Erste Schritte mit Evolutionary Operation (EVOP)

EVOP (Evolutionary Operation) ist eine praktische Methode zur kontinuierlichen Prozessverbesserung, die von dem Statistiker George Box in den 1950er Jahren entwickelt wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen Versuchsplänen, die die Produktion unterbrechen und erhebliche Ressourcen erfordern, werden bei EVOP kleine, kontrollierte Änderungen direkt in den laufenden Betrieb integriert, so dass die Teams Effizienz und Qualität verbessern können, ohne die Produktion anzuhalten.

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Was ist EVOP?

Evolutionary Operation (EVOP) wurde in den 1950er Jahren von George Box eingeführt und ist eine Methode zur Prozessverbesserung, die auf dem Prinzip basiert, dass Prozesse Produkte oder Dienstleistungen zusammen mit Daten erzeugen, die als Anleitung für Verbesserungen dienen. Dabei wird ein Prozess in vollem Umfang genutzt, so dass die Informationen zur Verbesserung des Prozesses aus einem einfachen Versuchsplan bei laufender Produktion gewonnen werden. Um unerwünschte Änderungen der Produkteigenschaften zu vermeiden, werden nur kleine Änderungen an den Prozessvariablen vorgenommen. EVOP ist für die Arbeit von Prozessanwendern an einem großtechnischen Herstellungsprozess konzipiert, während dieser weiterhin zufriedenstellende Produkte produziert.

Warum ist es wichtig?

Die klassische Versuchsplanung ist eine Methode, die uns dabei hilft, eine optimale Kombination der Planungsfaktoren und deren richtige Höhe für den Herstellungsprozess zu finden. Sie sind sehr leistungsfähige Werkzeuge, aber sie kosten Geld, Zeit und Arbeitskraft und erfordern eine spezielle Ausbildung für die Durchführung der Experimente. Sehr oft unterbrechen sie die Produktion.

Auf der anderen Seite ist EVOP ein Werkzeug, bei dem eine kontinuierliche Untersuchungsroutine zur grundlegenden Arbeitsweise der Anlage wird und den normalen statischen Betrieb ersetzt. EVOP ist ein nützliches Werkzeug im Umfeld von Produktions- und Dienstleistungsprozessen, weil es Ideen für Prozessverbesserungen generiert, zur Feststellung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen beiträgt und, wenn es richtig gemacht wird, alles kostenlos ist.

Wann sollte man es verwenden?

Die Grundidee besteht darin, den statischen Betrieb eines Prozesses durch ein kontinuierliches und systematisches Schema von leichten Abweichungen bei den Steuerungsvariablen zu ersetzen. Die Auswirkung dieser Abweichungen wird bewertet und der Prozess wird in Richtung einer Verbesserung bewegt.

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Wie verwendet man es?

Es gibt EVOP-Designs mit einem/zwei/drei Faktoren.

Einfaktorielles EVOP-Design:

  • Wenn X die aktuelle Produktionsebene ist, wird sie in der Regel als neues Zentrum der Spezifikation ausgerichtet und für das geplante Experiment identifiziert.
  • Entscheiden Sie, welche Werte akzeptabel sind, X-D und X+D (innerhalb der Spezifikationsgrenzen), wenn die OK-Produkte noch produziert werden.
  • Bewerten Sie die Qualität der Prozesse auf jeder Ebene (X, X-D, X+D) und ermitteln Sie, welche Ebene die Produkte mit der höchsten Qualität hervorbringt.

Zwei-Faktor-EVOP-Design:

  • Sie haben das aktuelle Produktionsniveau und zwei Faktoren (X ist der erste, Y der zweite). Wenn diese identifiziert sind, bewerten Sie die Qualität des Outputs bei allen verschiedenen Kombinationen von X und Y. Vergessen Sie nicht, D einzubeziehen, um die Bedingungen richtig zu setzen. Ihr neuer Mittelpunkt ist die Kombination aus Faktoren und D, die die Produkte mit der höchsten Qualität hervorbringt.
  • Wiederholen Sie EVOP für den nächsten Zyklus der kontinuierlichen Verbesserung. Dann gibt es noch das Drei-Faktoren-EVOP, das nach dem gleichen Muster wie oben abläuft, aber mit drei Faktoren.

Fazit

EVOP bietet einen kostengünstigen, störungsarmen Weg zu einer sinnvollen Prozessoptimierung. Durch kleine, systematische Anpassungen innerhalb akzeptabler Betriebsbereiche können Unternehmen verwertbare Erkenntnisse sammeln, während der Produktionsfluss aufrechterhalten wird. Unabhängig davon, ob es sich um Fertigungs- oder Dienstleistungsprozesse handelt, ermöglicht EVOP den Anwendern eine Feinabstimmung der Leistung, die Feststellung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen und den Aufbau einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung – ohne die Komplexität herkömmlicher Versuchspläne.

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