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Was ist eine Ist-Ist-Nicht-Analyse?
Warum eine Ist-Ist-Nicht-Analyse verwenden?
Jede Stunde, die für die falsche Ursachen aufgewendet wird, ist verschwendetes Geld.
Die Ist-Ist-Nicht-Analyse reduziert die Suchzeit, indem sie irrelevante Bereiche vor Beginn der eingehenden Untersuchung eliminiert.
Ohne sie: Teams jagen Symptomen hinterher, nicht Ursachen. Mit ihr: Der Fokus verlagert sich auf das, was wirklich zählt.
Die Methode zahlt sich besonders aus, wenn die internen Fehlerkosten hoch sind – Nacharbeit, Ausschuss und verspätete Lieferungen summieren sich schnell.
Wann sollte die Ist-Ist-Nicht-Analyse verwendet werden?
Verwende die Is-Is-Not-Analyse, wenn ein Problem Zeit und Geld kostet, die Ursache jedoch nicht offensichtlich ist.
Typische Auslöser:
- Ein Fehler tritt nur in bestimmten Chargen, Schichten oder an bestimmten Standorten auf.
- Mehrere Teams weisen auf unterschiedliche Ursachen hin.
- Schnelle Lösungen haben nicht funktioniert – das Problem trat erneut auf
Im 8D-Prozess gehört „Ist-Ist-Nicht” zu Schritt D2 (Problemdarstellung) – vor Tools wie dem Ishikawa-Diagramm oder der 5-Why-Analyse.
Die Regel:
- Zuerst muss eingegrenzt werden, WO das Problem liegt.
- Dann suche nach dem WARUM.
Ohne klare Grenzen verschwenden Teams Wochen damit, die falschen Bereiche zu analysieren.
8D Report (Schritt D2: Problembeschreibung)
In der 8D-Problemlösung erfordert D2 eine präzise Problemdefinition BEVOR die Ursachenanalyse beginnt. „Wir haben einen Fehler – aber wo genau? Wann? Bei welchen Produkten?“ Ist-Ist-Nicht erzwingt disziplinierte Grenzen. Vage Probleme führen zu vagen Lösungen; scharfe Definitionen führen zu Grundursachen.
Feldausfälle / Garantieansprüche
Wenn Produkte im Feld ausfallen, grenzt Ist-Ist-Nicht die betroffene Population ein. „Nur Einheiten aus Werk B fallen aus, Werk A Einheiten sind in Ordnung – was ist anders?“ Geografische, zeitliche und produktionsbasierte Kontraste enthüllen Ausfallmuster. Feldausfall-Isolation → Gezielte Eindämmung.
A3 / PDCA Problemlösung (Plan-Phase)
In A3-Reports verlangt der begrenzte Platz scharfe Problemdefinitionen. „Definiere das Problem in einem Kasten.“ Ist-Ist-Nicht komprimiert komplexe Situationen in klare Kontraste. A3-Disziplin erfordert Präzision; Ist-Ist-Nicht liefert sie.
Intermittierende / Sporadische Qualitätsprobleme
Wenn Fehler zufällig auftreten – manchmal ja, manchmal nein – enthüllt Ist-Ist-Nicht Muster. „Warum haben Montagsschichten Probleme, aber Dienstagsschichten nicht?“ Der Kontrast zwischen IST und IST NICHT zeigt direkt auf die Ursache. Sporadische Probleme haben versteckte Muster; Ist-Ist-Nicht findet sie.
Multi-Linien / Multi-Maschinen Produktionsprobleme
Wenn dasselbe Produkt auf mehreren Linien läuft, aber nur einige Probleme haben. „Linie 3 produziert Fehler, Linie 1 und 2 nicht – was ist anders?“ Ist-Ist-Nicht vergleicht systematisch Bedingungen. Gleiches Produkt, unterschiedliche Ergebnisse = Unterschied enthält den Schlüssel.
Lieferantenqualitätsprobleme
Wenn Lieferantenmaterial Probleme verursacht, definiert Ist-Ist-Nicht den Umfang. „Diese Charge fällt durch, aber vorherige Chargen haben bestanden – was hat sich geändert?“ Vergleichen Sie fehlerhafte vs. einwandfreie Chargen, um lieferantenseitige Unterschiede zu identifizieren. Lieferantenuntersuchung beginnt mit klaren Problemgrenzen.
Prozessdrift-Untersuchung
Wenn ein stabiler Prozess plötzlich Ergebnisse außerhalb der Spezifikation produziert. „Gestern waren wir gut, heute fallen wir durch – was ist passiert?“ Ist-Ist-Nicht vergleicht den „Vorher“-Zustand mit dem „Nachher“-Zustand. Prozessdrift hat eine Ursache; Ist-Ist-Nicht findet, was sich geändert hat.
Kundenreklamationen mit unklarem Umfang
Wenn ein Kunde ein Problem meldet, fehlt der Reklamation oft Präzision. „Ihre Teile sind fehlerhaft!“ – aber welche Teile? Welche Lieferungen? Ist-Ist-Nicht trennt Betroffenes von Nicht-Betroffenem. Verwandeln Sie vage Reklamationen in handlungsfähige Problemaussagen. Kundenfrustration → Klarer Untersuchungsfokus.
CAPA (Korrektur- und Vorbeugemaßnahmen)
CAPA-Systeme erfordern dokumentierte Problemdefinitionen vor Korrekturmaßnahmen. „Was genau ist die Nichtkonformität?“ Ist-Ist-Nicht liefert die strukturierte Dokumentation, die Auditoren erwarten. Regulatorische Konformität erfordert Präzision; Ist-Ist-Nicht liefert sie.
Auditfeststellungen / Abweichungsberichte
Wenn Audits Probleme identifizieren, definiert Ist-Ist-Nicht den genauen Umfang. „Der Auditor fand eine Abweichung – aber wie weit verbreitet ist sie?“ Bestimmen Sie, ob die Feststellung isoliert oder systemisch ist, bevor Sie die Reaktion planen. Audit-Reaktion erfordert Umfang vor Lösungen.
Anlagen- / Maschinenausfälle
Wenn Maschinen unvorhersehbar ausfallen, identifiziert Ist-Ist-Nicht Muster. „Maschine fällt bei Produkt A aus, aber nicht bei Produkt B – was ist der Unterschied?“ Anlagen-Produkt-Interaktionen enthüllen versteckte Belastungen. Maschinenprobleme haben produktspezifische Auslöser.
Pharmazeutische Abweichungsuntersuchungen
GMP erfordert gründliche Abweichungsuntersuchungen mit dokumentiertem Umfang. „Welche Chargen sind betroffen? Welche nicht?“ Ist-Ist-Nicht erfüllt regulatorische Erwartungen an Untersuchungsrigorosität. FDA erwartet systematische Analyse; Ist-Ist-Nicht liefert die Struktur.
Automotive IATF 16949 Problemlösung
IATF 16949 erfordert disziplinierte Problemlösungsmethoden. „Zeigen Sie Ihre Problemdefinitionsmethodik.“ Ist-Ist-Nicht demonstriert systematisches Denken für Auditoren. Kundenspezifische Anforderungen schreiben Ist-Ist-Nicht oft explizit vor.
Ist-Ist-Nicht-Analyse Prinzipien
Die Prinzipien der Ist-Ist-Nicht-Analyse sind:
Identifizierung: Beschreibe das Problem oder die Verbesserungsmöglichkeit im Detail.
Der Identifikationsprozess ist der erste und wichtigste Schritt in der Is-Is-Not-Methode. Er erfordert eine klare Spezifikation des vorliegenden Problems. In dieser Phase müssen die Symptome und der Schweregrad des Problems verstanden werden.
Es ist wichtig, mit der richtigen Identifizierung zu beginnen, denn nur dann ist eine effektive Problemlösung möglich. Auf diese Weise wird die häufig auftretende Falle vermieden, dass Anzeichen und Symptome als Ersatz für das Problem behandelt werden.
Wenn beispielsweise eine Maschine fehlerhafte Teile produziert, muss der Fehler so genau wie möglich quantifiziert werden, z. B. die Art des Fehlers und seine Häufigkeit sowie die Bedingungen, unter denen er auftritt. Dieses Maß an Klarheit bildet die Grundlage für jede weitere Analyse und hilft sicherzustellen, dass das richtige Problem angegangen wird.
Differenzierung: Der Kontrast zwischen dem, was geschieht, und dem, was nicht geschieht
Die Differenzierung ist eine systematische Methode zum Vergleich und zur Gegenüberstellung von Entdeckung (was ist) und Nicht-Entdeckung (was nicht ist). Pfadfinder:
Dieses Prinzip zielt darauf ab, das Problem in verschiedenen Kontexten und unter verschiedenen Bedingungen zu untersuchen, um seine Grenzen und sein Wesen zu erkennen. Die gegenteilige Antwort ist, dass man differenzieren muss; dies hilft dabei, das Problem einzugrenzen und die Besonderheiten herauszufinden, die diese allgemeine Bedingung von den einzigartigen Bedingungen unterscheiden, die nur für einen bestimmten Problemzeitraum relevant sind.
Wenn ein Fehler nur während einer Schicht auftritt, oder mit diesen und jenen Materialien auftritt, sind dies zum Beispiel Schlüsselbeobachtungen. Dieses Prinzip hilft sowohl bei der Beseitigung von Ursachen als auch bei der Suche nach der Grundursache des Problems bis hin zu den einzelnen Unterschieden, die zur Entstehung des Problems beitragen.
Analyse: Die Unterschiede untersuchen, um das Problem besser zu verstehen
Dies ist die Phase, in der die eigentliche Problemlösung beginnt, die nichts anderes als eine Analyse ist. Neben der Definition des Problems und der Aussage, die nicht mit dem Problem verwechselt werden darf, geht es hier darum, die gesammelten Daten und Beobachtungen eingehend zu untersuchen.
In dieser Phase geht es darum, die bei der Differenzierung festgestellten Unterschiede und Gemeinsamkeiten auseinander zu ziehen, um im Wesentlichen herauszufinden, worin das eigentliche Problem bestehen könnte. In der Regel handelt es sich dabei um eine iterative Analyse, die mehrere Runden der Suche und Hypothesenbildung umfasst. Sie erfordert ein hohes Maß an kritischem Denken und die Arbeit mit Daten.
Zum Beispiel in einer Dienstleistungsbranche, wenn die Kundenbeschwerden zu bestimmten Zeiten hoch sind zu bestimmten Tageszeiten - ein mechanistischer Diagnoseansatz würde helfen zu analysieren, ob es an der Personalausstattung liegt oder am Kundenstrom in Spitzenzeiten.
Wie führt man eine Ist-Ist-Nicht-Analyse durch
1. Problem definieren
In der Is-Is-Not-Methode wird dies als Problemdefinition bezeichnet; mit anderen Worten, erkläre Dein Problem so einfach und konkret wie möglich.
Diese Definition sollte weit genug gefasst sein, um das das Wesen des Problems zu erfassen, ohne zu spezifisch zu sein. Eine gute Problemstellung ist eher beschreibend – wo und wann das Problem auftritt, wie schwerwiegend es ist und welche spezifischen Auswirkungen Du befürchtest. Ein Beispiel: Anstatt auszurufen „Die Produktion läuft schlecht“, wäre es eine genauere Beschreibung auf der Problemebene zu sagen: „Der Prozentsatz der OK-Teile ist in der Produktionslinie X von Monat zu Monat um 2 % gesunken“.
2. 'Ist'-Faktoren auflisten
Die Auflistung von „Ist“ beinhaltet die Beschreibung, wie sich das Problem zeigt, genau zu beschreiben, was die Merkmale der Bedingung sind, in dem das Problem auftritt.
Dieser Schritt umfasst das Sammeln relevanter Beobachtungen (Daten) zum aktuellen Problem, wie z. B. Umgebungsbedingungen, Zeitpunkte, beteiligte Prozesse, eingesetzte Ressourcen und andere notwendige Faktoren.
Wenn Du dich zum Beispiel mit Kundenbeschwerden in einer Dienstleistungsbranche befasst, könnten Deine „Ist“-Faktoren beinhalten, wann die Beschwerden auftreten, worüber sich die Kunden tatsächlich beschweren und welche Dienstleistungen sie in Anspruch nehmen usw. Der Grundgedanke besteht darin, eine Momentaufnahme des Problems zu erstellen, wie es heute besteht, mit allen relevanten Zusammenhängen, so dass ein effektiver Vergleich möglich ist.
3. ‘Ist-Nicht’-Faktoren auflisten
Identifiziere und dokumentiere anhand derselben identifizierten und standardisierten Merkmale Szenarien, in denen dieses Problem nicht beobachtet wird.
Das bedeutet, dass sie sich andere Umstände als das Problem ansehen, aber ohne dieses. Durch die Identifizierung dieser „Ist-Nicht“-Komponenten kannst Du dann ein Gefühl dafür bekommen, welche Faktoren oder Bedingungen das Problem in diesen Situationen zu ermöglichen scheinen.
Das könnte bedeuten, dass „Ist-Nicht“-Faktoren für eine Softwareanwendung, die unter bestimmten Benutzerbedingungen häufig abstürzt, Bedingungen umfassen, unter denen die Anwendung nicht abstürzt. Es könnte sich beispielsweise um verschiedene Benutzeraktionen, Systemumgebungen oder die Zeiten handeln, in denen die Benutzer sie benutzen. Dies bietet einen Kontrast und grenzt die Variablen ab, die zu dem Problem beitragen könnten.
4. Vergleichen und Analysieren
Die Untersuchung der „Ist“- und „Ist-Nicht“-Elemente hilft, Trends, Abweichungen und Gemeinsamkeiten zu erkennen. Die Suche nach der eigentlichen Ursache des Problems hängt stark von dieser Vergleichsstudie ab.
Sie sucht nach Hinweisen in den Variationen zwischen den „Ist“- und „Ist-Nicht“-Situationen. In dieser Phase können statistische Analysen, Brainstorming-Sitzungen oder andere Analyseinstrumente zum Einsatz kommen und erfordern in der Regel ein kritisches Denken. Durch die Gegenüberstellung dieser Elemente sucht man nach Erkenntnissen, die zu Theorien über die zugrunde liegende Ursache führen.
Wenn Maschinenausfälle beispielsweise vor allem an bestimmten Tagen auftreten, hilft ein Vergleich der Betriebs-, Personal- und Wartungspraktiken an diesen Tagen mit denen an anderen Tagen, um die Ursachen zu ermitteln. Die Entwicklung praktikabler Antworten auf das gefundene Problem hängt von dieser sorgfältigen Untersuchung ab.
5. Aktionen ableiten
Nachdem die „Ist“- und „Ist-nicht“-Faktoren analysiert wurden, besteht der nächste entscheidende Schritt darin, gezielte Maßnahmen abzuleiten, die darauf abzielen, die identifizierten Ursachen zu beheben und ein erneutes Auftreten zu verhindern. In dieser Phase werden analytische Erkenntnisse in praktische, umsetzbare Schritte umgesetzt.
Das Ziel besteht darin, die in der Ist-Ist-Nicht-Analyse identifizierten Ursachen durch die Umsetzung von Korrektur- und Vorbeugungsmaßnahmen zu beseitigen. Darüber hinaus sollten diese Maßnahmen die Prozessstabilität verbessern und das Risiko ähnlicher Probleme in Zukunft minimieren.
- Überprüfe die Ergebnisse der Ist-Ist-Nicht-Analyse:
Beginne damit, die Ist-Ist-Nicht-Analyse erneut zu betrachten, und konzentriere dich dabei auf Folgendes:
- Identifizierte Unterschiede und Besonderheiten zwischen den Szenarien IS und IS NOT.
- Mögliche Ursachen für jede Frage aufgelistet.
- Änderungen im Zeitrahmen, die auf Auslöser oder beitragende Faktoren hinweisen könnten.
2. Aktionsarten identifizieren:
- Abhilfemaßnahmen: Gehe direkt auf die Ursachen ein, um das aktuelle Problem zu beseitigen.
- Vorbeugende Maßnahmen: Implementiere Prozessänderungen, um eine Wiederholung oder ein Auftreten in anderen Bereichen zu verhindern.
- Maßnahmen zur Überprüfung: Überprüfe die Wirksamkeit der implementierten Lösungen.
3. Klare Ziele festlegen:
Jede Maßnahme sollte ein klares Ziel haben, auf das sie sich bezieht:
- Behebung einer bestimmten Ursache.
- Verstärkung der Prozesskontrollen.
- Verringerung der Wahrscheinlichkeit eines erneuten Auftretens.
4) Maßnahmendetails definieren:
Lege für jede Aktion eindeutig fest:
- Beschreibung: Was genau muss getan werden?
- Verantwortliches Team: Wer ist für die Durchführung der Aktion verantwortlich?
- Prioritätsstufe: Wie dringend ist die Aktion? (Hoch, Mittel, Niedrig)
- Fälligkeitsdatum: Wann soll die Aktion abgeschlossen sein?
- Überprüfungsmethode: Wie wird die Wirksamkeit der Aktion überprüft?
Ist-Ist-Nicht-Analyse mit anderen Werkzeugen kombinieren
Ist-Ist-Nicht ist ein PROBLEMDEFINITIONS-Werkzeug – es gehört an den ANFANG der Ursachenanalyse. So integriert es sich:
5W2H Methode
5W2H erweitert Ist-Ist-Nicht um WIE und WIE VIEL Dimensionen. „Ist-Ist-Nicht definierte das Problem; 5W2H fügt Implementierungsdetails hinzu.“ Komplementäre Rahmenwerke für vollständiges Problemverständnis.
Flow-Chart / Flussdiagramm
Ist-Ist-Nicht identifiziert WO im Prozess Probleme auftreten. „IST: Nach Schritt 5. IST NICHT: Vor Schritt 5.“ Prozessmapping validiert Standorthypothesen.
Ishikawa Diagramm
Ist-Ist-Nicht-Grenzen verhindern, dass Ishikawa zu breit wird. „Das Problem ist X, nicht Y – fokussiere Ursachen nur auf X.“ Eingegrenzte Probleme ermöglichen fokussiertes Brainstorming. Erst Umfang → Dann Brainstorming.
5-Warum-Analyse
Ist-Ist-Nicht definiert WAS das Problem ist; 5-Why findet WARUM es passiert. Erst Ist-Ist-Nicht, dann 5-Why. Ohne klare Definition jagt 5-Why die falsche Ursache. „Was ist das Problem?“ (Ist-Ist-Nicht) → „Warum passiert es?“ (5-Why). Definition → Kausalität.
Pareto-Diagramm
Wenn Ist-Ist-Nicht mehrere Problemarten enthüllt, priorisiert Pareto, welche zuerst zu lösen sind. „Ist-Ist-Nicht zeigt 5 Fehlerarten – welche verursacht 80% der Auswirkung?“ Ist-Ist-Nicht kategorisiert; Pareto priorisiert.
Korrelations- / Streudiagramm
Ist-Ist-Nicht kann zu untersuchende Variablen enthüllen; Streudiagramme testen Beziehungen. „Ist Temperatur korreliert mit dem IST/IST NICHT-Muster?“ Hypothese aus Ist-Ist-Nicht → Validierung durch Korrelation.
Regelkarte
Ist-Ist-Nicht nutzt Regelkartendaten als Beweis. „Regelkarte zeigt, wann die Verschiebung passierte.“ Zeitstempel aus SPC unterstützen Ist-Ist-Nicht WANN-Fragen. Regelkartendaten → Ist-Ist-Nicht-Beweis.
SIPOC Diagramm
SIPOC zeigt Prozesskontext; Ist-Ist-Nicht lokalisiert Problemstandort darin. „Lieferant X, Prozess Y, Output Z – Ist-Ist-Nicht sagt Problem ist in Prozess Y.“ Prozesskontext → Problemisolation.
Poka Yoke
Ist-Ist-Nicht enthüllt, wo Fehlersicherung benötigt wird. „Bediener B hat nie Fehler – was macht Bediener B anders?“ Die IST NICHT-Bedingung enthält oft die Poka-Yoke-Lösung.
MSA / Gage R&R (Messsystemanalyse)
Bevor Sie Ist-Ist-Nicht-Daten vertrauen, verifizieren Sie Messungen. „Sind die IST/IST NICHT-Unterschiede real oder Messrauschen?“ Messvalidierung → Zuverlässige Ist-Ist-Nicht-Schlussfolgerungen.
Maßnahmenmanagement Icon
Ist-Ist-Nicht generiert Maßnahmen: „LINIE 3 Unterschiede untersuchen“ – im Maßnahmenmanagement verfolgen. Jeder entdeckte Kontrast braucht Nachverfolgung. Erkenntnisse → Maßnahmen → Abschluss.
FMEA-Überprüfung
Wenn FMEA-vorhergesagte Risiken zu tatsächlichen Problemen werden, validiert Ist-Ist-Nicht die Annahmen. „FMEA sagte, dies könnte passieren – Ist-Ist-Nicht bestätigt den Umfang.“ Quervergleich von Ist-Ist-Nicht-Erkenntnissen mit FMEA-Fehlermodi. Vorhersagevalidierung → FMEA-Verbesserung.
Gewonnene Erkenntnisse / Lessons Learned
Abgeschlossene Ist-Ist-Nicht-Analysen füttern Lessons-Learned-Datenbanken. „Problemmuster X wurde durch Finden von Y-Unterschied gelöst.“ Zukünftige Probleme mit ähnlichen Mustern haben Vorsprung. Problemlösung → Organisationales Lernen.
Qualitätsalarm
Ist-Ist-Nicht grenzt Quality Alerts ein. „Alert nur für betroffene Produkte – Ist-Ist-Nicht definierte welche.“ Gezielte Eindämmung, keine breiten Rückrufe. Präzise Alerts → Minimierte Störung.
Fehlersammelkarte (Strichliste)
Ist-Ist-Nicht identifiziert WELCHE Daten zu sammeln sind. „Wir müssen nach Schicht, Maschine und Bediener erfassen.“ Fehlersammelkarten sammeln dann die Beweise. Problemgrenzen definieren Datenanforderungen.
8D Report
Ist-Ist-Nicht IST D2 des 8D-Prozesses. D1 (Team) → D2 (Ist-Ist-Nicht) → D3 (Sofortmaßnahmen) → D4 (Grundursache). D2 muss abgeschlossen sein, bevor D4 beginnt. 8D-Struktur erfordert Ist-Ist-Nicht; es ist nicht optional.
Histogramm
Histogramme visualisieren Unterschiede zwischen IST- und IST NICHT-Populationen. „Betroffene Teile haben andere Verteilung als nicht betroffene Teile.“ Überlagern Sie Histogramme für visuellen Kontrast. Statistische Visualisierung unterstützt Ist-Ist-Nicht-Schlussfolgerungen.
Kontrollplan
FMEA identifiziert Risiken; Control Plans implementieren Kontrollen. Hochrisiko-RPZ-Merkmale aus FMEA werden Control-Plan-Elemente mit Spezifikationen, Methoden und Reaktionsplänen. FMEA → Control Plan ist ein Einbahnfluss: Risiko treibt Kontrolle.
Gemba Walk / Vor-Ort-Begehung
Ist-Ist-Nicht identifiziert WO während Gemba zu schauen ist. „IST-Standorte vs. IST NICHT-Standorte – beide besuchen.“ Direkte Beobachtung bestätigt oder hinterfragt Ist-Ist-Nicht-Hypothesen. Schreibtischanalyse → Werkstattverifizierung.
CAPA Management
Wiederkehrende Außer-Kontrolle-Signale, selbst nach Korrektur, zeigen systemische Probleme an, die formale CAPA erfordern. Die Regelkarte liefert Trendbeweise; CAPA adressiert das zugrunde liegende Systemversagen. Muster von Signalen → CAPA-Initiierung.
Fehlerbaumanalyse (FTA)
Ist-Ist-Nicht definiert das TOP-EREIGNIS in Fehlerbäumen. „Was ist der Fehler, den wir analysieren?“ Klares Top-Ereignis = logische Zerlegung. Vages Top-Ereignis = unordentlicher Baum.
Kepner-Tregoe Problemanalyse
Ist-Ist-Nicht ist eine KERNKOMPONENTE der Kepner-Tregoe-Methodik. KT fügt „UNTERSCHEIDUNG“ und „ÄNDERUNG“ Spalten zur Standard-Ist-Ist-Nicht hinzu. Fortgeschrittene Methode für komplexe Probleme.
Vorteile der Ist-Ist-Nicht-Analyse
Schwerpunkt: Eingrenzung des Problembereichs
Ein wichtiger Aspekt von Is-Is-Not ist, dass es in der Lage ist, seinen Fokus auf die spezifische(n) problematische(n) Funktion(en) zu beschränken. Dieser Ansatz kann dazu beitragen, den Umfang einer Untersuchung zu verringern, indem getrennt wird, was zum Problem gehört und was nicht.
Dieser enge Rahmen ist für komplexe Umgebungen nützlich, da alle Variablen sichtbar sind und wir verstehen, was wirklich wichtig sein könnte. In einer Fabrik ist es für die Lösung des Problems vorteilhafter, sich auf die Maschinen und Prozesse zu konzentrieren, die mit dem Ausfall von Produkten (nicht der Mehrzahl) verbunden sind, als alle Maschinen und Prozesse zu überprüfen.
Klarheit: Sorgt für klares Verständnis
Das „Ist-es-nicht“-Blatt hilft, den Problemlösungsprozess zu gestalten. Durch systematische Differenzierung und Analyse des Problems zeigt es im Detail, welche Art oder welchen Umfang das Problem annehmen könnte oder wie groß oder tief das Problem gehen kann, was uns zu einer umfassenden Lösungsentwicklung antreibt.
Sie hilft, unklare oder schwierige Probleme in klarere, machbare Teile zu verwandeln. Klarheit schafft die Grundlage für Entscheidungen.
Effizienz: Zeitersparnis durch Eliminierung irrelevanter Faktoren
Ein entscheidender Vorteil der Is-Is-Not-Methode ist ihre Effizienz, die sich aus der Entfernung aller Daten ergibt, die nicht miteinander korrelieren. So kann man sich auf das eigentliche Problem konzentrieren und verschwendet keine Zeit mit der Analyse irrelevanter Daten.
Diese Geschwindigkeit ist besonders in Bereichen wichtig, in denen eine schnelle Lösung erforderlich ist. Bei der Fehlersuche in Software hilft es, die Systemkonfigurationen/Benutzeraktionen (die zu einem Fehler führen) zu untersuchen, anstatt das gesamte System zu durchforsten. Auf diese Weise werden Ressourcen und Anstrengungen in die zugrunde liegenden Probleme gesteckt, anstatt in die vielen weniger relevanten Bereiche verstreut zu werden.
Einschränkungen der Ist-Ist-Nicht-Analyse
Komplexität: Kann bei extrem komplexen Problemen weniger effektiv sein
Die Is-Is-Nicht-Methode hat den Nachteil, dass sie weniger mit wirklich komplexen Problemen umgehen kann. Bei einem Problem mit unterschiedlichen Variablen oder dem Einfluss unzähliger Faktoren, könnte diese binäre Abgrenzung von „Ist“ und „Ist-Nicht“ der Methode oberflächlich sein.
Man könnte argumentieren, dass es bei systemischen Problemen wie organisatorischem Wandel oder Marktdynamik unmöglich sein könnte, das Problem ohne ein tiefes Verständnis aller Faktorenschichten zu lösen, während der Ist-Ist-Nicht-Ansatz diese Fähigkeit nicht bietet.
Datenabhängigkeit: Erfordert genaue und ausreichende Daten
Die Ist-Ist-Nicht-Methode ist am effektivsten, wenn Du über die richtige Art und Qualität von Daten verfügst. Die Methode konzentriert sich auf „Ist“- und „Ist-Nicht“-Faktoren auf der Grundlage einer Datenanalyse. In Fällen, in denen die Daten spärlich, verzerrt oder einfach falsch sind, könnte die Analyse zu falschen Interpretationen führen.
Wenn beispielsweise die Daten über Produktionsfehler nicht zuverlässig und systematisch erfasst werden oder unvollständig sind, kann eine Ist-ist-nicht-Analyse dazu führen, dass wichtige Aspekte nicht erkannt werden, die dann als mögliche Lösungen ignoriert werden.
Subjektivität: Risiko einer verzerrten Analyse
Eine weitere Einschränkung des „Ist-Ist-Nicht“-Ansatzes besteht darin, dass er zu Subjektivität und Verzerrungen führen kann. Die Unterscheidung der „Ist“- oder „Ist-Nicht“-Faktoren kann auch durch die persönliche Wahrnehmung, den Erfahrungskontext und Unterschiede beeinflusst werden. Diese Subjektivität kann dazu führen, dass die Analyse eher auf die Symptome als auf die Ursachen ausgerichtet ist.
Ein Team, das sich mit Kundenfeedback befasst, kann beispielsweise Daten übersehen, die seine früheren Annahmen oder neu entwickelten Hypothesen darüber, was für die Kunden am wichtigsten ist und warum, nicht bestätigen.
Gute Praxis Ist-Ist-Nicht-Analyse
Sei spezifisch: Verwende spezifische Beschreibungen anstelle von allgemeinen Aussagenc
Eines der wichtigsten Hilfsmittel für eine effektive Problemlösung ist es, spezifisch zu sein. Dies sollte uns dabei helfen, uns auf das eigentliche Problem und seine Eigenschaften zu konzentrieren, da Klarheit in der Spezifität der Schlüssel ist, um zu wissen, wo das Problem liegt.
Ein Beispiel: Im Gegensatz zu einer einfachen Aussage wie „der Umsatz ist zurückgegangen“ ist es besser, genau zu beschreiben, wie stark der Umsatz zurückgegangen ist, wann er zurückgegangen ist und welche Produktlinien und Marktsegmente betroffen sind.
Beziehe das Team ein: Gemeinsame Analyse führt oft zu besseren Ergebnissen
Einer der nützlichen Tipps für die Ist-Ist-Nicht-Methode besteht darin, eine gemischte Gruppe von Personen in den Diskussionsprozess einzubeziehen. Die gemeinsame Analyse, die Kombination verschiedener Ansichten, Werkzeuge und Erfahrungen macht die Lösung viel besser.
Ist-Ist-Nicht-Analyse Beispiel: Pizza Qualität
Situation:
Zero Pizza Defect erhält Kundenbeschwerden über die Backqualität ihrer Pizzen, wobei einige Pizzen über- oder unterbacken sind.
1. Problem definieren
Zero Pizza Defect verzeichnet einen 30-prozentigen Anstieg der uneinheitlichen Qualität beim Pizzabacken, wobei 25 % der Pizzen überbacken und 15 % nicht durchgebacken sind, was zu Kundenbeschwerden und potenziellen Umsatzeinbußen führt.
2. 'Ist'-Faktoren auflisten
Um das Problem zu lösen, bildet das Unternehmen ein funktionsübergreifendes Team, um die Is-Faktoren zu identifizieren:
| Aspekt | Ist | Ist nicht |
|---|---|---|
| Was | Uneinheitliche Backqualität (einige Pizzen sind über- oder unterbacken) | Hat nichts mit der Qualität der Zutaten oder der Konsistenz der Teigzubereitung zu tun |
| Wo | Tritt vor allem während der Stoßzeiten mittags und abends auf, insbesondere bei größeren Bestellungen | Tritt nicht während Zeiten mit geringem Aufkommen oder kleineren Bestellungen auf |
| Wann | Tritt sporadisch auf, meist an Wochenenden oder an Tagen mit hohem Verkehrsaufkommen | Kein tägliches oder ständiges Problem während der verkehrsarmen Zeiten |
| Wer | Betrifft Pizzen, die von weniger erfahrenen Mitarbeitern mit Ofen 2 gebacken wurden | Hat keinen Einfluss auf Pizzen, die von erfahrenen Mitarbeitern oder mit Ofen 1 gebacken wurden |
| Wie viel | Betrifft etwa 15% der Pizzen während der Hauptverkehrszeiten | Betrifft nicht mehr als 15-20% aller pro Tag hergestellten Pizzen |
3. ‘Ist-Nicht’-Faktoren auflisten
Im nächsten Schritt bestimmen sie die Ist-Nicht-Faktoren:
| Aspekt | Ist | Ist nicht |
|---|---|---|
| Was | Uneinheitliche Backqualität (einige Pizzen sind über- oder unterbacken) | Hat nichts mit der Qualität der Zutaten oder der Konsistenz der Teigzubereitung zu tun |
| Wo | Tritt vor allem während der Stoßzeiten mittags und abends auf, insbesondere bei größeren Bestellungen | Tritt nicht während Zeiten mit geringem Aufkommen oder kleineren Bestellungen auf |
| Wann | Tritt sporadisch auf, meist an Wochenenden oder an Tagen mit hohem Verkehrsaufkommen | Kein tägliches oder ständiges Problem während der verkehrsarmen Zeiten |
| Wer | Betrifft Pizzen, die von weniger erfahrenen Mitarbeitern mit Ofen 2 gebacken wurden | Hat keinen Einfluss auf Pizzen, die von erfahrenen Mitarbeitern oder mit Ofen 1 gebacken wurden |
| Wie viel | Betrifft etwa 15% der Pizzen während der Hauptverkehrszeiten | Betrifft nicht mehr als 15-20% aller pro Tag hergestellten Pizzen |
4. Vergleichen und Analysieren
Die Teams entdecken die folgenden Bereiche, die sich auf die Qualität der Pizza auswirken können:
Personalausstattung und Ausbildung:
Das Problem tritt häufiger auf, wenn weniger erfahrenes Personal die Öfen während der Stoßzeiten bedient, was auf mögliche Schulungslücken im Temperaturmanagement und bei den Backzeiten hindeutet.
Ausrüstung:
Das Problem tritt verstärkt bei Pizzen auf, die in Ofen 2 gebacken werden, was auf ein Kalibrierungs- oder Wartungsproblem bei diesem speziellen Ofen hinweisen könnte.
Timing/Lautstärke:
Die Unstimmigkeiten treten in Zeiten hoher Nachfrage auf, was darauf hindeutet, dass hohe Produktionsmengen zu übereilten oder unsachgemäßen Backprozessen führen können.
5. Aktionen ableiten
Untersuche den Ofen 2:
Prüfe, ob der Ofen 2 richtig kalibriert ist, und untersuche ihn auf eventuelle Leistungsprobleme.
Mitarbeiterschulung:
Konzentriere dich auf die Schulung neuerer Mitarbeiter, um Bestellungen mit hohem Volumen effizienter abzuwickeln, wobei der Schwerpunkt auf Temperaturkontrolle und Timing liegt.
Prozessverbesserung:
Führen Sie eine strukturiertere Vorgehensweise während der Stoßzeiten ein, wie z.B. gestaffeltes Backen oder die Beauftragung von leitenden Mitarbeitern mit der Überwachung des Betriebs.
Ergebnisse
Die Lösung des Problems mit dem inkonsistenten Backen führte zu einem 40-prozentigen Rückgang der Kundenbeschwerden, einem 25-prozentigen Anstieg der Nachbestellungen und einem 15-prozentigen Anstieg der allgemeinen Kundenzufriedenheitswerte.
FAQ Ist-Ist-Nicht-Analyse
Was ist eine Ist-Ist-Nicht-Analyse im Qualitätsmanagement?
Eine Ist-Ist-Nichtt-Analyse, auch bekannt als Ist-Ist-Nichtt-Blatt oder -Matrix, ist ein strukturiertes Werkzeug, das im Qualitätsmanagement eingesetzt wird, um ein Thema oder Problem zu definieren, zu klären und ein tiefes Verständnis dafür zu erlangen, indem identifiziert wird, was es ist, was es nicht ist und wo Unklarheiten bestehen.
Wo wird die Ist-Ist-Nicht-Analyse typischerweise verwendet?
Die Ist-Ist-Nicht-Analyse wird branchenübergreifend in Bereichen wie Fertigung, Gesundheitswesen und Softwareentwicklung häufig eingesetzt, um Problemlösungs-, Brainstorming- und Anforderungsklärungsprozesse zu erleichtern.
Was ist das Hauptziel der Ist-Ist-Nicht-Analyse?
Das primäre Ziel ist es, Klarheit und Konsens zu erreichen, indem wesentliche Merkmale (Ist), nicht wesentliche Merkmale (Ist-Nicht) und Bereiche, in denen Klarheit erforderlich ist, hervorgehoben werden.
Was ist die Geschichte hinter der Ist-Ist-Nicht-Analyse im Qualitätsmanagement?
Die Ist-Ist-Nicht-Analyse hat ihre Wurzeln in Problemlösungsmethoden wie Six Sigma und Lean Manufacturing und entwickelte sich Mitte des 20. Jahrhunderts zu einem strukturierten Werkzeug.
Was sind die wichtigsten Grundsätze für die Erstellung einer Ist-Ist-Nicht-Analyse?
Zu den wichtigsten Grundsätzen gehört die Unterscheidung zwischen wesentlichen Merkmalen (Ist) und nicht wesentlichen Merkmalen (Ist-Nicht), um Grenzen und Umfang zu definieren.
Wie wird eine Ist-Ist-Nicht-Analyse durchgeführt?
Die Schritte einer Ist-Ist-Nicht-Analyse umfassen
- das Thema definieren
- Auflistung von Ist- und Ist-Nicht-Merkmalen
- die Merkmale in einer Matrix oder Tabelle zu organisieren, und
- mit Teambesprechungen zu validieren.
Was sind die Vorteile der Verwendung einer Ist-Ist-Nicht-Analyse im Qualitätsmanagement?
Zu den Vorteilen gehören mehr Klarheit, eine bessere Abstimmung zwischen den Teammitgliedern, eine verbesserte Problemlösung und die Unterstützung einer fundierten Entscheidungsfindung.
Gibt es Einschränkungen bei der Verwendung der Ist-Ist-Nichtt-Analyse?
Ja, zu den Einschränkungen gehören die Subjektivität der Interpretation, die potenzielle Komplexität und die für die Erstellung erforderliche Zeit.
Was ist Gute Praxis für die Ist-Ist-Nicht-Analyse?
Zu den bewährten Praktiken gehört es, den Text kurz und prägnant zu halten, ihn mit Hilfe von Bildern zu verdeutlichen und ihn regelmäßig zu aktualisieren, wenn sich das Projekt weiterentwickelt.
Was ist ein Beispiel für die Anwendung der Ist-Ist-Nicht-Analyse in der Qualitätsverbesserung?
In einer Produktionsumgebung kann ein Team damit Produktmängel angehen, indem es Merkmale wie „entspricht den Spezifikationen“ (Ist) und „entspricht nicht den Spezifikationen“ (Ist-Nicht) auflistet, um Bereiche für Prozessverbesserungen zu ermitteln und die Qualität zu verbessern.
