Six Sigma

Six sigma Symbol

Six Sigma (6σ) ist eine Methode des Qualitätsmanagements, die versucht, Produkte und Dienstleistungen möglichst von Fehlern zu befreien. Dazu werden in Geschäftsprozessen die Anforderungen aus Kundensicht formuliert und statistische Analysen verwendet.

Der Name Six Sigma leitet sich aus der Statistik ab. Die Zahl 6 definiert dabei den Zielgrenzwert (die gewünschte Genauigkeit oder Toleranz) der Standardabweichung Sigma (σ). Genaueres zum statistischen Hintergrund von Six Sigma findet sich im Abschnitt Statistischer Ansatz zur Prozessbeschreibung in 6σ.

Geschichte

Vorläufer von Six Sigma wurden in den 1970er Jahren im japanischen Schiffbau, später in der japanischen Elektronik- und Konsumgüterindustrie eingeführt. Entwickelt wurde Six Sigma Mitte der 1980er Jahre in den USA bei Motorola, wobei es mittlerweile weltweit von zahlreichen Unternehmen angewandt wird. Die größte Popularität erlangte der Six-Sigma-Ansatz durch die Erfolge bei General Electric (GE). Diese Erfolge sind stark mit dem Namen Jack Welch verbunden, der damals Six Sigma bei GE einführte und dafür im Jahre 2002 von der International Society of Six Sigma Professionals während der zweiten ISSSP-Leadership-Konferenz mit dem ISSSP Premier Leader Award ausgezeichnet wurde.

Nachdem diese Methode anfangs nur in der Produktion Anwendung fand, hat sie in den letzten Jahren immer stärkeren Einzug in Service- und Dienstleistungsunternehmen (Banken, Versicherungen, BackOffices, ...) gefunden. Darüber hinaus gibt es inzwischen noch eine dritte Variante von Six Sigma für den Bereich der Software-Entwicklung.

Qualifizierung und Rollen (6σ Belts etc.)

Um Six-Sigma-Projekte in einem Unternehmen durchzuführen, werden standardisierte Schulungen angeboten, die die Teilnehmer entsprechend ihrer jeweiligen Rolle qualifizieren.

Die Bezeichnungen orientieren sich dabei an den Rangkennzeichen (Gürtelfarbe) von japanischen Kampfsportarten. Dadurch soll der hohe Anspruch an Präzision und Professionalität dieser Ausbildung deutlich werden:

Der Green Belt leitet kleinere Six-Sigma-Projekte mit Einsparungen pro Projekt um die 50 TEUR; Green Belts arbeiten parallel zu ihrem "Tagesgeschäft" zu 20 %–50 % in Six-Sigma-Projekten.
Der Black Belt leitet größere Six-Sigma-Projekte mit hohem statistischem Anspruch. Die Einsparungen dieser Projekte liegt bei 100 TEUR oder mehr. Ein Black Belt steht häufig als Projektmanager zu 100 % Six-Sigma-Projekten zur Verfügung. Black Belts sind Methodenspezialisten mit besonderen statistischen Kenntnissen.
Der Master Black Belt begleitet Projekte oder Projektportfolios als Coach und führt Trainings durch.
Der Quality Leader vertritt die Bedürfnisse des Kunden und verbessert die operationale Effizienz der Organisation. [1]
Der Deployment Champion (kurz Champion), als Repräsentator von Six Sigma, sowie Coach und Mentor der Belts, oftmals selbst ein Black Belt oder Master Black Belt.

Daneben gibt es je nach Unternehmen auch 'inoffizielle' Belt-Farben wie Yellow Belts, Red Belts, White Belts, Blue Belts, Gold Belts und Money Belts mit unterschiedlichen Schulungstiefen, jedoch alle unter einem Green Belt angesiedelt und ohne eigene Projektleitung versehen.

Weitere bedeutende Rollen in Six-Sigma-Projekten spielen:

Der Sponsor als Auftraggeber von Projekten, der die finanziellen Ressourcen und Humankapital (Teammitglieder) für die Durchführung seines/seiner Six-Sigma-Projekte(s) bereitstellt.
Der Controller, der für die finanzielle Beurteilung innerhalb der Projekte verantwortlich zeichnet

Die offiziellen Belt-Farben dürfen nur von Master-Black Belts durchgeführt werden. Hierbei ist es erforderlich, dass die Trainingsorganisation bei ASQ akkreditiert ist. Firmen eigenentwickelte Trainings, welche durchaus die selbe Qualität aufweisen könnten, müssen bei der Angabe der Zertifizierung immer mit angegeben werden. Firmen wie z.B. Dell bieten ihren Mitarbeitern solche internen Zertifizierungen für die persönliche Karriere an. Nicht selten sind diese Zertifizierung mit branchenspezifischen Inhalten erweitert, so dass ein Mehrwert geschaffen wird.

Die Six Sigma Toolbox

ist eine 7×7-Toolbox und besteht aus sieben Verbesserungswerkzeugen, die je sieben Einzelwerkzeuge enthalten:

Nr.	Kunden-Werkzeuge	Projekt-Werkzeuge	Lean-Werkzeuge	Management-Werkzeuge
1	Kano-Modell	Projektbeschreibung und Teambeschreibung	Standardisierung	Entscheidungsbaum
2	Anforderungsstrukturierung	Netzplan	Verschwendungsanalyse	Affinitätsdiagramm
3	House of Quality	TQ-Analyse	Engpassanalyse	Beziehungsdiagramm
4	Taguchi-Verlustfunktion	Baumdiagramm	Flussdiagramm	Baumdiagramm
5	Kundeninterviews	Fähigkeitsanalyse	Versorgungskettenmatrix	Matrixdiagramm
6	Kundenfragebögen	Kosten-Nutzen-Analyse	Rüstzeitanalyse	Matrix Daten Analyse
7	Conjoint-Analyse	Qualitätsregelkarten	Red-Tag-Analyse	Netzplantechnik

Nr.	Design-Werkzeuge	Grafik-Werkzeuge	Statistik-Werkzeuge zur Prozesssteuerung (SPC)
1	Robustes Design	Prüfformulare inkl. Messplan	Faktorielle Versuche
2	Quality Function Deployment	Histogramm	Fähigkeitsanalyse
3	TRIZ	Paretodiagramm	Regressionsanalyse
4	Konzeptauswahlanalyse nach Pugh	Ursache-Wirkungs-Diagramm, auch Ishikawa- bzw. Fishbone-Diagramm genannt	Multivariate Analyse
5	Varianz- (VMEA) bzw. Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA)	Graphischer Vergleich	Statistische Testverfahren wie z.B. Messsystemanalyse (MSA), Mittelwert- (ANOM) und Varianzanalysen (ANOVA)
6	Fehlerbaumanalyse	Relationendiagramm	Hypothesentest
7	Toleranzanalyse und Toleranzdesign	Qualitätsregelkarten	Gage R&R-Analyse

Statistischer Ansatz zur Prozessbeschreibung in 6σ

Das besondere an Six Sigma im Vergleich zu anderen Prozessverbesserungsmethoden ist der mathematische Ansatz. Es wird davon ausgegangen, dass jeder Geschäftsprozess als eine mathematische Funktion beschrieben werden kann.

$\mathbf{y = f(x) + \epsilon}$

oder

$\mathbf{y=f(x_1, x_2, \ldots, x_n) + \epsilon}$

Hierbei ist y das Prozessergebnis, x die Prozesseingangsgröße und f die Funktion, die beschreibt, was in dem Prozess mit den Eingangsgrößen x geschieht. ε steht für die nicht durch die Funktion erklärbare Reststreuung.

Anwendbarkeit

Daraus folgt zwingend, dass Six Sigma nur auf solche Prozesse anwendbar ist, deren Parameter sich zweifelsfrei so wirklichkeitsgetreu quantifizieren lassen, dass der Fehler der mathematischen Beschreibung des Prozesses signifikant unterhalb der Fehler liegt, die bei Anwendung von Six Sigma zu beobachten sind.

Diese Einschränkung ist insbesondere dann zu beachten, wenn Quantifizierungen erforderlich sind, denen Klassifizierungen durch Einschätzungen durch menschliche Bewerter zugrunde liegen. Viele Prozesse sind durch solche Abschätzungen praxisgerecht beschreibbar. Die Quantisierungsfehler sind jedoch meistens so hoch, dass in der Prozessführung 6σ nie erreicht werden kann. Wird diese Einschränkung nicht beachtet, so entsteht nur ein kostspieliger Aufwand zur Befriedigung von Scheingenauigkeit.

Die Hypothese, dass jeder Geschäftsprozess als mathematische Funktion beschrieben werden kann, wird dadurch nicht theoretisch widerlegt. Jedoch kommt in der Praxis angesichts des möglichen Aufwandes für die Anwendung von 6σ die grundsätzliche Voraussetzung zum Tragen, dass der Beschreibungsalgorithmus eine Komplexität aufweisen muss, die der Komplexität des abzubildenden Geschäftsprozesses ausreichend entspricht. Was "ausreichend" bedeutet, wird durch den Anspruch auf Genauigkeit bestimmt, den Six Sigma selbst stellt. Andernfalls wäre die Anwendbarkeit der mathematischen Beschreibung in Implementierungen von Six Sigma nicht überprüfbar. Und die Messung der Prozessparameter muss ebenfalls einen so geringen Fehler aufweisen, dass nach Speisung des Beschreibungsalgorithmus mit den gemessenen Daten noch sinnvolle Aussagen zu Abweichungen im 6σ-Bereich gemacht werden können. Das schränkt in der Praxis die für 6σ hinreichend genaue Beschreibbarkeit zum Beispiel dann ein, wenn Geschäftsprozesse strukturell eng mit sozialen und psychischen Systemen gekoppelt sind.

Diese Bedingung ist bei sehr vielen Geschäftsprozessen in Unternehmen anzutreffen und begrenzt ihre Beschreibbarkeit ganz erheblich. Ein Indikator zur Identifizierung mathematisch nur sehr grob beschreibbarer Geschäftsprozesse ist, wenn von den an dem Geschäftsprozess beteiligten Menschen "weiche" Eigenschaften wie "Durchsetzungsfähigkeit", "soziale Kompetenz" usw. gefordert werden. Der Aufwand zur Messung und Beschreibung solcher Prozesse mit einer für 6σ ausreichenden Genauigkeit ist nicht bezahlbar. Hier bieten sich als Alternative die Verfahren aus dem Bereich der unscharfen Logik an.

Varianz und Mittelwerte in 6σ

In aller Regel kommt es bei Prozessen zu nicht gewollter Varianz in den Prozessergebnissen und oft auch zu unerwünschten Mittelwerten. Six Sigma versucht durch eine Vielzahl von Werkzeugen die Ursachen für die unerwünschte Varianz und Mittelwertlage zu ermitteln. Daraus resultiert ein Verständnis für den Prozess, der es ermöglicht, mit Hilfe der Veränderung der Eingangsgrößen vorherzusagen, welches Prozessergebnis erzielt wird. Dies ist ein streng deterministischer Ansatz. Aus Basis des erlernten Prozessverständnisses werden dann Prozessverbesserungen eingeleitet, die sehr oft zu enormen Wertschöpfungszuwächsen führen.

Standardabweichung 6σ

Dieser Artikel oder Abschnitt ist unverständlich formuliert. Eine konkrete Begründung findet sich auf der Diskussionsseite des Artikels oder in der Versionsgeschichte.

Das Ziel dieser Methode ist bereits in ihrem Namen angelegt. Prozesse sollen so verbessert werden, dass die Standardabweichung der Prozessergebnisse langfristig auf jeder Seite des Mittelwertes 6 mal in die Anforderungsgrenzwerte passen. Dabei würden dann 3,4 Fehler auf eine Million Fehlermöglichkeiten erwartet.

   1     691.462          30,85375%
   2     308.537          69,14625%
   3      66.807          93,31928%
   4       6.210          99,37903%
   5         233          99,97673%
   6         3,4          99,99966%

   Sigma     DPMO          Prozent

Sigma steht als Symbol für die Standardabweichung, DPMO steht für Defects per million opportunities (Fehler pro eine Million Fehlermöglichkeiten) und die Prozentzahl gibt die prozentuale Fehlerfreiheit an. In der Produktion bedeuten 6σ, dass praktisch eine Nullfehlerproduktion vorliegt.

Gaußsche Normalverteilung in 6σ

Six Sigma unterstellt, dass Prozessergebnisse der Gaußschen Normalverteilung folgen. Gelegentlich sind die Prozessergebnisse aber nicht normalverteilt. Für Poisson- oder Binärverteilungen gibt es Werkzeuge zur Ermittlung der Prozessfähigkeit. Wenn kontinuierliche Prozessergebnisse nicht normalverteilt sind, können sie meist nach der Anwendung von Transformationsverfahren (Johnson oder Box-Cox) untersucht werden. Wenn das nicht gelingt, ist kein brauchbarer Sigma-Level zu ermitteln.

Verwirrend ist, dass bei 6 Standardabweichungen eigentlich weniger als 1 Fehler auf eine Milliarde Fehlermöglichkeiten erwartet würden. Bei Six Sigma wird allerdings zwischen Kurzzeit- und Langzeitfähigkeit unterschieden. Der Sigma Level entspricht der Langzeitfähigkeit. Bei der Langzeitfähigkeit wird unterstellt, dass eine Verschiebung (drift and shift) von 1,5 Standardabweichungen stattfindet. Diese Verschiebung wurde empirisch ermittelt und ist nicht immer richtig. Die Prozessfähigkeit 6 Sigma entspricht somit einer Fehlererwartung, die sich aus 4,5 Standardabweichungen ergibt.

Six Sigma stellt eine große Anzahl von Management-, Projekt- und Statistikwerkzeugen zur Verfügung, die weder leicht zu erlernen noch anzuwenden sind.

6σ-Kernprozess DMAIC

Die am häufigsten eingesetzte Six-Sigma-Methode ist der sogenannte 'DMAIC'-Zyklus (Define – Measure – Analyse – Improve – Control = Definieren – Messen - Analysieren - Verbessern – Kontrollieren). Hierbei handelt es sich um einen Projekt- und Regelkreis-Ansatz. Der DMAIC-Kernprozess wird eingesetzt, um bereits bestehende Prozesse messbar zu machen und sie nachhaltig zu verbessern. Siehe auch: Artikel DMAIC

D = Define

In dieser Phase wird der zu verbessernde Prozess identifiziert und dokumentiert und das Problem mit diesem Prozess beschrieben. Dies geschieht meist in Form einer Projekt-Charta. Diese beinhaltet außerdem:

den gewünschten Zielzustand,
die vermuteten Ursachen für die unerwünschte Mittelwertlage und Streuung,
eine Projektbeschreibung (Mitglieder, Ressourceneinsatz, Zeitplanung)

Neben der Projektcharta werden meist weitere Werkzeuge verwendet, so z.B.:

Problemdefinition unter Verwendung der Kepner-Tregoe-Analyse
SIPOC (Supplier, Input, Process, Output, Customer) - hier wird, wie beim Flowchart auch, der Prozess dargestellt, um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, was innerhalb des Prozesses geschieht. Kundenanforderungen werden hier nicht formuliert.
CTQ-Baum (Critical to Quality) - Beschreibung, welche messbaren kritischen Parameter qualitätsbestimmend sind
VoC (Voice of the Customer) - Methode, um von einem verbalen Kundenproblem (z.B.: „Das Gerät ist schwer zu bedienen“) auf konkrete Zielgrößen zur Eliminierung des Problems zu gelangen (z.B.: „Das Gerät braucht auf jedem Knopf eine aussagekräftige Beschriftung in Schriftgröße 12. Die Knöpfe müssen in einer logischen Reihenfolge angeordnet sein.“).

M = Measure

In dieser Phase geht es darum, festzustellen, wie gut der Prozess wirklich die bestehenden Kundenanforderungen trifft. Sie beinhaltet eine Prozessfähigkeitsanalyse die meist als Ergebnis den Sigma-Level ausweist. Weitere Werkzeuge in dieser Phase:

Processmap,
Ishikawa-Diagramm - zur Bestimmung der ersten Hypothesen zu Ursache-Wirkungszusammenhängen,
C&E-Matrix (Causes & Effects) - weiteres Werkzeug zur Aufstellung von Hypothesen zu Ursache-Wirkungszusammenhängen,
Datenerhebungsplanung

A = Analyse

Hierbei werden die vorher aufgestellten Hypothesen mit Hilfe von statistischen Hypothesentests geprüft. Außerdem wird an dieser Stelle die mathematische Funktion bestimmt, die den Prozess mathematisch beschreibt. Hier werden sowohl passive Methoden mit historischen Daten als auch durch Experimente ermittelte Erkenntnisse verwandt. Das hierfür am weitest verbreitete Softwarehilfsmittel ist Minitab. Der Name ist irreführend, diese Programm ist ein enorm leistungsstarkes Statistikwerkzeug. Zur Analyse von Messsystemen verwendet man in Six Sigma die sogenannte Messsystemanalyse (Measurement System Analysis), kurz MSA.

I = Improve

Nachdem verstanden wurde, wie der Prozess funktioniert, wird nun die Verbesserung geplant, getestet und schließlich eingeführt. Hier werden Werkzeuge angewandt, die auch außerhalb von Six Sigma weit verbreitet sind:

Brainstorming und andere kreative Techniken zur Erzeugung von Lösungsideen
FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) - Methode zur Ermittlung von Implementierungsrisiken der Verbesserungsideen

C = Control

Der neue Prozess wird mit statistischen Methoden überwacht. Dies geschieht überwiegend mit SPC-Regelkarten (statistical process control).

Der Aufwand bei der Durchführung eines DMAIC ist so groß, dass sich die Durchführung erst lohnt, wenn die zu erwartenden Wertschöpfungszuwächse aus dem verbesserten Prozess höher als 30.000 EUR ausfallen. Man strebt eine Projektlaufzeit von 90 Tagen an, diese wird allerdings eher selten erreicht. Die Regel dürften 180 Tage sein.

Design for 6σ

In Six-Sigma-Unternehmen wendet man teilweise auch abgewandelte DMAIC-Prozesse an, die unter dem Begriff Design for Six Sigma zusammengefasst werden. Hierbei werden keine bestehenden Prozesse verbessert, sondern neue Prozesse geschaffen.

Anwendung von 6σ

Six Sigma wird heute in vielen Industriebereichen, aber auch im Dienstleistungssektor - beispielsweise bei Banken – angewendet. Insbesondere einige der Unternehmen, die selbst nach Six Sigma arbeiten, erwarten von ihren Lieferanten Nachweise über Six-Sigma-Qualität in den Produktionsprozessen. Mit diesen soll bewiesen werden, dass der Zulieferer seine Waren qualitativ hochwertig produziert. Hierbei taucht allerdings immer wieder die Schwierigkeit auf, dass unterschiedliche Definitionen der Fehlermöglichkeiten die Vergleichbarkeit erschweren. Interessanterweise erreicht das Logistik-System der Dabbawala in Mumbai (dt. Bombay, Indien) auch eine Liefergenauigkeit von bis zu 6σ.

6σ Implementierungshistorie

1987 : Motorola
1990 : IBM
1991 : Texas Instruments
1994 : AlliedSignal (Honeywell)
1996 : Kodak, General Electric ...
1998 : Sony, 3M, Toshiba, Nokia, Ford ...
1999 : SKF
2000 : E.I. DuPont de Nemours and Company
2001 : Deutsche Bahn AG
2002 : RCI Bank (Renault), Nissan
2003 : Home Depot, Axa, SFR
2005 : BNP Paribas
2006 : Deutsche Telekom Immobilien, Thyssen Krupp Rothe Erde GmbH
2007 : Allianz SE, Deutsche Post World Net

Literatur

W. Achenbach, K. Lieber, J. Moormann: Six Sigma in der Finanzbranche. Bankakademie Verlag GmbH 2005 ISBN 3937519130

zum Buch: Einführung, Erfahrungsberichte und auch Meinungen aus Sicht von Beratern beschreiben die Anwendungsmöglichkeiten in Dienstleistungsunternehmen.

George Eckes: The Six Sigma Revolution - How General Electric and Others Turned Process Into Proﬁts. John Wiley & Sons © 2000, 274 Seiten.

Craig Gygi, Neil DeCarlo, Bruce Williams: Six Sigma für Dummies. ISBN 3-527-70207-5
Mikel Harry, Richard Schroeder: Six Sigma. Campus 2000.

zum Buch: Einer der modernen Klassiker zum Thema: Die Autoren Mikel Harry und Richard Schroeder entwickelten in den achtziger Jahren bei Motorola den umfassenden Qualitäts-Management-Ansatz Six Sigma. Hier findet sich eine Zusammenfassung des Buches.

Herbert Hofer, Sven Horsak, Christian Miller, Andreas Wassermann: Six Sigma - Ein Modell für kleinere und mittlere Kreditinstitute?. Bankakademie Verlag GmbH 2005 ISBN 3937519491

zum Buch: Six Sigma ist eine Qualitätsmanagementmethode, die in Industrieunternehmen bereits erfolgreich etabliert und verbreitet ist. Im Laufe der letzten Jahre wurden auch Dienstleistungsunternehmen und Großbanken auf Six Sigma aufmerksam und feiern damit beachtenswerte Erfolge. Der vorliegende Titel betrachtet Six Sigma zum ersten Mal speziell aus Sicht der kleineren und mittleren Kreditinstitute. Es wird die Frage beantwortet, ob auch diese Bankengruppe von Six Sigma profitieren kann und welche Voraussetzungen für eine Implementierung vorhanden sein müssten. Nach einer Einführung mit der zugrunde liegenden Problematik, dem Untersuchungsziel und der Methodologie der Arbeit folgt eine theoretische Darstellung des Six-Sigma-Konzeptes mit seiner Entwicklung, Grundlagen, Werkzeugen und Anforderungen. Um die Titelfrage beantworten zu können, werden die Ansichten von hochrangigen und einschlägigen Experten umfassend vorgestellt und analysiert.

Wilhelm Kleppmann: Taschenbuch Versuchsplanung, Produkte und Prozesse optimieren. Praxisreihe Qualitätswissen, Hanser Verlag ISBN 3-446-22319-3

zum Buch: Grundlagen zur Statistik; Aufstellen von Versuchsplänen und Berücksichtigung von Einflußfaktoren, Auswertung der Versuchsergebnissen. Am Ende der Kapitel ist weiterführende Literatur genannt. das Buch beinhaltet auch einige Beispiel und Aufgaben sowie eine CD-Rom mit Demo-Versionen einiger Programme wie z. B. Minitab und Statistica

Dag Kroslid, Konrad Faber, Kjell Magnusson: Six Sigma. Hanser Fachbuch 2003, ISBN 3446222944

zum Buch: Dieses Taschenbuch beschreibt auf wenigen Seiten knapp und präzise Six Sigma und wie diese Strategie umgesetzt werden kann. Unterstützt wird das Ganze durch zahlreiche Abbildungen, Tipps und Beispiele.

Kjell Magnusson, Dag Kroslid, Bo Bergman: Six Sigma umsetzen. Hanser Fachbuch 2004 ISBN 3446216332

zum Buch: Die drei Autoren sind Experten auf dem Gebiet des Qualitätsmanagements. Das Buch, das ursprünglich auf Englisch erschien, gibt eine ausführliche Einführung in die Begriffswelt rund um Six Sigma und weist auf mögliche Probleme bei der Umsetzung hin. Die aktuellen Auflagen enthalten zudem zahlreiche Unternehmensbeispiele. Ebenso ist eine CD-ROM mit nützlichen Programmen beigefügt.

Rolf Rehbehn, Zafer Bülent Yurdakul: Mit Six Sigma zu Business Excellence. Strategien, Methoden, Praxisbeispiele. 1. Aufl. Publicis MCD Verlag 2003, ISBN 3895781851 bzw. 2., überarbeitete und erweiterte Auflage, 2005 ISBN 3-89578-261-0

Olin Roenpage, Christian Staudter, Renata Meran, Alexander John: Sigma+Lean Toolset. 2. Auflage, Springer, ISBN 3540460543

zum Buch: Das Toolset ist eine umfassende Sammlung aller relevanten Six Sigma+Lean Werkzeuge, die für die Projektarbeit benötigt werden. Alle Werkzeuge sind klar und übersichtlich abgebildet. Die Chronologie entspricht dem Vorgehen in einem Six Sigma+Lean Verbesserungsprojekt mit den Schritten Define, Measure, Analyze, Improve und Control. Durch diesen einzigartigen Aufbau ist es gelungen, ein Buch für die Praxis zu schaffen, mit dessen Hilfe die richtigen Werkzeuge schnell gefunden und angewendet werden können.

Rath & Strong: Six Sigma Pocket Guide. TÜV Verlag, ISBN 0-9705079-0-9

zum Buch: Dieses kleinformatige Taschenbuch (11×15 cm) fasst das Thema in ca. 200 Seiten kurz und prägnant zusammen. Gute Hilfe für den Schreibtisch für den Praktiker im Betrieb; das Buch gibt es auch noch in den Abwandlungen Advanced... für weitere Statistik-Methoden und Team für die Behandlung der "weichen Seite". Beide nur in Englisch erhältlich.

Armin Töpfer et al.: Six Sigma. 3. Aufl., Springer, Berlin 2004, ISBN 3540218998

zum Buch: Der Herausgeber Armin Töpfer ist Professor an der TU Dresden. Dieses Buch zeigt Grundlagen von Six Sigma auf und geht zudem sehr stark auf die Umsetzung in der Praxis ein. Zu diesem Zweck beschreiben zahlreiche Autoren aus verschiedenen Unternehmen ihre Six-Sigma-Ansätze und Erfahrungen.

Weblinks

Six Sigma
International Society of Six Sigma Professionals
iSixSigma sehr viele Artikel (englisch), aktives Forum, Dictionary
Six Sigma Management Institut vom Six-Sigma-Begründer M.Harry
Six Sigma Austria StEP-Up - Vereinigung zur Steigerung von Effektivität und Produktivität
Kritischer Artikel aus Qualitydigest zum statistischen Ursprung von Six Sigma (englisch, erschienen im April 2006)