Variabilität beherrschen: Ein globaler Leitfaden zur Statistischen Prozesslenkung (SPC)

Im heutigen vernetzten globalen Markt ist das Streben nach gleichbleibender Qualität und operativer Effizienz von größter Bedeutung. Unternehmen weltweit bemühen sich, Produkte und Dienstleistungen zu liefern, die die Kundenerwartungen immer wieder erfüllen und übertreffen. Im Mittelpunkt dieses Bestrebens steht eine leistungsstarke Methodik: die Statistische Prozesslenkung (SPC). Dieser umfassende Leitfaden befasst sich mit den grundlegenden Prinzipien der SPC, ihren wesentlichen Werkzeugen und ihrem transformierenden Einfluss auf verschiedene Branchen und globale Kontexte.

Was ist Statistische Prozesslenkung (SPC)?

Die Statistische Prozesslenkung (SPC) ist eine robuste Methodik zur Überwachung, Steuerung und Verbesserung von Prozessen. Sie verwendet statistische Methoden, um die Variation in einem Prozess zu verstehen und zu reduzieren. Durch die Analyse von Daten, die über einen bestimmten Zeitraum aus einem Prozess gesammelt wurden, hilft SPC festzustellen, ob der Prozess innerhalb seiner erwarteten Grenzen arbeitet oder ob er ungewöhnliches Verhalten zeigt, das zu Fehlern oder Ineffizienzen führen könnte.

Die Kernidee hinter SPC ist die Unterscheidung zwischen zwei Arten von Variationen:

• Zufällige Variation (oder Common Cause Variation): Dies ist eine inhärente Variation, die in jedem stabilen Prozess existiert. Sie ist unvorhersehbar und wird typischerweise durch das natürliche Zusammenspiel vieler kleiner Faktoren verursacht. Die Reduzierung der zufälligen Variation erfordert oft grundlegende Änderungen am Prozess selbst.
• Besondere Variation (oder Special Cause Variation): Diese Variation entsteht durch spezifische, identifizierbare Faktoren, die nicht Teil des normalen Prozesses sind. Dazu können Gerätefehlfunktionen, menschliche Fehler oder Änderungen der Rohmaterialien gehören. Besondere Ursachen sind in der Regel unregelmäßig und zeigen an, dass der Prozess außer Kontrolle geraten ist. Sie müssen identifiziert und eliminiert werden, um den Prozess zu stabilisieren.

Das primäre Ziel von SPC ist es, besondere Variation so schnell wie möglich zu erkennen und zu beheben, um zu verhindern, dass sie zu fehlerhaften Produkten oder Dienstleistungen führt. Dadurch werden Prozesse stabiler, vorhersagbarer und fähig, konsistente Ergebnisse zu liefern.

Warum ist SPC für globale Unternehmen entscheidend?

Für Unternehmen, die auf globaler Ebene tätig sind, stellt die Aufrechterhaltung einer gleichbleibenden Qualität an verschiedenen Standorten, in unterschiedlichen Kulturen und Lieferketten einzigartige Herausforderungen dar. SPC bietet einen einheitlichen, datengesteuerten Ansatz für das Qualitätsmanagement, der geografische Grenzen überschreitet:

• Globale Konsistenz: SPC bietet einen standardisierten Rahmen zur Überwachung und Verbesserung von Prozessen und stellt sicher, dass Qualitätsstandards in allen Produktionsstätten, Servicezentren und Betriebsstandorten weltweit einheitlich eingehalten werden.
• Kostenreduzierung: Durch die proaktive Identifizierung und Behebung von Problemen, die zu Defekten, Nacharbeiten und Ausschuss führen, senkt SPC die Betriebskosten erheblich. Dies ist besonders wirkungsvoll in globalen Lieferketten, wo Ineffizienzen verstärkt werden können.
• Erhöhte Kundenzufriedenheit: Eine gleichbleibende Produkt- oder Dienstleistungsqualität führt zu größerem Kundenvertrauen und -loyalität. SPC hilft dabei, zuverlässige Ergebnisse zu liefern, was für den Aufbau eines starken globalen Markenrufs unerlässlich ist.
• Prozessverständnis und -verbesserung: SPC-Tools bieten tiefe Einblicke in die Prozessleistung. Dieses Verständnis ist entscheidend für kontinuierliche Verbesserungsinitiativen wie Lean Manufacturing und Six Sigma, die es Unternehmen ermöglichen, Abläufe global zu optimieren.
• Proaktive Problemlösung: Anstatt auf Qualitätsprobleme zu reagieren, nachdem sie aufgetreten sind, ermöglicht SPC eine frühzeitige Erkennung und Intervention. Dieser proaktive Ansatz spart Zeit und Ressourcen und verhindert größere Störungen, was in komplexen internationalen Operationen entscheidend sein kann.
• Datengesteuerte Entscheidungsfindung: SPC basiert auf objektiver Datenanalyse und eliminiert Subjektivität und Bauchgefühle bei Qualitätsentscheidungen. Dies ist für komplexe globale Organisationen, in denen unterschiedliche Teams fundierte Entscheidungen treffen müssen, von entscheidender Bedeutung.

Wichtige SPC-Tools und -Techniken

SPC verwendet eine Vielzahl statistischer Werkzeuge zur Überwachung und Analyse von Prozessdaten. Das grundlegendste und am weitesten verbreitete Werkzeug ist die Regelkarte.

Regelkarten: Der Eckpfeiler der SPC

Eine Regelkarte ist ein grafisches Werkzeug, das verwendet wird, um Prozessdaten über die Zeit zu visualisieren. Sie trägt Datenpunkte auf, die Messungen aus einem Prozess darstellen, zusammen mit oberen und unteren Eingriffsgrenzen und einer Mittellinie. Diese Grenzen werden basierend auf der historischen Leistung des Prozesses berechnet, als dieser sich in einem Zustand der statistischen Kontrolle befand.

Es gibt zwei Haupttypen von Variationen, die Regelkarten helfen zu unterscheiden:

• Variation innerhalb von Untergruppen: Variation, die natürlich innerhalb einer kleinen Stichprobe aus dem Prozess auftritt.
• Variation zwischen Untergruppen: Variation, die zwischen verschiedenen Stichproben aus dem Prozess auftritt.

Wie Regelkarten funktionieren:

1. Regelgrenzen festlegen: Daten aus einer stabilen Phase des Prozesses werden gesammelt, um den Mittelwert (Mittellinie) und die Standardabweichung zu berechnen. Die obere Eingriffsgrenze (UCL) und die untere Eingriffsgrenze (LCL) werden typischerweise auf drei Standardabweichungen oberhalb bzw. unterhalb des Mittelwerts festgelegt.
2. Prozessdaten überwachen: Datenpunkte werden auf der Karte aufgetragen, sobald sie gesammelt werden.
3. Karte interpretieren:
   • Unter Kontrolle: Wenn alle Datenpunkte innerhalb der Regelgrenzen liegen und ein zufälliges Muster aufweisen, gilt der Prozess als statistisch unter Kontrolle. Dies deutet darauf hin, dass nur zufällige Variation vorhanden ist und der Prozess stabil ist.
   • Außer Kontrolle: Wenn ein Datenpunkt außerhalb der Regelgrenzen liegt oder wenn ein nicht-zufälliges Muster vorliegt (z.B. eine Reihe von Punkten auf einer Seite der Mittellinie, ein Trend oder Zyklen), signalisiert dies das Vorhandensein einer besonderen Variation. Dies erfordert eine Untersuchung, um die Grundursache zu identifizieren und zu beseitigen.

Gängige Arten von Regelkarten:

Die Wahl der Regelkarte hängt von der Art der gesammelten Daten ab:

• Für Variablen-Daten (kontinuierliche Daten): Dies sind Messungen, die auf einer kontinuierlichen Skala quantifiziert werden können (z.B. Länge, Gewicht, Temperatur, Zeit).
• X-quer- und R-Karten: Werden verwendet, um den Durchschnitt (X-quer) und die Spannweite (R) von Untergruppen zu überwachen. Diese eignen sich hervorragend zur Verfolgung sowohl des Zentralwertes als auch der Variabilität eines Prozesses. Beispiel: Überwachung des durchschnittlichen Füllstands und der Variation der Füllstände von Getränkeflaschen.
• X-quer- und S-Karten: Ähnlich wie X-quer- und R-Karten, verwenden aber die Standardabweichung (S) von Untergruppen anstelle der Spannweite. Sie werden im Allgemeinen für größere Untergruppengrößen (n>10) bevorzugt. Beispiel: Verfolgung der durchschnittlichen Zugfestigkeit und ihrer Variabilität in der Stahlproduktion.
• Einzelwert- und gleitende Spannweitenkarten (I-MR-Karten): Werden verwendet, wenn Daten einzeln gesammelt werden (Untergruppengröße von 1) oder wenn die Untergruppengrößen klein sind und selten gesammelt werden. Beispiel: Überwachung der Zeit, die ein Kundendienstmitarbeiter benötigt, um ein komplexes Problem zu lösen.
• Für Attribut-Daten (diskrete Daten): Dies sind Daten, die gezählt oder in Kategorien eingeteilt werden können (z.B. Anzahl der Defekte, Gut/Schlecht, Anzahl der Nichtkonformitäten).
• p-Karten: Werden verwendet, um den Anteil fehlerhafter Einheiten in einer Stichprobe zu überwachen. Beispiel: Verfolgung des Prozentsatzes fehlerhafter Komponenten in Chargen eines globalen Elektroniklieferanten.
• np-Karten: Werden verwendet, um die Anzahl fehlerhafter Einheiten in einer Stichprobe zu überwachen, unter der Annahme einer konstanten Stichprobengröße. Beispiel: Zählen der Anzahl fehlerhafter Buchungen von Callcenter-Mitarbeitern täglich.
• c-Karten: Werden verwendet, um die Anzahl der Defekte pro Einheit oder pro Fehlermöglichkeit zu überwachen, unter der Annahme einer konstanten Fehlermöglichkeit. Beispiel: Überwachung der Anzahl der Kratzer pro Quadratmeter fertiger Autolackierung.
• u-Karten: Werden verwendet, um die Anzahl der Defekte pro Einheit zu überwachen, wenn die Einheitsgröße oder die Fehlermöglichkeit variieren kann. Beispiel: Verfolgung der Anzahl der Fehler pro Seite in einem gedruckten Handbuch, dessen Länge variiert.

Histogramme

Ein Histogramm ist ein Balkendiagramm, das die Häufigkeitsverteilung eines Datensatzes anzeigt. Es zeigt die Form der Datenverteilung, ihren Zentralwert und ihre Streuung. Histogramme sind wertvoll, um das Gesamtbild der Variation innerhalb eines Prozesses zu verstehen.

• Globale Anwendung: Eine Produktionsstätte in Deutschland und eine in Brasilien können beide Histogramme verwenden, um die Verteilung von Produktabmessungen zu vergleichen und so die Prozesskonsistenz über Kontinente hinweg sicherzustellen.

Pareto-Diagramme

Ein Pareto-Diagramm ist ein Balkendiagramm, das die Ursachen von Problemen oder Fehlern nach ihrer Bedeutung von der wichtigsten zur unwichtigsten ordnet. Es basiert auf dem Pareto-Prinzip (auch bekannt als 80/20-Regel), das besagt, dass etwa 80% der Auswirkungen von 20% der Ursachen herrühren. Dies hilft bei der Priorisierung von Verbesserungsbemühungen.

• Globale Anwendung: Eine multinationale Einzelhandelskette kann Pareto-Diagramme verwenden, um die häufigsten Kundenbeschwerden in allen ihren Geschäften weltweit zu identifizieren und so gezielte Lösungen zu ermöglichen.

Ursache-Wirkungs-Diagramme (Ishikawa- oder Fischgrätendiagramme)

Auch als Fischgrätendiagramme bekannt, helfen diese Werkzeuge, potenzielle Ursachen eines spezifischen Problems oder Effekts zu brainstormen und zu kategorisieren. Sie sind so strukturiert, dass sie Kategorien wie Mensch, Maschine, Material, Methode, Messung und Umgebung untersuchen.

• Globale Anwendung: Ein Pharmaunternehmen kann dieses Werkzeug in einem interkulturellen Teammeeting verwenden, um alle potenziellen Gründe für Chargeninkonsistenzen zu identifizieren und sicherzustellen, dass Perspektiven aus verschiedenen Regionen berücksichtigt werden.

Streudiagramme

Ein Streudiagramm ist ein Diagramm, das Paare numerischer Daten darstellt und hilft, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu identifizieren. Es kann aufdecken, ob eine positive, negative oder keine Korrelation zwischen ihnen besteht.

• Globale Anwendung: Ein Softwareentwicklungsunternehmen mit Teams in Indien und den USA kann Streudiagramme verwenden, um die Beziehung zwischen geschriebenen Codezeilen und gefundenen Fehlern zu analysieren, um zu verstehen, wie unterschiedliche Entwicklungspraktiken die Qualität beeinflussen könnten.

Implementierung von SPC in einer globalen Organisation

Die erfolgreiche Implementierung von SPC in unterschiedlichen globalen Operationen erfordert einen strategischen und schrittweisen Ansatz. Es geht nicht nur um den Einsatz von Tools; es geht darum, eine Kultur der datengesteuerten Qualität zu fördern.

Phase 1: Bewertung und Planung

• Schlüsselprozesse identifizieren: Bestimmen Sie, welche Prozesse für die Produkt-/Dienstleistungsqualität und Kundenzufriedenheit entscheidend sind. Dies kann regional leicht variieren, sollte aber mit den übergeordneten strategischen Zielen übereinstimmen.
• Qualitätsziele definieren: Formulieren Sie klar, was Qualität für jeden Prozess bedeutet, und legen Sie messbare Ziele fest. Diese Ziele müssen universell kommuniziert werden.
• Sicherung der Führungskräfteunterstützung: Das Engagement des Top-Managements ist unerlässlich. Führungskräfte müssen SPC-Initiativen vorantreiben und die notwendigen Ressourcen bereitstellen.
• Funktionsübergreifende Teams bilden: Stellen Sie Teams zusammen, die Bediener, Ingenieure, Qualitätsexperten und Management aus verschiedenen Regionen umfassen. Dies gewährleistet vielfältige Perspektiven und Akzeptanz.

Phase 2: Datenerfassung und -analyse

• Datenerfassung standardisieren: Entwickeln Sie klare, standardisierte Verfahren zur Datenerfassung. Sorgen Sie für Konsistenz bei Maßeinheiten, Methoden und Häufigkeiten an allen Standorten.
• Geeignete Tools auswählen: Wählen Sie basierend auf dem Datentyp und den Prozesseigenschaften die richtigen SPC-Tools (z.B. Regelkarten, Histogramme).
• Personal schulen: Bieten Sie allen relevanten Mitarbeitern weltweit eine umfassende Schulung in SPC-Prinzipien, -Tools und -Software an. Die Schulung sollte kultursensibel und anpassbar sein.
• Datenmanagementsysteme implementieren: Nutzen Sie Softwarelösungen, die Daten von mehreren Standorten sammeln, speichern und analysieren können, um eine konsolidierte Übersicht der globalen Leistung zu erhalten.

Phase 3: Kontrolle und Verbesserung

• Regelkarten einführen: Beginnen Sie mit der Verwendung von Regelkarten zur Überwachung wichtiger Prozesse. Definieren Sie klare Aktionspläne für den Fall, dass ein Prozess außer Kontrolle gerät.
• Untersuchen und Handeln: Wenn besondere Ursachen entdeckt werden, befähigen Sie lokale Teams, Untersuchungen durchzuführen und Korrekturmaßnahmen zu implementieren. Teilen Sie bewährte Praktiken aus diesen Untersuchungen global.
• Kontinuierliche Verbesserung: Nutzen Sie die aus SPC-Daten gewonnenen Erkenntnisse, um fortlaufende Prozessverbesserungen voranzutreiben. Dies könnte Lean- oder Six-Sigma-Initiativen umfassen.
• Regelmäßige Überprüfung und Audits: Führen Sie regelmäßige Überprüfungen der SPC-Leistung an allen Standorten durch. Interne oder externe Audits können helfen, die Einhaltung von Standards sicherzustellen und Bereiche für weitere Entwicklung zu identifizieren.

Phase 4: Integration und Expansion

• Integration mit anderen Systemen: Verknüpfen Sie SPC-Daten mit Enterprise Resource Planning (ERP), Manufacturing Execution Systems (MES) und Customer Relationship Management (CRM) Systemen, um eine ganzheitliche Sicht auf die Abläufe zu erhalten.
• Ausweitung der SPC-Nutzung: Erweitern Sie SPC schrittweise auf andere Prozesse und Abteilungen.
• Qualitätskultur fördern: Verankern Sie die Prinzipien der SPC in der Unternehmenskultur und fördern Sie Verantwortlichkeit und das Engagement für kontinuierliche Verbesserung auf allen Ebenen.

Globale Beispiele für SPC in der Praxis

SPC ist eine universelle Qualitätssprache, die in einer Vielzahl von Branchen weltweit angewendet wird:

• Automobilherstellung: Unternehmen wie Toyota, ein Pionier des Lean Manufacturing, setzen SPC umfassend ein, um jede Produktionsphase zu überwachen, von der Bearbeitung von Motorkomponenten bis zur Fahrzeugmontage. Dies gewährleistet die legendäre Zuverlässigkeit und Konsistenz ihrer Fahrzeuge weltweit. Sie könnten X-quer- und R-Karten verwenden, um Motortoleranzen zu überwachen, und p-Karten, um die Fehlerquote in fertigen Fahrzeugen in ihren Werken in Japan, den USA und Europa zu verfolgen.
• Luft- und Raumfahrtindustrie: Die strengen Qualitätsanforderungen der Luftfahrt erfordern eine akribische Prozesskontrolle. Unternehmen wie Boeing und Airbus verwenden SPC, um kritische Parameter in der Flugzeugkomponentenherstellung zu überwachen und so die Sicherheit und Leistung von Flugzeugen, die von Fluggesellschaften weltweit geflogen werden, zu gewährleisten. Zum Beispiel könnten c-Karten verwendet werden, um die Anzahl der Oberflächenfehler pro Quadratfuß Verbundwerkstoff, der im Flugzeugbau verwendet wird, zu verfolgen.
• Pharmazeutika: Die Sicherstellung der Reinheit, Wirksamkeit und Sicherheit von Medikamenten ist von größter Bedeutung. Pharmazeutische Hersteller weltweit verwenden SPC, um Parameter bei der Arzneimittelsynthese, Formulierung und Verpackung zu kontrollieren. I-MR-Karten werden häufig verwendet, um das Füllvolumen von Ampullen oder die Konzentration aktiver Inhaltsstoffe zu überwachen und so die Patientensicherheit in allen Märkten zu gewährleisten.
• Elektronikfertigung: Bei der Herstellung von Halbleitern, Smartphones und anderen komplexen elektronischen Geräten können selbst kleinste Abweichungen zu Produktausfällen führen. Globale Giganten wie Samsung und Apple verlassen sich auf SPC, um Prozesse wie die Waferfertigung und die Leiterplattenbestückung zu kontrollieren. Sie könnten u-Karten verwenden, um Defekte pro Leiterplatte (PCB) in ihren Fabriken in Asien und Mexiko zu überwachen.
• Lebensmittel und Getränke: Die Aufrechterhaltung eines gleichbleibenden Geschmacks, einer gleichbleibenden Textur und Sicherheit bei Lebensmitteln und Getränken ist für globale Marken von entscheidender Bedeutung. SPC wird verwendet, um Parameter wie Temperatur, Druck und Zutatenverhältnisse während der Verarbeitung und Verpackung zu kontrollieren. Ein globales Getränkeunternehmen könnte beispielsweise X-quer- und S-Karten verwenden, um den Zuckergehalt und seine Variabilität in Sodachargen zu überwachen, die in seinen Werken in Australien und Brasilien hergestellt werden.
• Dienstleistungsbranchen: SPC ist nicht auf die Fertigung beschränkt. Banken nutzen es, um Transaktionsfehlerraten zu überwachen (p-Karten), Callcenter verfolgen durchschnittliche Kundenwartezeiten (I-MR-Karten) und Fluggesellschaften überwachen Flugverspätungsursachen (Pareto-Diagramme), um die Servicebereitstellung weltweit zu verbessern.

Herausforderungen und Überlegungen für die globale SPC-Implementierung

Obwohl die Vorteile von SPC klar sind, kann die effektive Implementierung in verschiedenen internationalen Operationen Herausforderungen mit sich bringen:

• Kulturelle Unterschiede: Ansätze zu Daten, Problemlösung und Autorität können sich je nach Kultur erheblich unterscheiden. Schulung und Kommunikation müssen auf diese Nuancen eingehen.
• Sprachbarrieren: Schulungsmaterialien, Prozessdokumentationen und Echtzeitkommunikation müssen präzise und effektiv übersetzt werden.
• Technologische Infrastruktur: Die Gewährleistung eines konsistenten Zugangs zu zuverlässiger IT-Infrastruktur, Datenerfassungshardware und -software an allen globalen Standorten kann schwierig sein.
• Datenintegrität und -sicherheit: Der Schutz sensibler Prozessdaten vor Cyberbedrohungen und die Sicherstellung ihrer Genauigkeit in verteilten Systemen ist entscheidend.
• Regulatorische Abweichungen: Verschiedene Länder können unterschiedliche Vorschriften bezüglich Datenverarbeitung, Produktspezifikationen und Qualitätsberichterstattung haben.
• Kosten der Implementierung: Die Anfangsinvestitionen in Schulung, Software, Hardware und laufenden Support können erheblich sein.

Strategien zur Überwindung von Herausforderungen:

• Investition in globale Schulungsprogramme: Entwickeln Sie standardisierte, aber anpassbare Schulungsmodule, die in lokalen Sprachen angeboten und an kulturelle Kontexte angepasst werden können.
• Technologie klug nutzen: Implementieren Sie cloudbasierte SPC-Software, die Echtzeit-Datenzugriff, Kollaborationsfunktionen und robuste Sicherheitsmaßnahmen bietet.
• Klare Kommunikationskanäle etablieren: Fördern Sie offene Kommunikation zwischen der globalen Zentrale und den lokalen Standorten, um den Austausch bewährter Verfahren und gewonnener Erkenntnisse zu fördern.
• Pilotprojekte: Beginnen Sie mit Pilotprojekten an einigen Schlüsselstandorten, um die Implementierungsstrategie vor einem vollständigen Rollout zu testen und zu verfeinern.
• Kernprinzipien standardisieren, Ausführung anpassen: Während SPC-Prinzipien universell sind, müssen die Ausführung der Datenerfassung, Analyse und Korrekturmaßnahmen möglicherweise leicht angepasst werden, um lokalen Betriebsrealitäten und regulatorischen Umgebungen gerecht zu werden.

Die Zukunft von SPC in einer globalisierten Welt

Mit dem Fortschritt der Technologie entwickelt sich SPC weiter:

• KI und Maschinelles Lernen: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbessern SPC, indem sie anspruchsvollere prädiktive Analysen, Anomalieerkennung und automatisierte Ursachenanalyse ermöglichen.
• Internet der Dinge (IoT): IoT-Geräte erleichtern die Echtzeit-Datenerfassung von einer zunehmenden Anzahl von Prozesspunkten, liefern granularere Einblicke und ermöglichen schnellere Reaktionen.
• Big-Data-Analysen: Die Fähigkeit, massive Datensätze zu sammeln und zu analysieren, ermöglicht ein tieferes Verständnis komplexer Prozesse und Abhängigkeiten in globalen Lieferketten.
• Digitale Zwillinge: Die Erstellung virtueller Replikate physischer Prozesse ermöglicht Simulation und Optimierung vor der Implementierung von Änderungen in der realen Welt, wodurch das Risiko bei globalen Bereitstellungen reduziert wird.

Fazit

Statistische Prozesslenkung ist mehr als nur eine Reihe von Werkzeugen; es ist eine Philosophie, die kontinuierliche Verbesserung und operative Exzellenz antreibt. Für globale Organisationen, die in einem wettbewerbsintensiven Umfeld erfolgreich sein wollen, ist die Beherrschung der Variabilität durch SPC keine Option, sondern eine Notwendigkeit. Durch die Übernahme ihrer Prinzipien, die effektive Implementierung ihrer Werkzeuge und die Förderung einer datengesteuerten Qualitätskultur können Unternehmen eine größere Konsistenz erreichen, Kosten senken, die Kundenzufriedenheit steigern und eine stärkere Position auf dem internationalen Markt sichern.

Ob Sie komplexe Maschinen in Deutschland fertigen, Software in Indien entwickeln oder Finanzdienstleistungen in Brasilien anbieten, SPC bietet einen leistungsstarken, universellen Rahmen, um sicherzustellen, dass Ihre Prozesse stabil, vorhersehbar und in der Lage sind, überlegene Ergebnisse zu liefern. Der Weg zur Beherrschung der Variabilität beginnt mit Daten, und der weitere Weg wird durch die Erkenntnisse beleuchtet, die SPC bietet.