Die Qualität von Produkten beginnt mit der Qualität der Daten. Doch in vielen Unternehmen zeigt sich ein häufiges Problem: unzureichend definierte Fehlerbilder in den Qualitätskennzahlen. Das führt zu unscharfen Analysen, ineffizienten Maßnahmen und ungenutztem Einsparpotenzial.
Das Problem: Fehlende Datenkonsistenz und Definition
Oft begegnen wir in der Praxis diesen Schwachstellen:
Doppelte Fehlerbilder: Gleiche Fehler werden unterschiedlich benannt und mehrfach gezählt.
Fehlendes Fehler-Glossar: Es gibt keine einheitliche Sprache für Fehlerdefinitionen.
Keine Fehlergruppen und Kürzel: Fehlerbilder können nicht eindeutig zugeordnet werden, was Analysen erschwert.
Keine Grenzmusterkataloge: Fehlerbilder sind zwar klar definiert, jedoch fehlt im Produktionsbereich eine visuelle Darstellung mit eindeutiger OK-/NOK-Definition. Das Fehlerbilder wird falsch bewertet oder falsch zugeordnet.
Die Folge: Pareto-Analysen verzerren die tatsächlichen Top-Fehler und Unternehmen verschwenden Ressourcen, indem sie vermeintliche Problemfelder adressieren, statt die echten Ursachen zu bekämpfen.
Die Lösung: Klare Fehlerdefinitionen und Integration in Prozesse
Der Schlüssel zur Verbesserung liegt in einem durchdachten Ansatz:
1. Eindeutige Fehlerbilder und Fehlergruppen definieren: Ein Glossar mit standardisierten Kürzeln, das Fehlerbilder in Fehlergruppen zusammenführt.
2. Integration in zentrale Dokumente: Diese Definitionen müssen in der gesamten Qualitätssicherung verwendet werden – von der FMEA bis zu Grenzmusterkataloge und Control Plänen.
3. Einheitliche Datenbasis für die Auswertung: Nur so kann eine saubere Pareto-Analyse durchgeführt werden, um die wirklichen Top-Fehlerbilder im Unternehmen zu identifizieren.
Das Einsparpotenzial
Zahlen sprechen für sich: Unternehmen, die ihre Datenqualität durch klare Fehlerdefinitionen verbessern, erzielen messbare Ergebnisse:
Bis zu 30 % präzisere Analysen, da Dopplungen eliminiert werden.
20-40 % Zeitersparnis in der Datenaufbereitung und Entscheidungsfindung.
Signifikante Kostenreduzierung, da Maßnahmen gezielt auf die tatsächlichen Problemfelder ausgerichtet werden.
Die Prozentwerte stammen aus Branchenberichten, wissenschaftlichen Studien und Fallstudien – und genau bei solchen Optimierungen unterstütze ich Unternehmen, um Datenqualität in echte Einsparungen umzuwandeln.
Fazit
Eine saubere und durchgängige Definition von Fehlerbildern ist nicht nur ein „nice-to-have“, sondern eine notwendige Basis für exzellentes Qualitätsmanagement. Unternehmen, die ihre Datenqualität priorisieren, legen den Grundstein für nachhaltigen Erfolg und verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil.
Wie gehen Sie in Ihrem Unternehmen mit der Herausforderung „Datenqualität“ um?
Comments