Eine wahre Detektivgeschichte oder: die legendäre Chevrolet Corvette C4, die Ursachenanalyse und die Diagrammerstellung

Was die legendäre Corvette in einer Detektivgeschichte zu suchen hat

Es war einmal (der berühmte Anfang vieler Geschichten) … eine Zeit, etwa zu Beginn der 90er Jahre des letzten Jahrhunderts, da ging es der amerikanischen Automobilindustrie nicht wirklich gut. Es ging ihr sogar sehr schlecht – denn die europäische Konkurrenz hatte nicht geschlafen und die amerikanischen Modelle sahen dagegen alt aus. Doch Ingenieur*innen und das Management bei General Motors entschieden sich dagegen, das Handtuch zu werfen – sondern vielmehr dazu, die Herausforderung durch die Europäer anzunehmen. Und so wurde die Idee geboren, ein hochleistungsfähiges Sportfahrzeug zu entwickeln, das mit den deutschen und italienischen Produktionen mithalten konnte und dabei dennoch erschwinglich wäre.

Um dieses ambitionierte Ziel zu erreichen, war ein radikales Umdenken notwendig. Deshalb vergab General Motors die Motorenentwicklung nicht an das eigene Team, sondern nahm Kontakt zu Lotus auf, einem britischen Fahrzeughersteller, der bereits sieben Mal den Weltmeistertitel der Konstrukteure in der Formel 1 gewonnen hatte. Und Lotus zauberte den LT5 aus dem Ärmel: Einen komplett neu konstruierten V8 mit zwei oben liegenden Nockenwellen je Zylinderreihe und vier Ventilen (9,9 mm Ventilhub) pro Brennraum, ein wahrer Monster-Motor.

(K)Eine Erfolgsstory?

Anfänglich war dieser Motor ein großer Erfolg – kein Wunder bei der Leistung, die er anzubieten hatte! Doch kurz nach der Markteinführung begannen einige Kunden zu klagen, dass sich ihre Motoren selbst zu zerstören schienen, und niemand wusste, warum (es wurde auch kein geheimnisvoller roter Knopf gefunden …). Die internationale Automobilpresse witterte eine Riesen-Story – die neue Corvette schien eine Luftnummer zu sein.
Und an diesem Punkt tut sich uns die Welt der Ursachenanalyse (engl. Root Cause Analysis, kurz RCA) auf. Es handelt sich dabei um eine ganzheitliche Lösung, bei der jeder einzelne Faktor, und sei er noch so trivial, katalogisiert und die gemeinsamen Faktoren miteinander verknüpft werden, so dass das Rätsel am Ende gelöst werden kann. Ende gut, alles gut also.

Die Ursachenanalyse – eine detailliertere Beschreibung

Die Ursachenanalyse fußt auf einem Prozess, der darauf abzielt, die Ursachen von Problemen aufzudecken, um sie gezielt zu beheben. Diese Methode ist wesentlich effektiver als die Behebung von Ad-hoc-Problemen oder ein Feuer dann zu löschen, wenn es längst brennt. Stattdessen wird mit der Ursachenanalyse versucht, die Wurzel des Problems zu finden, um eine dauerhafte Lösung zu realisieren.
Man kann dafür eine Reihe von Prinzipien und Techniken einsetzen, allerdings haben sich insbesondere visuelle Methoden oder Diagramme als sehr nützlich erwiesen. Sie alle können dazu dienen, die Grundursachen eines Ereignisses oder Trends zu ermitteln. Entscheidend ist die richtige Visualisierung: Die visuelle Darstellung aller Fakten in Diagrammen gibt dem Team die Möglichkeit, sich einen Reim auf das Problem zu machen.

Zu beachten sind dabei allerdings folgende, grundlegende Prinzipien:

  • Konzentriere dich auf die Korrektur und Beseitigung der Ursachen und nicht nur auf die Symptome.
  • Beachte dennoch, dass auch die Behandlung von Symptomen zur kurzfristigen Linderung wichtig ist.
  • Erkenne, dass es mehrere Grundursachen geben kann (und oft auch gibt).
  • Richte den Fokus darauf, WIE und WARUM etwas passiert ist, nicht WER dafür verantwortlich war.
  • Gehe methodisch vor und finde konkrete Beweise für Ursache und Wirkung, um Behauptungen über die Grundursache zu untermauern.
  • Sammle genügend Informationen, um konkrete Abhilfemaßnahmen implementieren zu können.
  • Stelle Überlegungen an, wie eine bestimmte Ursache in Zukunft verhindert (oder reproduziert) werden kann.

draw.io – für ultra-sichere Echtzeit-Zusammenarbeit

Mit draw.io kannst du Whiteboards erstellen und Cloud-Nutzer*innen können sogar in Echtzeit zusammenarbeiten. So wird es für Teams auf der ganzen Welt möglich, gemeinsam an einem Diagramm in Confluence zu arbeiten, um die Ursache eines Problems zu finden. Und das absolut sicher, denn draw.io setzt die Standards, was Datensicherheit und Privatsphäre in Confluence anbelangt. Und nicht nur das: Keine andere Diagramm-Anwendung bietet eine solche Bandbreite an technischen Anwendungsfällen und Funktionalität.

Und wie kann draw.io nun helfen? Recht einfach: Es gibt Probleme, und dafür müssen Lösungen her. Es gibt keinen besseren Weg, um große Rätsel zu lösen, als die Ursachenanalyse, und es gibt keine bessere Lösung in Confluence als draw.io.

Fishbone oder Ishikawa Diagramm in draw.io

Um dir den Einstieg zu erleichtern, bietet draw.io verschiedene Fishbone-Vorlagen an.

Erste Schritte mit dem Fishbone-Diagramm:

  • Definiere das Problem. Das ist der Fischkopf.
  • An der zentralen Wirbelsäule befinden sich Rippen oder Ausläufer der Wirbelsäule. Jeder dieser Stacheln kann mit mehreren Problemen verbunden sein.
  • Mit Hilfe von Brainstorming können du und dein Team diese Stacheln ausfüllen und Schlüsselkategorien definieren. Hier (https://drawio-app.com/brainstorming-with-draw-io/) findest du eine kleine Anleitung, wie du mit draw.io ein Brainstorming durchführen kannst.
  • Sobald die Rippen fertiggestellt sind, erfolgt die primäre Analyse. Suche nach Verbindungen und Mustern. Warum funktioniert dieses und jenes nicht? Vergleiche und kontrastiere, suche dabei nach Gemeinsamkeiten und Unterschieden.

Das obige Diagramm ist stark vereinfacht, aber es vermittelt eine Vorstellung des Prozesses; es können mehrere Prozesse parallel betrachtet und Vergleiche angestellt werden.

Das Geheimnis der sich selbst zerstörenden Corvette-Motoren

Zurück zu unserer Corvette: General Motors war für die Endmontage des Autos in Kentucky verantwortlich. Der Motorenbau wurde jedoch an Mercury Marine in Stillwater, Oklahoma, ein Unternehmen für Feinmechanik, vergeben. Und natürlich an Lotus, den britischen Motorenentwickler.
Hier haben wir also drei verschiedene Beteiligte und ein mysteriöses Problem: Wer war verantwortlich? Du kannst dir vielleicht vorstellen, wie “angenehm” die Atmosphäre bei den vielen Treffen der Beteiligten war.

Der Heureka-Moment

Mensch sichtet Beweise an einem Tatort – ähnlich geht die Ursachenanalyse vor

Schön wäre es, wenn man sagen könnte, dass GM ein intensives Programm zur Ursachenanalyse einleitete, um das Problem zu finden. Das taten sie leider nicht. Nach vielen Untersuchungen, zahllosen Flügen vom Vereinigten Königreich in die USA und vielen Dringlichkeitssitzungen zwischen allen beteiligten Parteien wurden wenig bis gar keine Fortschritte erzielt. Lotus Cars stand unter großem Druck, eine Lösung zu finden. Schließlich waren sie die Motorenentwickler.

Doch dann begann ein schicksalhafter Tag: An einem eisigen Wintermorgen, als ein weiteres Treffen in den USA seinen Anfang nehmen sollte, konnten die Lotus-Ingenieure einen Corvette-Motor hören, der vor Schmerzen zu schreien schien und offensichtlich kurz vor der Selbstzerstörung stand.

Sie entdeckten, dass einer der GM-Mitarbeiter, der die Autos vom Parkplatz zum Versandplatz bringen musste, nicht gerne in einem kalten Auto saß. Also drehte er den Motor auf die Höchstdrehzahl, um auf diese Art und Weise sowohl den Motor als auch das Innere des Wagens schnell aufzuwärmen. Doch leider hatte das Motoröl keine Chance, den kalten Motor richtig zu schmieren, und da es sich um brandneue Motoren handelte, war der Schaden immens. Neue Motoren müssen in den ersten paar tausend Kilometern sanft gefahren werden, damit sich die verschiedenen Komponenten richtig einspielen können. Geschieht dies nicht – nun, die Konsequenzen daraus hatte man bereits gesehen.

Zufall und Glück

Es war reines Glück, dass die Manager von Lotus und GM das Problem entdeckten. Und es ist ein großartiges Beispiel dafür, wie eine einzige einfache Handlung oder ungeschulte Mitarbeiter*innen den Ruf eines Unternehmens fast zerstören können. Zugleich ist es auch ein großartiges Beispiel dafür, wie Diagramme und eine Ursachenanalyse schon viel früher hätten helfen können. Aber leider hat man sich in diesem Fall für endlose Sitzungen entschieden, was nicht funktioniert hat. Lediglich Glück und Zufall sorgten dafür, dass das Problem entdeckt wurde und behoben werden konnte.

Bei der Problemlösung geht es vor allem um das Gesamtbild und die Suche nach Auswirkungen, Aktionen und Reaktionen. Oder, um es mit Arthur Conan Doyle’s Sherlock Holmes zu sagen: "Wenn man das Unmögliche ausgeschlossen hat, muss das, was übrig bleibt, die Wahrheit sein, so unwahrscheinlich sie auch klingen mag.“

Und die Moral von der Geschicht'?

Aus dieser Corvette-Geschichte lassen sich mehrere Schlüsse ziehen:
Erstens ist die Schulung von Mitarbeiter*innen, unabhängig von deren Aufgabe, von entscheidender Bedeutung. In diesem Zusammenhang, ebenso wie bei der Einarbeitung, kann die Erstellung von Diagrammen ebenfalls enorm hilfreich sein. Selbst ein kleines Missverständnis kann schwerwiegende Folgen haben.

Zweitens ist der Einsatz strukturierter Methoden und Diagramme bei der Problemlösung wichtig. Überlasse das nicht dem Zufall. Wie gefährlich das ist, zeigt das Beispiel der Corvette – um die Lösung zu finden, mussten folgende Dinge geschehen:

  • Das Treffen fand an diesem Tag und zu der Uhrzeit statt, zu der das Auto bewegt wurde.
  • Ein Fenster wurde geöffnet, um den Besprechungsraum an diesem Wintertag zu lüften.
  • Der Angestellte musste genau zu diesem Zeitpunkt während der Sitzung arbeiten.
  • Das Auto war an der richtigen Stelle geparkt.
  • Die Produktionsstätte war ungewöhnlich ruhig, als der Vorfall geschah.

Wäre auch nur eines dieser zufälligen Kriterien nicht erfüllt gewesen, hätten Lotus und General Motors das Problem vielleicht nicht rechtzeitig gefunden. Schlimmstenfalls hätte das den Untergang der Corvette bedeutet. Da General Motors knapp bei Kasse war, suchte man nach Einsparungen und umso wichtiger war dieser Erfolg.

Die Wiedergeburt der Legende

Die C4 ZR1 Corvette ging in die Geschichte ein – nicht als Luftnummer, sondern als atemberaubendes Auto. Nachdem dieses Problem (durch simple Personalschulung) behoben war, brach die Corvette mehrere Weltrekorde, was umso bemerkenswerter ist, wenn man bedenkt, dass es sich um ein in Serie produziertes Auto handelte.
Es war die Wiedergeburt einer amerikanischen Ikone. Noch heute blicken die Besitzer moderner Corvettes gern auf das 180-mph-Auto zurück, das sogar ein Tarn-Element (Vermeidung von Radarfallen) in sein Design eingebaut hatte. Es war eine Rakete, die es mit den besten europäischen Konkurrenten aufnehmen konnte.

Landstraße in Amerika vor dem Abendhorizont – die Corvette C4 wurde zur Legende

General Motors heute

Als die C4 ZR1 im Jahr 1990 auf den Markt kam, sorgte sie für viele nächtliche Treffen in München, Stuttgart und Ingolstadt. Sie festigte den Ruf der Corvette und ist heute die Basis für die aktuelle C8 – was vor dem Hintergrund dessen, was du jetzt weißt, vielleicht umso bemerkenswerter ist. Denn alles hätte auch ganz anders ausgehen können.
Apropos: Die neueste Corvette, die C8, ist selbst in Europa ein begehrenswertes Auto, das Leistung, Verarbeitungsqualität, Design und Zweckmäßigkeit auf höchstem Niveau bietet.

Probleme? Mit draw.io kommst du der Lösung näher!

Dein Team entwickelt den tollsten Code oder ihr steckt mitten in einem richtig guten Projekt, aber trotzdem tauchen immer wieder Fehler auf? Du und deine Kolleg*innen seid mittlerweile ratlos? Dann ist es an der Zeit, andere Analysemethoden anzuwenden.
Visualisierung funktioniert. Es gibt bewährte Lösungen mit Diagrammen, um Probleme zu lösen. Es liegt in der Natur des Menschen, zu denken, "das können wir schnell in einer Besprechung lösen", aber das ist nicht immer der Fall. In vielen Fällen sind spezifische Methoden erforderlich, die in der Regel eine visuelle Darstellung beinhalten. Und genau deshalb sollte draw.io in euren Tool-Baukasten gehören: Denn es ist mehr als nur ein Diagrammwerkzeug – es ist ein unverzichtbares Arbeitsmittel.

 

Weiterführende Infos

Diagramme in Confluence bearbeiten: Live-Zusammenarbeit dank des neuen Features von draw.io

Mehr als ein reines Diagramming-Tool – draw.io goes Whiteboard

Inhalte in Atlassian Confluence visualisieren mit draw.io

Diagramme in Confluence: draw.io hat nun mehr als 50.000 Installationen in Kundensystemen!

Sparen Sie 15% auf die ersten sechs Monate im First-Level-Support Sparen Sie 15% auf die ersten sechs Monate im First-Level-Support Sparen Sie 15% auf die ersten sechs Monate im First-Level-Support Sparen Sie 15% auf die ersten sechs Monate Ihres Support-Pakets. Jetzt informieren!

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.