Six Sigma ist eine datengetriebene Methode zur Qualitätsverbesserung, die darauf abzielt, Fehler und Prozessvarianz auf ein statistisch definiertes Minimum zu reduzieren. Der Name leitet sich aus der Statistik ab: Sigma (σ) ist das Symbol für Standardabweichung. Ein Prozess auf Six-Sigma-Niveau produziert maximal 3,4 Fehler pro einer Million Möglichkeiten – was einer Fehlerfreiheitsquote von 99,99966 Prozent entspricht.
Six Sigma wurde in den 1980er Jahren bei Motorola entwickelt und durch General Electric unter CEO Jack Welch in den 1990er Jahren als Managementprogramm weltweit bekannt. Es wird heute in Produktion, Dienstleistung, IT und Verwaltung eingesetzt.
Das DMAIC-Framework
- Define: Problemdefinition – welcher Prozess soll verbessert werden, und was ist das Ziel?
- Measure: Messung des Ist-Zustands – wie viele Fehler entstehen heute, wo und warum?
- Analyze: Ursachenanalyse – welche Faktoren verursachen die Fehler oder Varianz?
- Improve: Verbesserungsmaßnahmen – welche Änderungen am Prozess reduzieren die Fehlerquellen?
- Control: Kontrolle und Verstetigung – wie wird sichergestellt, dass die Verbesserungen dauerhaft wirksam bleiben?
Six Sigma vs. Lean
Lean fokussiert auf die Eliminierung von Verschwendung und die Beschleunigung von Prozessen. Six Sigma fokussiert auf die Reduktion von Fehlern und Prozessvarianz. Beide Ansätze werden häufig kombiniert – als Lean Six Sigma – um gleichzeitig schnellere und fehlerfreiere Prozesse zu erreichen. Für die Automatisierung gilt: Je geringer die Fehlerquote und Varianz eines Prozesses, desto einfacher und zuverlässiger lässt er sich automatisieren.
Six Sigma und Automatisierung
Automatisierung und Six Sigma ergänzen sich: Automatisierte Prozesse produzieren inhärent konsistentere Ergebnisse als manuelle – weil Software keine Ermüdung kennt, keine situativen Fehler macht und identische Eingaben immer identisch verarbeitet. Gleichzeitig ist Six Sigma eine sinnvolle Methode zur Vorbereitung von Automatisierungsprojekten: Ein Prozess mit hoher Fehlerquote und starker Varianz sollte erst stabilisiert werden, bevor er automatisiert wird.
Praxisbeispiel
Ein Finanzdienstleister stellt fest, dass 4,2 Prozent aller ausgehenden Rechnungen Fehler enthalten – falsche Beträge, fehlende Positionen, falsche Empfängerdaten. Six-Sigma-Projekt nach DMAIC: Measure ergibt, dass 78 Prozent aller Fehler bei manueller Datenübertragung aus dem CRM ins Rechnungssystem entstehen. Improve: Direkte API-Integration zwischen CRM und Rechnungssystem – kein manueller Transfer mehr. Fehlerquote sinkt auf 0,08 Prozent. Control: Automatisches Monitoring meldet Abweichungen sofort. Der Six-Sigma-Prozess hat den Automatisierungsfall identifiziert und die Lösung validiert.
