Effizienzanalyse kritischer Erfolgsfaktoren für den Einsatz der Six-Sigma-Methode
dargestellt am Beispiel der Siemens AG Power Generation Oil & Gas and Industrial Applications

Thomas Münster

Die Six-Sigma-Methode ist eine systematische, ergebnisorientierte Projektmanagement-Methode, die sowohl zur Neuentwicklung als auch zur Optimierung von Produkten und Prozessen eingesetzt wird. Als umfassendes Programm fokussiert sie auf die nahezu fehlerfreie Gestaltung der in den Unternehmen verankerten Prozesse. Ihre Durchschlagskraft erreicht die Methode dadurch, dass sie bei der Steuerung von Wertschöpfungsprozessen die operative Umsetzung der geforderten Qualität mit bekannten Qualitätsmanagement-Methoden und -Instrumenten vorantreibt. Die besondere Leistung der Six-Sigma-Methode besteht darin, Elemente des Qualitätsmanagements zu kombinieren und sie in einem Rahmenkonzept miteinander zu verbinden, um die wesentlichen Kundenanforderungen in allen wichtigen Prozessen zu integrieren und diese gleichzeitig wirtschaftlich aus Unternehmenssicht zu erfüllen.

Aus betriebswirtschaftlicher Sicht ist es wünschenswert, die Six-Sigma-Methode so einzusetzen, dass der Nutzen von Projekten maximiert wird. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden in einem mehrjährigen Analyseprojekt der ehemaligen Siemens AG Power Generation Oil & Gas and Industrial Applications (im Folgenden kurz Siemens PGI) vom Autor dieses Beitrags mit wissenschaftlichem Coaching durch das Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement der Universität Duisburg-Essen die kritischen Erfolgsfaktoren für den Einsatz der Six-Sigma-Methode mithilfe einer Effizienzanalyse untersucht [2]. Dabei wurde die Effizienz gemessen als Verhältnis von Projekt-Output zu Projekt-Input bereits abgewickelter Six-Sigma-Projekte. Als kritisch wurden solche Erfolgsfaktoren angesehen, welche die Projekteffizienz als spezielle, multikriterielle Erfolgsgröße „maßgeblich“ beeinflussen. Wesentliche Projekt-Outputs der Effizienzanalyse waren Projektlaufzeiten, finanzielle Projekt-Ergebnisse und Prozesssicherheiten. Die Projekt-Inputs der Effizienzanalyse waren die in den Projekten eingesetzten Ressourcen.

Insgesamt wurden 219 Projekte der ehemaligen Siemens PGI untersucht, in denen die Six-Sigma-Methode eingesetzt worden war. 91 Projekte waren sog. Black-Belt-Projekte, 128 Projekte waren sog. Green-Belt-Projekte. Als Bezeichnung für das Six-Sigma-Projektanforderungsniveau wurde das Gürtelsystem aus dem asiatischen Kampfsport übernommen. Die untersuchten Black-Belt-Projekte erreichten im Rahmen einer geschäftseinheiten-übergreifenden Betrachtung bei einer durchschnittliche Projektdauer von 303 Tagen ein durchschnittliches finanzielles Projektergebnis von 247.758 EUR und eine durchschnittliche Verbesserung der Prozesssicherheit von 1,436 Sigma. Die Green-Belt-Projekte unterscheiden sich hinsichtlich des durchschnittlichen finanziellen Projektergebnisses mit 109.797 EUR bei einer durchschnittlichen Projektdauer von 366 Tagen signifikant. Die durchschnittliche Verbesserung der Prozesssicherheit von 1,374 Sigma ist dagegen ähnlich zur Prozessverbesserung der Black-Belt-Projekte. Die Six-Sigma-Methode liefert die Begründung für diese Fakten: Ein Black-Belt kann als hauptberuflicher und umfassend ausgebildeter Six-Sigma-Mitarbeiter deutlich schneller komplexere und somit in der Regel finanziell interessantere Projekte bearbeiten als ein „nebenberuflich tätiger“ Green-Belt, der zusätzlich mit dem Tagesgeschäft beauftragt ist. Weil der Black-Belt den Green-Belt jedoch als Mentor unterstützt, wird im Mittel eine vergleichbare Prozessverbesserung erreicht.

Wird die Untersuchung auf Geschäftseinheitsebene differenziert nach Green-Belt-Projekten und nach Black-Belt-Projekten durchgeführt, dann wird der Einfluss der Geschäftseinheiten deutlich. Sowohl bei Green-Belt-Projekten als auch bei Black-Belt-Projekten bestimmt die Geschäftseinheit die Projektlaufzeit signifikant. Auch bezüglich des finanziellen Erfolgs konnte der Geschäftseinheitseinfluss bei Green-Belt-Projekten signifikant nachgewiesen werden. Bei Black-Belt-Projekten liegt der Signifikanzwert (p-Wert) mit 0,064 „knapp über“ dem für derartige statistische Untersuchungen üblichen Signifikanzlevel von 0,05. Das heißt, die untersuchten Black-Belt-Projekte unterscheiden sich hinsichtlich des finanziellen Erfolgs „lediglich“ mit einer Wahrscheinlichkeit von 93,6 %. Bezüglich der Prozessverbesserungen war weder bei Green-Belt-Projekten noch bei Black-Belt-Projekten ein wesentlicher Einfluss der Geschäftseinheit ersichtlich.

Um dem starken Einfluss des Belt- Typs und der Geschäftseinheiten auf die Projektergebnisse Rechnung zu tragen, wurde bei der sich anschließenden Effizienzanalyse der kritischen Erfolgsfaktoren zwischen den Belt-Typen und den Geschäftseinheiten unterschieden.

Die Effizienzanalyse der kritischen Erfolgsfaktoren für den Einsatz der Six-Sigma-Methode wurde mithilfe einer Data Envelopment Analysis (DEA) durchgeführt. Die DEA ist eine multi-kriterielle Analysetechnik, bei der mehrere Inputs und Outputs gleichzeitig verarbeitet werden können. Sie verzichtet auf jeglichen Eingriff des Anwenders hinsichtlich der Gewichtung der Kriterien und objektiviert damit die Effizienzbetrachtung. Bei Alternativtechniken wie Verhältnisanalysen oder Regressionsanalysen werden die Gewichte a priori zugeordnet. Diese Zuordnungen basieren auf Vorlieben der Entscheidungsträger und sind somit subjektiver Natur. Die DEA berechnet stattdessen die Effizienz für jedes Six-Sigma-Projekt immer im Vergleich mit den „Best-in-Class-Fällen“. Die DEA teilt allen Inputs und Outputs mathematisch optimierte Gewichte zu, die sich für das jeweils analysierte Projekt als individuell bestmöglich erweisen. Die Gewichtszuteilung erfolgt somit ohne den Eingriff von Entscheidungsträgern und deren Präferenzen.

Ursprünglich lag der Fokus der DEA auf der Leistungsbewertung von Decision Making Units (DMUs) des öffentlichen „Non-Profit-Sektors“, für den keine Gewichtungsmöglichkeiten der Inputs und Outputs über Marktpreise gegeben sind [3]. Im Laufe der Zeit wurde diese Form der Effizienzmessung auch auf den halbstaatlichen und privatwirtschaftlichen Sektor ausgedehnt. Hier sind insbesondere der Dienstleistungsbereich, der Verkehrs- und Energiebereich sowie „ausgesuchte Wirtschaftszweige“, wie die Gießerei-Industrie, zu erwähnen [4]. Allerdings beschränkte sich die Entwicklung der DEA fast ausschließlich auf den angloamerikanischen Sprachraum. Im deutschsprachigen Raum wurden erst im Laufe der 1990er-Jahre erste Arbeiten veröffentlicht [5]. Weder das Qualitätsmanagement im Allgemeinen noch die Six-Sigma-Methode im Speziellen, die in der Regel zum „Total Quality Management“ gerechnet wird, befand sich unter den Anwendungen der DEA.

Die wissenschaftliche Problemstellung bestand somit in der Übertragung der DEA vom bisherigen Anwendungsfall: „Effizienzanalyse von Unternehmen oder untergeordneten Organisationseinheiten“ als DMUs zum Anwendungsfall: „Effizienzanalyse von komplexen Projekten, die durch den Einsatz einer speziellen Methode des Qualitätsmanagements gekennzeichnet sind“. Somit stellte diese konkrete Anwendung der DEA sowohl eine wissenschaftliche Innovation als auch einen betriebswirtschaftlichen Erkenntnisfortschritt dar.

Die Effizienzanalyse wurde in zwei Durchläufen durchgeführt. Der erste Durchlauf der Effizienzanalyse fokussiert auf das Input-Ziel „Projektdauer“ und die Output-Ziele „Projektqualität“ und „finanzielles Projektergebnis“. Durch eine Veränderung der Beurteilungskriterien wurde die Effizienzanalyse im zweiten Durchlauf weiter differenziert. Dazu wurde der Output „finanzielles Projektergebnis“ aufgeschlüsselt in „Kostenreduktion“, „Vermeidung von Fehlleistungskosten“ und „Anlagenmanagement“.

Die Effizienzanalyse der abgewickelten Projekte hat markante Verbesserungspotenziale ergeben. Der erste Green-Belt-Analysedurchlauf hat vier effiziente Projekte (3,1 % von 128 Projekten), die zweite Analyse mit differenzierten Beurteilungskriterien hat sieben Projekte (5,5 % von 128 Projekten) als effizient klassifiziert. Die Effizienz der Black-Belt-Projekte war vergleichbar. Es wurden im ersten Durchlauf sechs effiziente Projekte (6,6 % von 91 Projekten) und in der zweiten Betrachtung sieben effiziente Projekte (7,7 % von 91 Projekten) ermittelt. Die Zahlen zeigten, dass auch durch die differenzierte Analyse mit vier Outputs die Effizienzwerte nicht „verbessert“ werden konnten. Es war festzustellen, dass die „gesteigerte“ Effizienz lediglich auf veränderte Betrachtungskriterien zurückzuführen war. Die modifizierte Analysebasis führte zwar zu leicht verbesserten Ergebnissen „auf dem Papier“, zeigte jedoch abermals Verbesserungspotenzial hinsichtlich der Nutzung der Six-Sigma-Methode auf.

Zusätzlich konnte die Erkenntnis gewonnen werden, dass das Potenzial zur verbesserten Nutzung der Six-Sigma-Methode in den Geschäftseinheiten unterschiedlich ausgeprägt war, denn die Geschäftseinheiten ließen sich hinsichtlich ihrer Projekte nicht in „eindeutig gut“ oder „eindeutig schlecht“ klassifizieren. Stattdessen wurde deutlich, dass es sich um systematische Nutzungsfehler handelte, die Geschäftseinheiten-übergreifend vorlagen. Dies galt sowohl für die Green-Belt-Projekte als auch für die Black-Belt-Projekte.

Um die Nutzungsfehler zu beheben, wurde eine Literaturrecherche mit Fokus auf die unternehmens­unabhängigen kritischen Erfolgsfaktoren durchgeführt. Die wissenschaftliche Literatur fokussiert dabei auf wenige Erfolgsfaktoren, die nach Antony/Banuelas in absteigender Priorität gelistet sind [6]:
• Management-Einbindung,
• Methodenkenntnis,
• Verbindung zur Geschäftsstrategie,
• Verbindung zum Kunden,
• Projektauswahl,
• organisatorische Infrastruktur,
• kulturelle Änderung,
• Projekt-Management-Fähigkeiten der Six-Sigma-Akteure,
• Verbindung zu Lieferanten,
• Training der Six-Sigma-Akteure in der Six-Sigma-Methode,
• Verbindung zur Personalplanung.
Basierend auf den unternehmensunabhängigen kritischen Erfolgsfaktoren wurden durch eine Umfrage die Siemens-PGI-kritischen Erfolgsfaktoren ermittelt. Dazu wurde eine 16 Punkte umfassende Umfrage aufgestellt und per E-Mail an die Six-Sigma-Akteure mit der Bitte um Bewertung verteilt. Aus den Umfrageergebnissen ließen sich Rückschlüsse auf die Umsetzung der kritischen Erfolgsfaktoren zur Nutzung der Six-Sigma-Methode bei der Siemens PGI ziehen. Aus allen Umfragepunkten, bei denen eine Geschäftseinheit signifikant geringere Umfrageergebnisse erzielt, konnten Handlungsempfehlungen spezifisch für einzelne Geschäftseinheiten abgeleitet werden.

Ein Geschäftseinheiten-übergreifender Schlüssel für eine verbesserte Nutzung der Six-Sigma-Methode ergab sich durch den Abgleich zwischen den Umfrageergebnissen einerseits und den Ergebnissen der vorangegangenen Effizienzanalysen andererseits. Dieser Abgleich führte zu der Einsicht, dass die Identifizierung werthaltiger Projekte und deren Realisierung innerhalb einer bestimmten Zeitvorgabe zu den geschäftseinheiten-übergreifenden kritischen Erfolgsfaktoren bei der Siemens PGI zu zählen waren. Wenn es gelingt, werthaltige Projekte auszuwählen und diese dann auch innerhalb der vorgegebenen Zeit durchzuführen, wird sowohl die Input- als auch die Output-Seite der Effizienzanalyse positiv verändert. Um Geschäftseinheiten-übergreifende Handlungsempfehlungen für jede Projektphase aussprechen zu können, wurde eine heuristische, phasenspezifische Abschätzung von Obergrenzen für deren Zeitdauer durchgeführt.

Absolut dürftig waren jedoch die Aussagen zu Phasendauern in der wissenschaftlichen Six-Sigma-Literatur [7]. Die Literatur konzentrierte sich auf die Vorstellung der einzelnen Phasen und probater Werkzeuge innerhalb der Phasen, stellte aber keine Empfehlungen hinsichtlich ihrer phasenspezifischen Zeitdauern zur Verfügung. Dieses Manko wurde beseitigt, indem für jede Projektphase eine phasenspezifische Abschätzung der Obergrenze für deren Zeitdauer erfolgte. Diese Abschätzungen wurden im Erfahrungsaustausch mit mehreren Master-Black-Belts und Black-Belts getroffen, die einerseits über langjährige Projekterfahrung mit eigenen Six-Sigma-Projekten verfügen und die andererseits die ihnen anvertrauten Geschäftseinheiten als Six-Sigma-Mentoren unterstützen. In der betrieblichen Praxis soll die Umsetzung der Phasen-obergrenzen in der Form erfolgen, dass die Projekte „zwangsweise“ durch die Master-Black-Belts terminiert werden, sobald in mindestens einer Projektphase die phasenspezifische Obergrenze für die Zeitdauer dieser Projektphase überschritten wird:
1. Define-Phase (Problem beschreiben): 30 Tage,
2. Measure-Phase (Informationen gewinnen): 100 Tage,
3. Analyse-Phase (Problem analysieren): 60 Tage,
4. Improve-Phase (Problem beseitigen): 90 Tage,
5. Control-Phase (Nachhaltigkeit der Lösungsumsetzung sicherstellen): 30 Tage.


Bild 1: Phasenspezifische Obergrenzen

Die Wirksamkeit der Phasenobergrenzen wurde durch eine weitere Effizienzanalyse nachgewiesen. Der Nachweis erfolgte durch den direkten Ergebnisvergleich der Effizienzanalyse des zweiten Durchlaufs und hat somit die Fragestellung geklärt: „Welche Effizienzsteigerung hätten die Projekte erfahren, wenn die Phasen-obergrenzen bereits zu Projektbeginn vorgelegen hätten?“ Die Simulation der Phasenobergrenzen erfolgte, indem die ursprünglichen Phasenlaufzeiten durch die neuen Phasenobergrenzen ersetzt wurden, sofern diese überschritten wurden. Durch diesen dritten Durchlauf ist es gelungen, die Wirksamkeit von Obergrenzen für Phasendauern durch signifikant verbesserte Effizienzwerte und reduzierte Input- und Output-Verschwendungen nachzuweisen. Als zusätzliche Geschäftseinheiten-übergreifende Handlungsempfehlung wurde neben der Einführung von Obergrenzen für Phasendauern die Einführung eines einheitlichen Six-Sigma-Projektauswahlverfahrens zur Priorisierung zukünftiger Projekte vorgeschlagen.

Über den grundlegenden systematischen Ansatz der Six-Sigma-Methode hinaus, der per se schon zu nachhaltigen Verbesserungen der Produkte und Prozesse führt, ergeben sich auch folgende geschäftseinheiten-übergreifende Handlungsempfehlungen: 1. Einführung von Phasenobergrenzen, 2. vereinheitlichtes Projektauswahlverfahren zur Priorisierung zukünftiger Projekte und 3. spezifische Handlungsempfehlungen für einzelne Geschäftseinheiten. Alle Empfehlungen wurden durch das Business Excellence Programm „Reenergizing Six Sigma“ mit deutlichem Mehrwert für das Unternehmen nachhaltig umgesetzt. Es ist für den Autor sehr erfreulich, dass die Nachfolgeorganisation der Siemens PGI sich immer wieder als fortschrittliches Unternehmen bspw. dadurch beweist, dass sie die Nutzung zeitgemäßer, multi-kriterieller Analysetechniken wie die DEA gerne fördert.

Fazit
Die Six-Sigma-Methode ist eine systematische Projektmanagementmethode, die sowohl zur Neuentwicklung als auch zur Optimierung von Produkten und Prozessen eingesetzt wird. Aus betriebswirtschaftlicher Sicht ist es wünschenswert, die Six-Sigma-Methode so einzusetzen, dass der Projekt-Nutzen maximiert wird. Um den Projekt-Nutzen zu maximieren, wurden die kritischen Erfolgsfaktoren für den Einsatz der Six-Sigma-Methode durch eine Effizienz-analyse untersucht. Die Effizienzanalyse wurde durch eine Data Envelopment Analysis durchgeführt. Die DEA ist eine multi-kriterielle Analysetechnik, die auf jeglichen Eingriff des Anwenders hinsichtlich der Gewichtung der Kriterien verzichtet und somit die Effizienzbetrachtung der 219 untersuchten Projekte objektiviert.

Schlüsselwörter:

Six-Sigma-Methode, Effizienzanalyse, Data Envelopment Analysis, kritische Erfolgsfaktoren, Projektmanagement

Literatur:

[1] Driel, v. O. P.; Kotte, W.; Rudberg, P.: Beschleunigung der Verbreitung von Six-Sigma in Europa durch den European Six-Sigma Club. In: Töpfer, A. (Hrsg.): Six-Sigma − Konzeption und Erfolgsbeispiele für praktische Null-Fehler-Qualität. 4. Auflage, Berlin 2007; Gupta, P.: The Six Sigma Business Scorecard. New York 2007; Xingxing, Z.; Lawrence, D. F.; Douglas, T. J.: The evolving theory of quality management: The role of Six Sigma. In: Journal of Operations Management, Vol. 26 (2008), No. 5.
[2] Münster, T.: Effizienzanalyse kritischer Erfolgfaktoren für den Einsatz der Six-Sigma-Methode - dargestellt am Beispiel der Siemens AG Power Generation Oil & Gas and Industrial Application. Saarbrücken 2009.
[3] Sengupta, J. K.: Efficiency Analysis by Production Frontiers − The Nonparametric Approach. Dordrecht − Boston − London 1989; Dyckhoff, H.; Allen, K.: Theoretische Begründung einer Effizienzanalyse mittels Data Envelopment Analysis (DEA). In: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 51. Jg. (1999), Heft 5.
[4] Brokemper, A.: Data Envelopment Ana-lysis. In: Wissenschaftsmanagement, o. Jg. (1995), Heft 5; Dyckhoff, H.; Allen, K.: Theoretische Begründung einer Effizienzanalyse mittels Data Envelopment Analysis (DEA). In: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 51. Jg. (1999), Heft 5; Kleine, A.: Data Envelopment Analysis aus entscheidungstheoretischer Sicht. In: OR Spektrum, Vol. 23 (2001), No. 2; Padberg, T.; Werner, T.: Analyse der Mehrjahresentwicklung der Effizienz von Sparkassen unter Einsatz der Data Envelopment Analysis und des Malmquist-Index. In: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 57. Jg. (2005), Heft 3.
[5] Backes-Gellner, U.: Zur Effizienz betriebswirtschaftlicher Forschung im deutsch-ameri­kanischen Vergleich − Organisationsökonomische Analysen auf der Basis von Grenzproduktivitätsfunktionen. In: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 63. Jg. (1993), Ergänzungsheft 3; Brokemper, A.: Data Envelopment Analysis. In: Wissenschaftsmanagement, o. Jg. (1995), Heft 5.
[6] Anthony, J.; Banuelas, R.: Key ingredients for the effective implementation of Six Sigma program. In: Measuring Business Excellence, Vol. 6 (2002), No. 4.
[7] Snee, R. D.; Hoerl, R. W.: Leading Six-Sigma. A Step-by-Step Guide Based on Experience With GE and Other Six Sigma Companies. New York 2003.