DMAIC.io Handbuch
Die DMAIC-Werkzeugbibliothek — als Nachschlagewerk.
Zyklen
D.Mike unterstützt mehrere Verbesserungs- und Entwicklungszyklen. Wähle einen Zyklus, um seine Phasen und die zugehörigen Werkzeuge im Überblick zu sehen.
Define
Phase 1 des DMAIC-Zyklus — Problem, Ziele, Scope und Stakeholder definieren.
Projektauftrag
Projektauftrag: Problembeschreibung und messbare Ziele
Kalender
Beschreibung
Todo
Aufgabenliste mit Status, Zieldatum und Verantwortlichem
Stakeholder-Analyse
Identifikation, Bewertung und Kommunikationsplanung für Stakeholder
VoC → CTx-Baum
Voice of Customer in messbare CTx-Anforderungen übersetzen
RACI-Matrix
Verantwortlichkeitsmatrix: Rollen pro Aktivität und Stakeholder
SIPOC
Supplier-Input-Process-Output-Customer Diagramm
5-Why Analyse
Ursachenanalyse mit verzweigten Fragepfaden
Measure
Phase 2 des DMAIC-Zyklus — Prozess vermessen, Daten sammeln, Messsysteme validieren.
Analyze
Phase 3 des DMAIC-Zyklus — Ursachen finden, Hypothesen testen, Muster aufdecken.
C&E-Matrix
Ursache-Wirkungs-Matrix
Ishikawa 6M
Ursachenanalyse mit 6M-Kategorien und Expertenbewertung
Korrelationsanalyse
Pearson-, Spearman- und Kendall-Korrelation zwischen Variablen
Verteilungstests
Datensatz auf verschiedene Verteilungsfunktionen testen und nach Güte ranken
FMEA
Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse mit RPN-Berechnung
Hypothesentest
Varianz- und Mittelwerttests mit automatischer Normalverteilungsprüfung und Power-Analyse
Stichprobenumfang
Berechnet den erforderlichen Stichprobenumfang für Varianz- und Mittelwerttests
Paarweiser Vergleich
Priorisierung von Kriterien durch systematischen paarweisen Vergleich. Jedes Kriterium wird gegen jedes andere bewertet.
Improve
Phase 4 des DMAIC-Zyklus — Lösungen entwickeln, testen und Wirkung belegen.
DoE-Berater
Übersicht der DoE-Designs und geführter Wizard zur Designauswahl
DoE-Planer
Versuchsplanung: Vollfaktoriell, Teilfaktoriell, Plackett-Burman, CCD, Box-Behnken, Taguchi
Regressionsanalyse
Polynom-Regression (Grad 1–3, Wechselwirkungen), Exponentiell, Logarithmisch, Potenz
Regression (attributiv)
Binäre logistische, Poisson- und Negativ-Binomial-Regression für attributive Daten und Zähldaten
Control
Phase 5 des DMAIC-Zyklus — Verbesserungen absichern und nachhaltig verankern.
Daten & Werkzeuge
Werkzeuge zur Datenaufbereitung, Visualisierung und -erzeugung — phasenübergreifend nutzbar.
Datensammlung
Tabellenblatt zur Dateneingabe und -verwaltung
XY-Diagramm
Streudiagramm aus Worksheet-Spalten erstellen
Kuchendiagramm
Kreisdiagramm (Pie/Donut) aus Worksheet-Spalten oder manuellen Daten
Konturdiagramm
Antwortflächen z = f(x, y) als Konturdiagramm visualisieren
Histogramm
Häufigkeitsverteilung mit Boxplot und Statistik
Boxplot
Horizontale Boxplots zum Vergleich von Verteilungen
Wahrscheinlichkeitsnetz
Normales Wahrscheinlichkeitsnetz zur Prüfung auf Normalverteilung
REST API
REST API Endpunkte zentral verwalten und testen
Zufallszahlen-Generator
Erzeugt reproduzierbare Stichproben aus statistischen Verteilungen
Modelldaten-Generator
Synthetische Datensätze aus konfigurierbaren Regressionsmodellen erzeugen
Taschenrechner
Wissenschaftlicher Taschenrechner mit Statistik- und 6σ-Modus
Einheitenumrechner
Maßeinheiten präzise konvertieren (18 Kategorien + Zeitzonen)
Datentransformation
Daten transformieren (Box-Cox, Johnson, Log, …) für Normalverteilung
Schulungen & Algorithmus-Lab
Schulungen →
Einstieg in die DMAIC-Methodik und Umstiegshilfen für Nutzer aus anderen Statistik-Werkzeugen. Jede Schulungsseite ist bewusst knapp gehalten und verweist auf die passenden Werkzeuge im Handbuch.
Algorithmus-Lab →
Verifizierte statistische Algorithmen mit Formeln, Annahmen und Referenzen. Jeder Algorithmus ist gegen Minitab, R oder NIST-Referenzdaten validiert.