Produktivität vs. Qualität – ein Zielkonflikt? - lemcon.tech | Ingenieurbüro Lemmerer

💼 Produktivität vs. Qualität – ein Zielkonflikt?

Produktivität und Qualität werden in der Praxis häufig als Gegenspieler wahrgenommen: Mehr Output, mehr Umsatz – aber mit der Gefahr von Ausschuss, Reklamationen und Nacharbeit. Umgekehrt scheint hohe Qualität oft mit langsamen, „teuren“ Prozessen verbunden. In reifen Produktions- und Serviceorganisationen zeigt sich jedoch: Der Zielkonflikt ist nur dann real, wenn Prozesse und Steuerungsgrößen falsch gestaltet sind. Richtig aufgesetzt verstärken sich Produktivität und Qualität gegenseitig.

Business-Ziel: Wirtschaftlich wachsen ohne Qualitätsabstriche

Für technische Führungskräfte und Betriebsleitungen lautet das strategische Ziel meist:
– Kapazität nutzen oder ausbauen
– Liefertermintreue sichern
– Qualitätskosten senken
– Cashflow und Ergebnis stabilisieren

Der „Fehler im System“ entsteht, wenn Produktivität ausschließlich über Mengenkennzahlen (Stück pro Stunde, ausgelastete Maschinenstunden) getrieben wird, ohne Qualitäts- und Prozessverluste vollständig einzupreisen. Dann werden Fehler effizient produziert.

Aus betriebswirtschaftlicher Sicht ist relevant:
– Produktive Stunden sind nur jene, die zu spezifikationskonformen, verkaufbaren Einheiten führen.
– Qualitätskosten (Ausschuss, Nacharbeit, Gewährleistung, Rückrufe, Image) sind Teil der Herstellkosten und der Risikoposition des Unternehmens.
– Kapitalbindung steigt stark an, wenn Nacharbeit oder Reklamationen die Durchlaufzeit erhöhen.

Die zentrale Steuerungsfrage lautet daher: Wie lässt sich der Durchsatz pro wertschöpfender Ressource steigern, während Fehlerwahrscheinlichkeit und Qualitätsrisiko systematisch sinken?

Technische Hebel: Qualität in den Prozess integrieren

1. Prozessstabilität als Basis: Von „Speed“ zu „Capability“

Ein stabiler, fähiger Prozess ist die Voraussetzung dafür, dass höhere Geschwindigkeiten nicht in steigenden Ausschuss umschlagen. Schlüsselbegriffe:
– Prozessfähigkeit (Cp, Cpk): Verhältnis von Toleranzbreite zur realen Streuung. Ein Prozess mit Cpk ≥ 1,33 gilt in vielen Branchen als solide Grundlage für Serienproduktion.
– Statistische Prozesslenkung (SPC): Laufende Auswertung von Prozessdaten (z.B. Dimensionen, Temperaturen, Zeiten), um Trends und Abweichungen vor Grenzwertverletzungen zu erkennen.

In der Praxis bedeutet das:
– Vor einer Takterhöhung wird die Prozessfähigkeit gemessen und verbessert (z.B. durch robuste Werkzeuge, stabilere Rohmaterialqualität, automatisierte Parametereinstellung).
– Für kritische Merkmale werden Regelkarten eingesetzt; Bediener erhalten klare Eingriffsregeln, bevor Ausschuss entsteht.

Ergebnis: Mehr Output bei gleichbleibender oder besserer Qualität, weil die Streuung im Griff ist und der „Kostenblock Ausschuss“ begrenzt wird.

2. Automatisierte Prüfungen: 100-Prozent-Kontrolle dort, wo sie wirtschaftlich ist

Klassische Endkontrolle mit Stichproben stößt an Grenzen, wenn Taktzeiten hoch sind oder die Fehlerfolgekosten sehr groß sind (zum Beispiel sicherheitsrelevante Komponenten). Technischer Hebel:
– Inline-Mess- und Prüfsysteme (Kamerasysteme, Laserscanner, Kraft-Weg-Überwachung, Funktionsprüfstände) direkt in der Linie.
– Fehlerschwere-abhängige Prüftiefe (orientiert an Methoden wie Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse – FMEA): Hohe Risikoprioritätszahlen rechtfertigen höhere Prüftiefe.

Wirtschaftliche Wirkung:
– Senkung der internen Fehlerkosten (Nacharbeit, Ausschuss) durch frühzeitige Erkennung.
– Reduktion externer Fehlerkosten (Reklamationen, Haftungsrisiko, Rückrufaktionen).
– Höhere Prozesssicherheit ermöglicht eine aggressivere Taktgestaltung, weil das Risiko unentdeckter Fehlteile sinkt.

3. Automatisierung und Digitalisierung: Produktivität ohne Blindflug

Automatisierungslösungen entfalten ihre Wirkung erst dann voll, wenn produktions- und qualitätsrelevante Daten strukturiert genutzt werden:
– Maschinendaten und Qualitätsdaten verknüpfen (Manufacturing Execution System, Qualitätsmanagementsystem): Welche Parameterkonstellationen führen zu Fehlern?
– Ursachenanalyse mit Daten (z.B. Pareto-Auswertungen, Korrelationsanalysen, Prozess-Mining): Systematische Identifikation der „Top-Fehlerquellen“.
– Rückverfolgbarkeit (Traceability): Eindeutige Zuordnung von Chargen, Parametern und Prüfresultaten zu jeder Einheit oder Losgröße.

Mit solchen Systemen können Produktionsverantwortliche:
– „Schnelle Läufer“ identifizieren, bei denen eine Erhöhung der Taktzahl wirtschaftlich ist.
– „Problemzonen“ gezielt ansteuern, anstatt flächendeckend Puffer und Reserven einzubauen.

Ergebnis:
– Höhere Gesamtanlageneffektivität (OEE), weil Stillstände und Qualitätsverluste gesenkt werden.
– Bessere Entscheidungsgrundlagen für Investitionen in Engpassanlagen oder qualitätsrelevante Upgrades.

4. Standardisierte Arbeit und Qualifikation: Menschliche Varianz reduzieren

Selbst in hochtechnisierten Umgebungen bleibt der Mensch ein zentraler Faktor. Produktivität und Qualität verschlechtern sich, wenn Abläufe personenabhängig sind. Hebel:
– Standardisierte Arbeitsschritte mit klar definierten Soll-Zeiten und Qualitätsmerkmalen.
– Visuelle Arbeitsanweisungen (Fotos, Piktogramme, Prüfkarten an der Station).
– Qualifikationsmatrizen: Transparenz, welche Personen welche Tätigkeiten sicher beherrschen.

Praxiswirkung:
– Verringerung der Streuung zwischen Schichten und Bedienern.
– Schnellere Einarbeitung, weniger Lernfehler.
– Stabilere Prozesszeiten – Voraussetzung für belastbare Kapazitätsplanung.

5. Fehlervermeidung statt Fehlerentdeckung: Poka Yoke und robuste Konstruktion

Jeder Schritt, der Fehler physikalisch oder logisch unmöglich macht, entlastet sowohl Qualitätssicherung als auch operative Führung. Beispiele:
– Poka Yoke: Asymmetrische Konturen, Stecker mit Kodierung, feste Montagepositionen, Montagelehren.
– Robuste Konstruktion und Toleranzmanagement: Bauteilgeometrie und Toleranzketten so gestalten, dass unvermeidliche Streuung in Fertigung und Einsatzbedingungen aufgefangen wird.

Wirtschaftliche Effekte:
– Reduktion der Prüfaufwände bei gleichzeitiger Qualitätssteigerung.
– Weniger Nacharbeit und Ausschuss.
– Besser planbare Durchlaufzeiten, weil Fehler nicht „spät“ im Prozess auftreten.

Wirtschaftliche Wirkung: Kostenstruktur und Risiko verschieben sich

Durch Integration von Qualität in den Prozess verändert sich die Kostenstruktur:
– Direkte Fertigungskosten können zunächst leicht steigen (zusätzliche Sensorik, Prüfschritte, Engineering-Aufwand).
– Qualitätskosten (Fehler intern und extern) sinken deutlich, oft überproportional.
– Kapazität wird produktiver, weil weniger Zeit für Nacharbeit, Umrüstungen und Störungen verloren geht.

Für Controller und Betriebsführung ist entscheidend, diese Effekte in Zahlen zu fassen:

Wird Produktivität so definiert, dass sie nur fehlerfreie, termin- und spezifikationskonforme Einheiten zählt, verschwindet der vermeintliche Zielkonflikt weitgehend: Qualität wird zu einer produktivitätssteigernden Investition.

Umsetzung: Vom Spannungsfeld zur gemeinsamen Kennzahlenlogik

1. Gemeinsames Zielsystem definieren

Um die typische Trennung „Produktionsleistung“ vs. „Qualitätsziele“ aufzulösen, braucht es ein harmonisiertes Kennzahlensystem:
– Verantwortlichkeiten klären: Linie, Instandhaltung, Qualität und Controlling definieren gemeinsam wenige Kernkennzahlen.
– Zielkonflikte offenlegen: Beispiel: Schichtbonus nur auf Stückzahl führt zu systematischem Druck gegen Qualitätsvorgaben.
– Anreizsysteme ausrichten: Leistungsprämien an Netto-Output und Qualitätskennzahlen koppeln, nicht nur an Brutto-Stückzahlen.

2. Technische Roadmap festlegen

Statt punktueller Einzelmaßnahmen empfiehlt sich eine abgestufte Vorgehensweise:
1. Bestandsaufnahme Prozess- und Qualitätsdaten: Welche Daten liegen vor, welche Lücken gibt es?
2. Quick Wins: Einfach umsetzbare Maßnahmen mit klarer Wirtschaftlichkeit (zum Beispiel zusätzliche Sensorik an bekannten Fehlerstellen, Anpassung von Prüfplänen, verbesserte Arbeitsanweisungen).
3. Systematische Prozessanalyse (zum Beispiel Wertstromanalyse mit Qualitätsfokus, Fehlerkostenanalyse): Identifikation der Engpässe, die sowohl Produktivität als auch Qualität einschränken.
4. Investitionsentscheidungen: Automatisierungs- und Messtechnik-Projekte mit klarer Nutzenrechnung (Verringerung Fehlerkosten, Steigerung Netto-Output, Reduktion Durchlaufzeit).

3. Controlling und kontinuierliche Verbesserung verankern

Für österreichische Unternehmen ist wichtig: Gesetzliche Mindestvorgaben (zum Beispiel in Arbeits- und Produktsicherheit, Mess- und Prüfwesen, Normenanforderungen) definieren den Rahmen; darüber hinaus geht es um Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit.

Praktischer Ansatz im Controlling:
– Fehlerkostenrechnung: Trennung in interne und externe Fehlerkosten, Präventionskosten und Prüfkosten.
– Projektcontrolling für Verbesserungsmaßnahmen: Messbare Sollgrößen (zum Beispiel Reduktion Ausschuss um x Prozentpunkte, Verkürzung Durchlaufzeit, Erhöhung Gesamtanlageneffektivität).
– Regelkreise etablieren: Monatliche Auswertung von Produktivitäts- und Qualitätskennzahlen auf gleicher Managementebene, nicht getrennt nach „Produktion“ und „Qualität“.

Fazit: Kein Naturgesetz, sondern Gestaltungsfrage

Produktivität und Qualität stehen nicht zwangsläufig im Widerspruch. Der Zielkonflikt entsteht dort, wo:
– Produktivität isoliert als Mengenleistung ohne Qualitätskorrektur verstanden wird,
– Qualitätsmanagement als „Kontrollinstanz am Ende“ statt als Prozessbestandteil gedacht wird,
– Anreizsysteme Bruttoausbringung gegenüber Netto-Wertschöpfung bevorzugen.

Technisch gestaltete, datenbasierte Prozesse mit integrierten Prüf- und Fehlervermeidungsmechanismen ermöglichen es, beide Ziele gleichzeitig zu erreichen: mehr verkaufbarer Output, stabilere Qualität, geringere Risiken – und damit eine verbesserte Ergebnislage und Planbarkeit. 🚀

Wer betriebliche Zielsysteme, technische Hebel und Controlling konsistent ausrichtet, löst den scheinbaren Gegensatz auf: Qualität wird zum Hebel der Produktivität, nicht zu ihrem Gegner.

Quellen (Auswahl)
– Juran, J. M. / Godfrey, A. B.: Juran’s Quality Handbook, 6th Edition, 2010, McGraw-Hill.
– Montgomery, D.C.: Introduction to Statistical Quality Control, 8th Edition, 2020, Wiley.
– VDI 2870 Blatt 1:2016-02, Qualitätskosten – Grundlagen.
– ISO 9001:2015, Qualitätsmanagementsysteme – Anforderungen.

Lassen Sie uns prüfen, wo in Ihrem Betrieb Produktivitätsziele und Qualitätsanforderungen heute noch gegeneinander laufen – und wie sich das technisch und betriebswirtschaftlich auflösen lässt. Stellen Sie gerne konkrete Rückfragen oder schildern Sie eine aktuelle Situation aus Ihrem Unternehmen.

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