In der morgendlichen Besprechung wird wieder nur über Maschinenstillstände und Störungen gesprochen. Lieferverzögerungen? Schuld sind die „schlecht laufenden“ und „störungsanfälligen“ Maschinen. Alle stimmen zu – die ungeplanten Stillstände sind schließlich für jeden offensichtlich.
OEE-Berechnung (Overall Equipment Effectiveness) und weiteren relevanten Kennzahlen, ergänzt durch praxisnahe Beispiele:
Verluste in der Produktion – Ursachen, Kennzahlen und Praxisbeispiele
Produktionsverluste sind ein zentrales Thema in der industriellen Fertigung und wirken sich direkt auf Effizienz, Kosten und Liefertermintreue aus. Um diese Verluste zu erkennen, zu analysieren und gezielt zu minimieren, sind standardisierte Kennzahlen wie die OEE (Overall Equipment Effectiveness) von großer Bedeutung. Sie helfen, versteckte Potenziale aufzudecken und Optimierungsmaßnahmen strategisch auszurichten.
1. Arten von Produktionsverlusten
In der Praxis haben sich sieben Hauptverluste etabliert, die häufig in der Produktion auftreten:
- Stillstandszeiten (z. B. durch Maschinenstörungen, fehlendes Personal etc.))
- Rüstzeiten und Umstellungen
- Kleinere Störungen und Leerlauf
- Reduzierte Geschwindigkeit
- Ausschuss während der Produktion
- Nacharbeit
- Anlaufverluste nach Instandhaltungen oder Schichtbeginn
2. OEE – Die zentrale Kennzahl
Die OEE bewertet die tatsächliche Effektivität einer Produktionsanlage. Sie setzt sich aus drei Hauptfaktoren zusammen:
| Faktor | Formel | Beschreibung |
|---|---|---|
| Verfügbarkeit | (Laufzeit / Geplante Produktionszeit) | Wie viel Zeit stand die Anlage tatsächlich zur Verfügung? |
| Leistung | (Tatsächliche Stückzahl / Theoretische Maximalstückzahl) | Liefert die Anlage mit maximal möglicher Geschwindigkeit? |
| Qualität | (Gutteile / Gesamte produzierte Teile) | Wie viele Teile waren fehlerfrei? |
OEE = Verfügbarkeit × Leistung × Qualität
Beispielrechnung:
- Geplante Produktionszeit: 480 min
- Störzeiten: 60 min
- Leistungseinbuße: Maschine läuft 20 % langsamer
- Ausschuss: 30 Teile bei 500 produziert
- Verfügbarkeit = (480 – 60) / 480 = 87,5 %
- Leistung = 80 %
- Qualität = (500 – 30) / 500 = 94 %
➤ OEE = 0,875 × 0,80 × 0,94 = 0,658 = 65,8 %
Eine OEE unter 85 % gilt allgemein als verbesserungswürdig, unter 60 % kritisch.
3. Weitere relevante Kennzahlen
Neben der OEE helfen weitere Kennzahlen dabei, Verluste differenzierter zu analysieren:
| Kennzahl | Bedeutung |
|---|---|
| MTBF (Mean Time Between Failures) | Durchschnittliche Zeit zwischen zwei Ausfällen |
| MTTR (Mean Time to Repair) | Durchschnittliche Reparaturdauer bei einem Ausfall |
| Ausschussquote (%) | (Fehlerhafte Teile / Gesamtmenge) × 100 |
| Rüstzeitquote | (Rüstzeit / Gesamtzeit) × 100 |
| Nutzungsgrad | (Produktive Zeit / Gesamtzeit) × 100 |
Beispiel:
In einer Schicht von 8 Stunden fallen 3 Rüstvorgänge à 20 Minuten an → Rüstzeitquote = (60 / 480) × 100 = 12,5 %
4. Praktische Maßnahmen zur Verlustminimierung
- TPM (Total Productive Maintenance) zur Reduktion ungeplanter Stillstände
- CMMS gestützte Instandhaltung, ausreichend qualifizierte Mitarbeiter
- SMED (Single-Minute Exchange of Die) zur Verkürzung von Rüstzeiten
- Poka Yoke zur Vermeidung von Fehlern in der Produktion
- Schulungen und Standards zur Leistungssteigerung von Mensch und Maschine
- Einsatz digitaler MES-Systeme zur Kennzahlenerfassung und Auswertung in Echtzeit
5. Fazit
Die Analyse von Produktionsverlusten ist der erste Schritt zur kontinuierlichen Verbesserung. Die OEE bietet ein objektives und vergleichbares Maß für die Effizienz von Anlagen, während ergänzende Kennzahlen wie Ausschussquote, Rüstzeitquote oder MTBF vertiefte Einblicke geben. Mit diesen Tools und praxisnahen Methoden lassen sich Schwachstellen systematisch beheben und die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigern.
𝙀𝙞𝙣𝙚 𝙩𝙞𝙚𝙛𝙚𝙧𝙚 𝘼𝙣𝙖𝙡𝙮𝙨𝙚 𝙙𝙚𝙧 𝙑𝙚𝙧𝙡𝙪𝙨𝙩𝙦𝙪𝙚𝙡𝙡𝙚𝙣 brachte ein überraschendes Ergebnis: Die Maschinenverfügbarkeit lag tatsächlich bei über 90%. Die eigentlichen Verursacher waren lange Rüstzeiten und eine ineffiziente Materialversorgung. Diese „unsichtbaren“ Probleme führten zu den größten Verlusten – nicht die Maschinen selbst.
𝙆𝙤𝙣𝙠𝙧𝙚𝙩𝙚 𝙐𝙢𝙨𝙚𝙩𝙯𝙪𝙣𝙜: In dem zugrundeliegenden realen Projekt haben wir uns nach der Analyse auf die Verkürzung der Rüstzeiten und die Optimierung der Materialversorgung konzentriert. Über die Projektlaufzeit führte dies zu einer Verringerung der Ausfallzeiten um 20% und einer deutlichen Steigerung der Ablieferquote und Termintreue.
🔍 Verluste in der Produktion: Der falsche Fokus auf Maschinenstillstände!
In vielen Produktionsbesprechungen wird oft nur über die „schlecht laufenden“ Maschinen diskutiert. Aber was, wenn ich Ihnen sage, dass die wahren Verursacher für Lieferverzögerungen und Ausfallzeiten nicht unbedingt die Maschinen sind? 🙅♂️
Eine tiefere Analyse der Verluste kann überraschende Ergebnisse liefern. In einem realen Projekt haben wir festgestellt, dass die technische Maschinenverfügbarkeit über 90% lag! Die Hauptprobleme lagen jedoch in langen Rüstzeiten und einer ineffizienten Materialversorgung – „unsichtbare“ Probleme, die oft übersehen werden. 🕵️♂️
Hier sind die Schritte, die wir unternommen haben:
- Datenanalyse: Wir haben unsere Produktionsdaten untersucht und herausgefunden, wo genau die Engpässe liegen.
- Rüstzeiten reduzieren: Durch gezielte Maßnahmen wie Schulungen und Prozessoptimierungen konnten wir die Rüstzeiten erheblich verkürzen.
- Materialversorgung optimieren: Die Implementierung eines Just-in-Time-Systems half uns, den Materialfluss zu verbessern und Verzögerungen zu minimieren.
Das Ergebnis? Eine Verringerung der Ausfallzeiten um 20% sowie eine signifikante Steigerung der Ablieferquote und Termintreue! 📈
Ich erinnere mich an meine eigene Erfahrung in einem ähnlichen Projekt. Damals war ich überrascht, wie viel Potenzial in der Optimierung von Prozessen lag – weit mehr als ich mir erhofft hatte. Es hat mir gezeigt, wie wichtig es ist, nicht nur auf das Offensichtliche zu schauen, sondern auch die zugrunde liegenden Ursachen zu identifizieren.
Eine OEE-Berechnung muss mittels Betriebsdatenerfassung automatisch generiert werden, nur so lassen sich die Schwachstellen idendifizieren.
Um nachhaltige Veränderungen in der Produktion zu erzielen, ist es entscheidend, eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung zu etablieren. Dies bedeutet, dass alle Mitarbeiter – vom Maschinenführer bis zum Management – aktiv in den Prozess eingebunden werden müssen. Meetings sollten nicht nur zur Problemmeldung dienen, sondern auch Raum für innovative Ideen und Lösungen bieten. Das bedeutet, dass wir das wertvolle Wissen und die Erfahrungen unserer Teams nutzen sollten, um gemeinsam an Verbesserungen zu arbeiten. Darüber hinaus ist die Einbeziehung von Feedbackschleifen unerlässlich; regelmäßige Überprüfungen der implementierten Maßnahmen helfen dabei, deren Wirksamkeit zu bewerten und gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen. Indem wir diese kollektive Verantwortung fördern, schaffen wir ein Umfeld, in dem kontinuierliche Optimierung nicht nur möglich, sondern auch selbstverständlich wird.
📈 Zugegeben, ein simples Beispiel, aber nach meiner Überzeugung sind es datengestützte Entscheidungen, die den Unterschied machen. Und wo gestern noch aufwendige Analysen notwendig waren, lassen sich mittlerweile Produktionsdaten mit KI-Unterstützung quasi in Echtzeit analysieren. Statt „gefühlter“ Argumente gibt es so belastbare Hintergründe und qualifizierte Lösungsansätze für Produktionsprobleme auf höchstem Niveau.
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