Qualitätswissenschaft

Qualitätswissenschaft ist ein interdisziplinäres Fachgebiet, das sich mit der systematischen Untersuchung von Qualität in Produkten, Dienstleistungen und Prozessen befasst. Sie verbindet Erkenntnisse aus Ingenieurwissenschaften, Statistik, Wirtschaftswissenschaften sowie Sozial- und Geisteswissenschaften, um Qualitätsmerkmale zu definieren, zu messen, zu bewerten und zu verbessern. Ziel ist es, Qualitätsannahmen transparent zu machen, Leistungsfähigkeit von Organisationen zu erhöhen und Kundenzufriedenheit zu sichern.

Historisch wurzelt die Qualitätswissenschaft in der Qualitätsbewegung des 20. Jahrhunderts, maßgeblich beeinflusst von Pionieren wie Walter A. Shewhart, W. Edwards Deming, Joseph Juran und Kaoru Ishikawa. In der deutschsprachigen Fachliteratur wird der Begriff häufig genutzt, um die theoretischen Grundlagen, Modelle und Methoden der Qualität über Branchen hinweg systematisch zu erfassen, statt sich auf einzelne Produkte zu konzentrieren.

Wichtige Konzepte sind Fitness for Use (Qualität als Übereinstimmung mit Kundenanforderungen) und Konformanz gegenüber Spezifikationen. Methodisch verbindet sie Statistik, Mess- und Prozesstechnik, Fehlerursachenanalyse (z. B. Ishikawa-Diagramm), Qualitätsplanung (QFD), Prozessverbesserung (PDCA), Qualitätskosten und Zuverlässigkeitsbetrachtungen. In der Praxis spielen auch Managementansätze wie Six Sigma, Lean und Total Quality Management eine Rolle.

Anwendungsfelder liegen in der Industrie, im Dienstleistungssektor, im Gesundheitswesen, in Bildung und Softwareentwicklung. Qualitätsmanagementsysteme wie ISO 9001, Audits und Zertifizierungen dienen der organisatorischen Implementierung, während Qualität in Forschung und Lehre oft als kontinuierlicher Lern- und Verbesserungsprozess verstanden wird.

Forschungsfragen der Qualitätswissenschaft betreffen die sinnvolle Festlegung von Qualitätsmaßen, die Berücksichtigung von Unsicherheit, die Messbarkeit von Mehrwert und soziale bzw. ethische Auswirkungen von Qualitätsstandards. Kritisch diskutiert werden unter anderem die Gefahren der Fixierung auf Kennzahlen und die Kontextabhängigkeit von Qualitätsdefinitionen.