Warum Produktionssteuerung digitale Kennzahlen braucht
Der Druck, ständig auf sich ändernde Marktsituationen reagieren zu müssen, ist für die deutsche Industrie längst zur neuen Normalität geworden. War es zuvor noch möglich, eine stabile und vor allem verlässliche Jahresplanung zu entwickeln, sehen sich Unternehmen heute vor der Herausforderung, dass Produktionskosten mittlerweile mit monatlichem Tracking auf Stückkostenbasis erfasst werden müssen.
Wer unter dieser neuen Volatilität über Produktionsstrategie, Wertschöpfungsstufen und Kostenoptimierung entscheiden muss, braucht vor allem kontinuierliche Transparenz im laufenden Betrieb, anstelle von punktuellen Rückblicken.
Genau hierin liegt aber die eigentliche Hürde: Die benötigten digitalen Kennzahlen sind in vielen Unternehmen längst vorhanden, aber da sie nicht mit einem klaren Steuerungsmodell verbunden sind, steuern sie nicht.
Zwei aktuelle Beispiele aus unseren Optimierungsprojekten zur Operational Excellence zeigen, wie unterschiedlich die Ausgangslagen sind – und wie ähnlich die eigentliche Herausforderung bleibt.
Wenn die nötige Transparenz fehlt: Produktionskennzahlen in der Praxis
Bei unserem ersten Referenzprojekt handelt es sich um einen OEM, dessen Produktionskennzahlen auf Schichtebene bislang punktuell und unvollständig erhoben wurden. Über die tatsächlichen Produktionszahlen bestand keine Transparenz, über den Bestand ebenso wenig. Die Produktionssteuerung erfolgte dementsprechend manuell und reaktiv, Durchlaufzeiten und reale Produktionskosten waren zum Projektstart nicht bekannt.
Beim zweiten Beispiel, einem Tier-1-Zulieferer, zeigte sich ein ähnliches Bild, allerdings mit anderen Vorzeichen: Digitale Kennzahlen waren bereits eingeführt und wurden täglich an Dashboards besprochen, aber sie ermöglichten keine resultierende Produktionssteuerung. Zudem sorgten fehlendes Produktionscontrolling und die Verschiebung von Produktionsaufträgen zwischen Standorten dafür, dass die realen Produktionskosten auch in diesem Fall mehr oder minder unsichtbar blieben.
Diese beiden Beispiele sind bei weitem keine Einzelfälle. Sie decken sich mit Analysen aus dem aktuellen Marktumfeld:
Laut einer aktuellen Lünendonk®-Studie zur Industry Performance sehen 56 Prozent der befragten Entscheidungsträger die Notwendigkeit zur weiteren Kostenoptimierung. Digitalisierung und KI in der Produktion gelten dabei für nahezu alle Unternehmen als relevante Hebel, aber bislang schaffen es nur wenige, entsprechende Projekte wirklich vollständig in die Praxis zu überführen und durchgängig zu skalieren.
Der Grund: fehlende oder mangelhafte Kennzahlen-Transparenz. Diese zeigt sich in der Praxis häufig an folgenden Punkten:
- Produktionskennzahlen auf Schichtebene sind unvollständig oder ungenau
- Durchlaufzeiten und reale Produktionskosten sind unbekannt
- Manuelle, reaktive Produktionssteuerung ohne Rückkopplung an die Planung
- Tägliche Dashboard-Reviews ohne resultierende Steuerungsfähigkeit
- Fehlendes Produktkostencontrolling auf Projektebene
- Verschobene Produktionsaufträge zwischen Standorten ohne Kostentransparenz
Zu welchen weiteren Ergebnissen die Lünendonk®-Studie kommt, lesen Sie in unserem Blog-Artikel „Zwischen Effizienz, Transformation und Wachstum: Das beschäftigt die deutsche Industrie“.
Was gute Produktionskennzahlen leisten müssen: OEE, Durchlaufzeit, Stückkosten
Eine belastbare Steuerung wird erst dann möglich, wenn sämtliche Kennzahlen innerhalb einer Produktion im Zusammenspiel betrachtet werden. Eine der wichtigsten Kennzahlen ist dabei die sog. OEE (dt.: Gesamtanlageneffektivität).
Die Kennzahl zur Gesamtanlageneffektivität wird durch zwei weitere Größen ergänzt:
- Durchlaufzeit: Als Spanne von Auftragsstart bis Fertigstellung. Sie wirkt sich direkt auf die Lieferfähigkeit und Kapitalbindung eines Unternehmens aus.
- Stückkostenbetrachtung: Aufgeschlüsselt nach Material, Personal und Anlagennutzung.
Richtig erhoben schaffen diese Kennzahlen die benötigte Transparenz über die internen Vorgänge einer Produktion. Ob daraus auch Steuerungsfähigkeit wird, entscheidet sich dann jedoch nicht an den jeweiligen Kennzahlen, sondern daran, wie Führung, Prozesse und Organisation mit ihnen umgehen.
OEE (Overall Equipment Effectiveness)
OEE (Overall Equipment Effectiveness) misst, wie effektiv eine Produktionsanlage tatsächlich genutzt wird. Dazu vereint sie Werte zur Verfügbarkeit, Leistung und Qualität. OEE macht Verluste sichtbar, die im Tagesgeschäft oft im Verborgenen bleiben: Mikrostillstände, Rüstzeiten und Nacharbeit. Für Unternehmen mit mehreren Standorten oder Schichten dient OEE als vergleichbare Größe über Werke hinweg, solange die Erhebung dieser Kennzahl überall einer einheitlichen Methodik folgt.
Operative Exzellenz als Basis der Produktionssteuerung
Genau an diesem Punkt setzt Operational Excellence an: Sie bildet das Fundament, auf dem digitale Kennzahlen ihre volle Wirkung entfalten können. Ingenics Consulting definiert vier Prinzipien operativer Exzellenz, die unabhängig von der Unternehmensgröße angewendet werden können. Entscheidend ist, dass sie als dauerhafte Haltung in den Unternehmen verankert werden.
Das Ingenics Consulting Framework für digitale Produktionssteuerung: Von Assessment bis Handover
Bei der Umsetzung dieser Prinzipien zur digitalen Transformation geht Ingenics Consulting in fünf Phasen vor.
Wie wir die strategische Ausrichtung und operative Umsetzung dabei konkret miteinander verzahnen, erfahren Sie auf unserer Seite zu Strategie und Zielbild für die digitale Transformation.
-
1. Assessment
Prüfung der Operations-Organisation und ihrer Prozesse. Use-Case-Scan und Fokussierung auf Prozesse mit dem größten Hebel, ergänzt um einen Check der Datenqualität und -konsistenz.
-
2. Optimierung
Outside-in-Blick auf die Prozesslandschaft und Prozessstabilität, sowie eine Gap-Analyse zu den zentralen Optimierungsansätzen (Wo muss vor der Digitalisierung organisatorisch optimiert und synchronisiert werden?)
-
3. Pilot
Einbindung der Umsetzungsorganisation, MVP im realen Prozess. Kurze Qualitäts-Loops ermöglichen schnelle Anpassung und KVP direkt im Pilotprozess, bevor die Roadmap zur Skalierung entschieden wird.
-
4. Skalierung
Schrittweiser Rollout in definierten Bereichen unter kontinuierlicher Kontrolle. Optimierungsverantwortung wird in den jeweiligen Bereichen etabliert, Anwendung und Akzeptanz der Maßnahmen im Tagesbetrieb gesichert.
-
5. Handover
Übergabe einer stabilen, optimierten Prozesslandschaft mit etablierten KVP- und Steuerungsprozessen an das Kundenteam, inklusive Support-Definition und nachgelagerter Qualitätschecks.
Praxisbeispiel: Strukturierte Analyse als Grundlage digitaler Produktionssteuerung
Am Beispiel des zuvor erwähnten OEM zeigt sich, wie gewinnbringend sich eine strukturierte Diagnose auswirken kann: Anstatt die vorhandenen, aber unvollständigen Schicht-Kennzahlen weiter isoliert zu betrachten, begann Ingenics Consulting mit einem Assessment der zugrundeliegenden Datenqualität und -konsistenz. Dies war notwendig, um zu einem späteren Zeitpunkt überhaupt in eine Skalierung übergehen zu können. Erst nachdem diese Kennzahlen über Schichten und Teilgewerke hinweg vergleichbar waren, ergab sich eine belastbare Steuerungsgrundlage für das Unternehmen.
Nächste Schritte: Produktionskennzahlen und Produktionssteuerung konsequent zusammenführen
Digitale Transformation erweist sich daher weniger als Technologiefrage, sondern vor allem als Frage der eigentlichen Umsetzung. Wem es gelingt, operative Exzellenz, organisatorische Klarheit und digitale Skalierung miteinander zu verbinden, schafft die Grundlage für nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.
Auf Basis unserer langjährigen, branchenübergreifenden Projekterfahrung gestalten wir diese Transformation gemeinsam mit Ihnen.
Sprechen Sie uns gerne an oder treffen Sie uns auf der Messe SMART MANUFACTURING EUROPE vom 21.–22.9.2026 in München.
FAQ: Häufige Fragen zu Produktionskennzahlen und Produktionssteuerung
Was sind die wichtigsten Produktionskennzahlen für Stückkosten, Bestand und Durchlaufzeit?
Eine belastbare Steuerung braucht Kennzahlen, die Kosten, Bestand und Zeit gemeinsam abbilden:
- Die Stückkostenbetrachtung zeigt, was ein Teil tatsächlich kostet (aufgeschlüsselt nach Material, Personal und Anlagennutzung).
- Transparenz über den tatsächlichen Bestand macht gebundenes Kapital sichtbar.
- Die Durchlaufzeit wirkt sich direkt auf Lieferfähigkeit aus.
- OEE verbindet Verfügbarkeit, Leistung und Qualität einer Anlage in einer Kennzahl.
Entscheidend ist dabei die regelmäßige, konsistente Erhebung dieser Kennzahlen auf Schichtebene. Erst dadurch werden Zahlen zu einer echten Steuerungsgrundlage.
Was versteht man unter OEE und wofür wird die Kennzahl genutzt?
OEE steht für Overall Equipment Effectiveness (dt.: Gesamtanlageneffektivität). Sie setzt sich aus Verfügbarkeit, Leistung und Qualität zusammen und macht Verluste sichtbar, die im Tagesgeschäft oft unbemerkt bleiben (z.B. Mikrostillstände oder Nacharbeit). Ingenics Consulting nutzt OEE als Kennzahl in Optimierungsprojekten insbesondere dort, wo mehrere Standorte oder Schichten miteinander vergleichbar gemacht werden sollen. Voraussetzung dafür ist eine einheitliche Erhebungsmethodik.
Was ist der Unterschied zwischen Produktionsplanung und Produktionssteuerung?
Beide sind aufeinanderfolgende Schritte desselben Prozesses: Die Produktionsplanung legt vorausschauend fest, was wann und in welcher Menge produziert werden soll. Die Produktionssteuerung setzt diese Planung im laufenden Betrieb um und reagiert auf Abweichungen wie Maschinenausfälle oder Materialengpässe. Wenn diese beiden Seiten nicht miteinander verzahnt sind, entsteht ein Muster, das in der Praxis häufig zu beobachten ist: manuelle, reaktive Steuerung ohne Rückkopplung an die ursprüngliche Planung.
Warum scheitern viele KI- und Digitalisierungspilotprojekte in der Produktion an der Skalierung?
Ein Pilotprojekt läuft in der Regel unter kontrollierten Bedingungen ab, bei denen bestimmte Faktoren bewusst ausgeklammert werden. Dazu können u.a. uneinheitliche Prozesse zwischen Standorten, fehlende Mandate für organisationsweite Veränderungen oder auch zu eng zugeschnittene Lösungen zählen. Geht es nach dem erfolgreichen Piloten dann darum, diesen zu skalieren, werden genau diese Faktoren zum Problem. Im Bereich KI gelingt es derzeit nur wenigen High-Performern, Workflows grundlegend neu zu gestalten, gezielt zu priorisieren und Verantwortung früh in die internen Fachbereiche zu übergeben – während gleichzeitig über 60 Prozent aller AI-Initiativen nicht über die Pilotphase hinauskommen – und das branchenübergreifend.
Warum macht Ingenics Consulting operative Exzellenz zur Grundlage der digitalen Transformation?
Operative Exzellenz beschreibt zunächst einmal stabile, verstandene und kontinuierlich verbesserte Prozesse, unabhängig davon, ob sie digital unterstützt sind. Denn: Digitale Werkzeuge verstärken lediglich, was bereits vorhanden ist. Sind Prozesse stabil und synchronisiert, entfaltet ein neues Tool seine volle Wirkung; ist das nicht der Fall, digitalisiert ein neues Tool im Zweifel nur das bereits bestehende Chaos. Ingenics Consulting definiert operative Exzellenz deshalb als Fundament für jede erfolgreiche digitale Transformation. Dabei stehen Führung, synchronisierte Prozesse und klare Verantwortlichkeiten für Optimierungen an erster Stelle. Die Auswahl der konkreten Technologie, die für die Umsetzung der Transformation benötigt wird, wird erst vorgenommen, wenn diese Punkte klar definiert sind.
