{"id":4306,"date":"2007-04-26T11:35:00","date_gmt":"2007-04-26T09:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cim-aachen.de\/?post_type=ept_publikation&p=4306"},"modified":"2024-04-26T11:40:32","modified_gmt":"2024-04-26T09:40:32","slug":"produktionscontrolling-richtig-waehlen-heisst-wirksam-agieren","status":"publish","type":"ept_publikation","link":"https:\/\/cim-aachen.de\/en\/publikationen\/produktionscontrolling-richtig-waehlen-heisst-wirksam-agieren\/","title":{"rendered":"Produktionscontrolling – Richtig w\u00e4hlen hei\u00dft wirksam agieren"},"content":{"rendered":"\n

Ingo Laqua, CIM GmbH Aachen<\/h3>\n\n\n\n

Ganzheitliche Produktionssysteme haben die Anforderungen des Marktes in die Produktion umzusetzen. Ihre Wirksamkeit wird mit Kennzahlen gemessen, die sich aus den Unternehmenszielen ableiten und den Grad der Verwirklichung zeigen.<\/p>\n\n\n

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Die Effizienz der eigenen Produktion mit den \u00fcblichen Kennzahlen wie Produktivit\u00e4t<\/strong> und Bestand<\/strong> zu messen bedeutet nicht, ein wirksames Produktionscontrolling zu haben. Denn h\u00e4ufig ist dies ein von den Unternehmenszielen entkoppelter Bottom-up-Ansatz, zudem ist das reine Messen solcher Kennzahlen lediglich ein Blick in den R\u00fcckspiegel. Das Controllen<\/strong> im Sinne eines regulativen und fr\u00fchzeitigen Eingreifens findet gar nicht statt. Produktionscontrolling hei8t vielmehr, mit ausgew\u00e4hlten Kennzahlen (Key Performance Indicators, KPI) die Unternehmensziele auf die Produktion herunterzubrechen und bei Verfehlung dieser Ziele fr\u00fchzeitig in die relevanten Prozesse einzugreifen [1]. Die Wahl der richtigen KPI ist somit ein zentraler Faktor f\u00fcr wirksames Produktionscontrolling.<\/p>\n\n\n\n

Marktanforderungen eruieren<\/strong>
Zur Definition der richtigen KPI stehen zwei Fragen im Vordergrund:<\/p>\n\n\n\n

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  • Was sind die Anforderungen des Markts?<\/li>\n\n\n\n
  • Welche internen Ziele werden verfolgt?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Die Marktanforderungen bilden ein wesentliches Kriterium f\u00fcr die Auswahl der hinreichenden Kennzahlen. Lieferf\u00e4higkeit
    (available-to-promise) oder Versorgungssicherheit (capable-to-promise) implizieren unterschiedliche Kriterien f\u00fcr die Kennzahlauswahl. Ein Unternehmen, das zum Erhalt der Wettbewerbsf\u00e4higkeit auf sofortige Lieferf\u00e4higkeit angewiesen ist (zum Beispiel commodities), muss auf Best\u00e4nde achten, die \u00fcber kurze interne Wiederbeschaffungszeiten (gleich Durchlaufzeiten) m\u00f6glichst gering ausfallen sollten. Ein Unternehmen mit kundenorientierter Auftragsfertigung hingegen muss bewerten, wie effizient die vorhandene Produktstruktur ist (zum Beispiel Wiederholteilverwendung auf Baugruppenebene) und wie schnell es in der Lage ist, von einer auftragsneutralen Vorfertigung auf Baugruppenebene die entsprechenden Varianten an den Kunden auszuliefern. Hieraus leiten sich Kennzahlen ab wie Halbfabrikatbestand oder Durchlaufzeit vom Halbfabrikat bis zum Versand des Fertigproduktes. Die in Richtung Markt kommunizierten Lieferzeiten werden dann als Lieferserviceklassen definiert, die f\u00fcr das Unternehmen und den Kunden entscheidende Vorteile bieten. Dem Kunden k\u00f6nnen f\u00fcr alle Produktcluster feste Lieferzeiten zugesagt werden. F\u00fcr Vertrieb und Auftragsabwicklung entfallen langwierige Recherchen dar\u00fcber, welche Zusagen gemacht werden k\u00f6nnen. Lieferserviceklassen bedingen aber auch, dass sich das Unternehmen intern so aufstellt, dass sich Bedarfsschwankungen kompensieren lassen. Denn letztlich bedeuten Lieferserviceklassen das Planen gegen unbegrenzte Kapazit\u00e4t. Hier greift das Produktionssystem, das \u00fcber eine intelligente Arbeitsorganisation solche Volatilit\u00e4ten abfedert. Als Beispiele sind Gruppenarbeit mit flexiblen Arbeitszeiten oder der Einsatz einer verl\u00e4ngerten Werkbank zu nennen.<\/p>\n\n\n\n

    Unternehmensziele klar definieren<\/strong>
    <\/strong>W\u00e4hrend die Marktanforderungen h\u00e4ufig auf die logistische Komponente des Produktionscontrollings zielen, fokussieren die Unternehmensziele in der Regel Kostenaspekte. Kostenaspekte setzen auf oberster Ebene an und sind ebenfalls auf die unternehmensspezifische Situation ausgerichtet. Ein Unternehmen mit kapitalintensiver Produktion setzt F\u00fchrungskennzahlen ein wie ROCE (return on capital employed) oder CROGI (cash return on gross investments), um die Effizienz des gebundenen Kapitals zu bewerten. Ein hieraus konsequent abgeleiteter Kennwert f\u00fcr die Produktion ist etwa der OEE (overall equipment efficiency, Gesamtanlageneffizienz), mit dem beurteilt wird, wie effizient das eingesetzte Kapital in Form von Maschinen und Anlagen betrieben wird [2]. Dagegen steht bei einer personalintensiven Produktion (manuelle Fertigung, Handmontage) die Forderung, die Mitarbeiterressourcen so effizient wie m\u00f6glich einzusetzen. Eine relevante Kennzahl, die sich hieraus ableitet, ist die Personalproduktivit\u00e4t (Anzahl der Gutst\u00fccke * Vorgabezeit \/ Anwesenheitszeit), die sinnvollerweise auch als Ma\u00dfstab einer leistungsorientierten Entlohnung dient [3]. Auch hier entsteht schnell der Bezug zum Produktionssystem: Die Bewertung der Personalproduktivit\u00e4t \u00fcber die genannte Kennzahl bedeutet f\u00fcr den Mitarbeiter, dass er zwei Stellgr\u00f6\u00dfen hat, um die Produktivit\u00e4t zu steigern. Entweder er leistet mehr in derselben Anwesenheitszeit, oder er geht nach Hause beziehungsweise wechselt die Arbeitsgruppe, sobald der Arbeitsvorrat abgearbeitet wurde. Dazu muss er aber die M\u00f6glichkeit haben, autonom zu entscheiden (Gruppenarbeit) und die Arbeitszeit \u00fcber definierte Konten zu steuern (flexible Arbeitszeitmodelle). Marktanforderungen und Unternehmensziele geben also die Rahmenbedingungen f\u00fcr das Produktionscontrolling vor. Wichtig ist hierbei jedoch die bereichsspezifische Anpassung der Kennzahlen. Eine beliebige manuelle Nachverarbeitung wird beispielsweise nicht zwingend \u00fcber einen OEE gesteuert. Hier werden die Kennzahlen so ausgew\u00e4hlt, dass der jeweilige Stellhebel zur Beeinflussung der Kostenposition entsprechend Ber\u00fccksichtigung findet.<\/p>\n\n\n\n

    Verdrahtung von Einzelkennzahlen<\/strong><\/p>\n\n\n

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    Viele Kennzahlensysteme sind deshalb nicht effizient, weil die einzelnen Kennzahlen nicht konsistent und teilweise sogar gegenl\u00e4ufig sind. Bei falscher Anwendung l\u00e4sst sich die Fertigung an ihrer Produktivit\u00e4t und die nachgelagerte Montage an ihren Best\u00e4nden messen. Hier optimiert sich im Anschluss zwar jeder Bereich separat, aber von einer konsistenten Abbildung der Unternehmensziele kann keine Rede sein. Die sachlogische Verdrahtung<\/strong> einzelner Kennzahlen ist somit ein zweiter zentraler Erfolgsfaktor eines wirksamen Produktionscontrollings. Eine M\u00f6glichkeit, diese Durchg\u00e4ngigkeit zu realisieren, ist die Methode des Value Stream Designs, mit dem der gesamte Wertstrom vom Lieferanten zum Kunden ausgerichtet wird. Bereichsspezifische Einzelbelange spielen hier nur eine untergeordnete Rolle, da \u00fcber die gesamte Supply Chain im Prinzip nur eine Kennzahl im Vordergrund steht: der Kundentakt. Der Kundentakt definiert, welche St\u00fcckzahlen von welchen Produkten das Unternehmen pro Tag fertigen k\u00f6nnen muss. Produktstruktur und Engpassmaschinen platzieren Superm\u00e4rkte (Lager f\u00fcr RHB und Halbfabrikate) im Fertigungsfluss, die \u00fcber optimierte Losgr\u00f6\u00dfen und Wiederbeschaffungszeiten dimensioniert werden. Diese Optimierung erfolgt unter anderem durch einen m\u00f6glichst hohen OEE und ein intelligentes Mikrolayout einer Fertigungseinheit, mit dem die ben\u00f6tigten Mitarbeiterressourcen bestimmt werden (Bild 1) [4], [5]. Das Value Stream Design verbindet aus Sicht des Produktionscontrollings alle erforderlichen Aspekte, um die klassischen Kennzahlen von Quality<\/strong>, Cost<\/strong> und Delivery<\/strong> abzubilden, und stimmt sie zugleich \u00fcber den gesamten Wertstrom aufeinander ab. Bei einer Fertigung, die sich nach dieser Methode optimieren l\u00e4sst, k\u00f6nnen somit die Kennzahlen auf die Einhaltung des Kundentakts und die hierf\u00fcr eingesetzten Fertigungskosten beschr\u00e4nkt werden. Nun ist das Value Stream Design in seiner origin\u00e4ren Form aber nicht f\u00fcr jede Produktion geeignet, um die passenden Kennzahlen sinnvoll zu verkn\u00fcpfen. In der Prozessindustrie ist h\u00e4ufig der OEE das Ma\u00df aller Dinge. Im Fall, dass der Markt beispielsweise eine installierte Produktionsleistung abverlangt, muss der OEE die f\u00fchrende Produktionskennzahl sein, aus der sich die weiteren Kennzahlen ableiten. Beispiele hierf\u00fcr sind die mean time to repair<\/strong> \u2013 die Zeit, die man ben\u00f6tigt, um eine ausgefallene Anlage wieder zum Laufen zu bringen \u2013 oder die Ausschussquote bei Neuanl\u00e4ufen.<\/p>\n\n\n\n

    Produktionscontrolling wird nach Spielregeln aufgebaut<\/strong>
    Ein durchg\u00e4ngiges Kennzahlensystem wird top-down entsprechend der jeweiligen F\u00fchrungskennzahl ausgerichtet und bildet die spezifischen Produktionscharakteristika ab. Dabei sind die grundlegenden Aspekte einer Kennzahlensystematik zu ber\u00fccksichtigen:<\/p>\n\n\n\n