Diese Arbeit beschreibt im Rahmen von zwei Handlungsempfehlungen die Themen "Design for Six Sigma" und die Anwendung von Business lntelligence Systemen, welche auf einem Six Sigma Projekt im Bereich Messmaschinenproduktion aufbauen.
Six Sigma wird bereits in vielen Unternehmen zur Optimierung existierender Prozesse eingesetzt. "Design for Six Sigma" ist ein weiterentwickelter Ansatz, neue Produkte, Prozesse und Services zu entwickeln, die an den Kundenbedürfnissen ausgerichtet sind und die Qualitätskosten auf eine Mindestmaß reduzieren. Diese Arbeit gibt einen Überblick über die Zyklen und geht auf ein Modell sowie wichtige Methoden im Detail ein. Zuletzt wird die Anwendung von "Design for Six Sigma" in fünf Fallbeispielen vorgestellt und analysiert.
Business lntelligence stellt Unternehmen entscheidungsunterstützende Informationen zur Verfügung und gehört in vielen großen Unternehmen zum Standard. ln einem dynamischen Markt mit Problematiken wie steigende Digitalisierung, schnell wechselnde Trends und zunehmenden Datenmengen steigt die Nachfrage nach geeigneten Informationssystemen wie Business lntelligence an. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Anwendung von Business lntelligence Systemen in KMU. Innerhalb dieses Rahmens werden auf Funktionen, Architektur, Anforderungskriterien und Anbieter eingegangen. Abschließend folgt ein tabellarischer Vergleich aktueller Business lntelligence Systeme für KMU als Zielgruppe. Dabei werden verschiedene Softwareprodukte nach Kriterien wie Funktionsumfang, Integrierbarkeit, Modularität und Support gegenübergestellt.
Inhaltsverzeichnis
- Fehleranalyse und -abhilfe mit den Methoden von Six Sigma am Beispiel der Messmaschinenproduktion
- Danksagung
- Kurzfassung
- Abstract
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Anwendung von Six Sigma-Methoden im Bereich der Messmaschinenproduktion. Im Rahmen eines zuvor durchgeführten Six Sigma-Projekts, das ein bestehendes Problem analysierte und beseitigte, werden zwei zusätzliche Vorschläge zur Verbesserung präsentiert: Die Anwendung von Business Intelligence-Systemen und das Konzept von Design for Six Sigma.
- Anwendung von Six Sigma-Methoden in der Messmaschinenproduktion
- Design for Six Sigma als Ansatz zur Produkt- und Prozessoptimierung
- Business Intelligence-Systeme als Entscheidungsunterstützung in KMUs
- Analyse von Fallbeispielen für die Anwendung von Design for Six Sigma
- Vergleich verschiedener Business Intelligence-Systeme für KMUs
Zusammenfassung der Kapitel
- Fehleranalyse und -abhilfe mit den Methoden von Six Sigma am Beispiel der Messmaschinenproduktion: Dieses Kapitel beschreibt die Herausforderung, Produkte mit höchster Präzision und Qualität zu produzieren, und stellt die Six Sigma-Methodik als Werkzeug zur Verbesserung der Produktionsprozesse vor. Es erläutert das Ziel des Six Sigma-Projekts, die Identifikation von Fehlerursachen in der Messmaschinenproduktion und die Unterstützung zukünftiger Projekte durch die Implementierung geeigneter interner Strukturen und Kommunikationsmaßnahmen.
- Danksagung: In diesem Kapitel bedankt sich die Autorin bei den Personen, die sie während ihres Studiums und bei der Erstellung der Bachelorarbeit unterstützt haben.
- Kurzfassung: Die Kurzfassung fasst die zwei zentralen Handlungsempfehlungen der Arbeit zusammen: Design for Six Sigma und die Anwendung von Business Intelligence-Systemen im Kontext eines Six Sigma-Projekts in der Messmaschinenproduktion.
- Abstract: Die englische Zusammenfassung der Arbeit stellt die zwei zentralen Handlungsempfehlungen, Design for Six Sigma und die Anwendung von Business Intelligence-Systemen, in einem internationalen Kontext vor.
Schlüsselwörter
Die Arbeit befasst sich mit den Themen Six Sigma, Design for Six Sigma, Business Intelligence, Messmaschinenproduktion, Fehleranalyse, Prozessoptimierung, Qualitätsmanagement, KMUs, Datenanalyse, Kommunikation, Entscheidungsunterstützung, Software-Vergleich.
- Quote paper
- Cathrin Leitenberger (Author), 2017, Fehleranalyse und -abhilfe mit den Methoden von Six Sigma. Das Beispiel der Messmaschinenproduktion, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/974655
