten Ursache und einem Effekt.

OperationsLowBoth30-90 min

Run Sheet öffnen Session planenVergleich starten

Zweck

Hypothesen über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge mit Daten plausibilisieren oder verwerfen.

Funktionsweise

Paare aus Ursachen- und Wirkungswerten werden als Punktwolke aufgetragen und auf Muster, Korrelation und Ausreißer geprüft.

Visuelle Orientierung

Methodenskizze für ein schnelles Grundgefühl.

Visuelle MethodenskizzeInformationen sammeln, clustern und gemeinsam sortieren

Ablauf

1Vermutete Ursache und messbaren Effekt benennen
2Datenpaare über einen Zeitraum sammeln
3Punktdiagramm zeichnen
4Muster, Cluster und Ausreißer beschreiben
5Korrelationsstärke einschätzen
6Ergebnis als Hypothese, nicht als Beweis interpretieren

Ideal für

Quantitative RCA
Prozess- und Qualitätsanalyse
Hypothesenprüfung mit Felddaten
Vorstufe zu vertiefter Analyse

Nicht gut für

Sehr kleine Datenmengen
Komplexe Multivariat-Zusammenhänge ohne Statistik
Schlussfolgerung auf Kausalität ohne Kontext

Vertiefung

Im Detail

Das Scatter Diagram ist eines der Seven Basic Quality Tools nach Ishikawa und wird in der RCA eingesetzt, um vermutete Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge mit Daten zu prüfen. Auf der X-Achse steht eine potenzielle Ursachengröße, auf der Y-Achse die Wirkung. Aus der Punktwolke lassen sich Tendenzen ableiten: positiver, negativer oder kein erkennbarer Zusammenhang. Wichtig ist die Interpretation als Hypothese: Korrelation ersetzt keine Kausalität, sondern leitet die nächste Analyseschleife an.

Einordnung

Scatter Diagrams eignen sich besonders, wenn aus einem Fishbone oder einer 5-Whys-Analyse messbare Hypothesen entstehen, die mit Daten getestet werden können. Sie sind weniger geeignet, wenn nur wenige Datenpunkte verfügbar sind oder mehrere Faktoren gleichzeitig wirken. Dann sollten ergänzend Pareto-Analysen oder statistische Methoden eingesetzt werden.

Durchführung

Definiere die Variablen und Messintervalle vor dem Sammeln klar und protokolliere, wann und unter welchen Bedingungen Daten erhoben wurden. Diskutiere mit dem Team explizit den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität, bevor Maßnahmen abgeleitet werden.

Output-Artefakte

Scatter PlotKorrelationsnotizHypothesenliste

Quellen

EN: Scatter Plot

Artefakt-Vorlagen

Scatter Diagram ArbeitsvorlageKompakte Arbeitsvorlage für Scatter Diagram mit Kontext, Input, Ergebnisartefakten und nächstem Schritt.

canvas

# Scatter Diagram Canvas

## Kontext

Wofür wird die Methode eingesetzt?

## Kernfrage

Welche Frage soll am Ende beantwortet sein?

## Input

Welche Daten, Beobachtungen oder Materialien liegen vor?

## Arbeitsfläche

- Bereich 1:
- Bereich 2:
- Bereich 3:
- Beziehungen / Muster:

## Ergebnisartefakte
- Scatter Plot:
- Korrelationsnotiz:
- Hypothesenliste:

## Offene Fragen

- ...

## Nächster Schritt

Owner, Datum, Erfolgssignal.