Produktionskennzahlen: Die wichtigsten KPIs für die Produktion

Aktualisiert: 09. Oktober 2024

8 min.

Haufe Redaktion Cloud ERP Produktion

Höher, schneller, weiter – auch bei der Nutzung von Daten bewegen wir uns im Eiltempo. Gerade die Produktion kann von Echtzeitdaten maximal profitieren. Fehlerquellen werden effizienter aufgedeckt und Lösungen schneller gefunden. Welche entscheidende Rolle KPIs dabei spielen und wie Sie das Maximum aus ihnen herausholen erfahren Sie in diesem Blogartikel. Außerdem zeigen wir, wie modernste Cloud-ERP-Systeme diese Prozesse steuern.

Die Macht der datengesteuerten Entscheidungsfindung

„Without Data you are just another person with an opinion.” Das Zitat des Statistikers Edward Deming ist heute aktueller denn je. Früher mussten sich Unternehmen oft auf Instinkt und Bauchgefühl verlassen, doch heute bieten Daten verlässliche Unterstützung bei der Entscheidungsfindung. Echtzeitdaten, KPIs und digitale Tools revolutionieren die Geschäftswelt und insbesondere die Produktion profitiert enorm: Die Effizienz steigt, Kosten sinken und die Qualität verbessert sich. Durch Datenanalysen werden präzisere Vorhersagen möglich, Produktionsprozesse optimiert und Probleme schneller erkannt – die Wettbewerbsfähigkeit steigt. Nutzen Sie Daten als Basis für Ihre Entscheidungen und als Treibstoff für Ihr Wachstum.

Definition: KPIs und Kennzahlen

Auf den ersten Blick scheinen KPIs und Kennzahlen das Gleiche zu sein: Beide sind messbare Leistungsindikatoren in verschiedenen Bereichen, aber sie unterscheiden sich in einem gewissen Punkt. Der Begriff "Kennzahl" bezieht sich auf jeden messbaren Wert.  Der Begriff der "KPIs (Key Performance Indicators)" hingegen ist eng mit spezifischen Geschäftszielen verknüpft, was sie zu Schlüsselindikatoren für Erfolg oder Misserfolg macht.  Das heißt, alle KPIs sind gleichzeitig auch Kennzahlen, aber nicht alle Kennzahlen sind KPIs.  Das blinde Verfolgen einer Vielzahl von Kennzahlen ohne die Berücksichtigung ihres Mehrwerts für das Unternehmen ist selten zielführend. Effektiver ist es, Ziele zu definieren und diese mit entsprechenden KPIs zu verknüpfen, um den Fortschritt präzise zu messen und relevante Prozesse gezielt zu optimieren.

Verborgenes Potenzial freisetzen: Warum KPIs der Schlüssel zu exzellenter Produktion sind

KPIs sind die Geheimwaffe der Produktion, denn sie verwandeln oftmals undurchsichtige Fertigungsprozesse in eine gläserne Produktion. Sie erkennen Ineffizienzen und deren Lösung – auf einen Blick.  
 
Die Relevanz variiert je nach Branche und Unternehmen, und nicht alle KPIs sind für jeden Betrieb entscheidend. In der Produktion sollten Sie sich auf maximal zehn KPIs konzentrieren, um die Komplexität zu reduzieren. Diese ausgewählten Kennzahlen betreffen wichtige Bereiche wie Produktionseffizienz, Kundenzufriedenheit und Leadzeiten. Passen Sie Ihre KPIs individuell an Ihre Unternehmensbedürfnisse an und stellen Sie sicher, dass jede Kennzahl spezifische Anforderungen erfüllt. So entfalten Sie das volle Potenzial Ihrer Produktionsprozesse.

Geeignete KPIs für die Produktion sollten: 

  • auf strategische Ziele ausgerichtet sein. Vor der Auswahl eines zu verfolgenden KPIs ist es relevant zu wissen, welches Ziel erreicht werden soll. Der KPI sollte den Fortschritt in Richtung dieses Ziels messen. 
  • quantifizierbar und messbar sein. Ohne eine klare Methode zur Messung können Fortschritte nicht verfolgt werden. Möglichst spezifische Ziele sind erforderlich, um dem KPI und den daraus resultierenden Maßnahmen einen Mehrwert zu verleihen.  
  • erreichbar und umsetzbar sein. Utopische Ziele haben keinen Nutzen. Es ist entscheidend, realistische Ziele zu definieren, die den aktuellen Zustand des Unternehmens widerspiegeln. 

 

Die wichtigsten KPIs für modernes Produktionsmanagement

Wir haben für Sie 5 Produktions-KPIs die in der Produktion eine große Rolle spielen zusammengefasst.  

1. Gesamtanlageneffektivität (OEE):

Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) ist eine wichtige Kennzahl zur Messung der Effizienz und Leistung von Produktionsanlagen. Sie ermöglicht es, den Grad der Auslastung einer Anlage und die tatsächlich erzielte Produktion im Vergleich zur geplanten Produktion zu bewerten. OEE kombiniert drei Hauptkomponenten: Verfügbarkeit, Leistung und Qualität. 

  1. Verfügbarkeit: Dieser Teil misst den Anteil der geplanten Produktionszeit, in der die Anlage tatsächlich produktiv ist. Ausfälle, Wartungen oder andere unvorhergesehene Unterbrechungen führen zu geringerer Verfügbarkeit. 
  2. Leistung: Hier wird bewertet, wie effizient die Anlage während der produktiven Zeit arbeitet. Das Ziel ist es, die Produktionsgeschwindigkeit oder -rate auf das Optimum zu bringen, um Stillstände oder Verlangsamungen zu minimieren. 
  3. Qualität: Dieser Aspekt misst den Anteil der produzierten Einheiten, die den Qualitätsstandards entsprechen. Ausschuss oder fehlerhafte Teile mindern die Qualität und somit den OEE. 

 

Die Formel zur Berechnung der Gesamtanlageneffektivität lautet:

OEE = Verfügbarkeit x Leistung x Qualität.

Ein idealer OEE-Wert von 100% würde bedeuten, dass die Anlage während der gesamten Zeit voll verfügbar, mit optimaler Leistung und ohne Qualitätsprobleme arbeitet. Unternehmen verwenden OEE, um Engpässe und Verbesserungspotenziale in der Produktion zu identifizieren und Maßnahmen zur Steigerung der Effizienz zu ergreifen. 

Beispiel: Eine Produktionslinie hat eine geplante Laufzeit von 10 Stunden. Während dieser Zeit sollte sie 1.000 Einheiten produzieren. Tatsächlich wurden 900 Einheiten produziert, wobei 850 Einheiten qualitativ gut waren. Die OEE-Berechnung wäre: Verfügbarkeit (90%) x Leistung (90%) x Qualität (94,44%) = OEE von 76,5%. 

2. Unfertige Erzeugnisse (WIP): 

Unfertige Erzeugnisse (WIP), auch als "Work in Progress" bezeichnet, sind Produkte oder Materialien, die sich in verschiedenen Stadien der Fertigung befinden, aber noch nicht als fertige Produkte betrachtet werden können.  

Beispiel: Ein Unternehmen stellt Autos her. WIP würde hier den Wert der unfertigen Autos, die sich in verschiedenen Montagestufen befinden, repräsentieren. Dies können Rahmen, Motoren, Karosserieteile usw. sein, die auf ihre endgültige Montage warten. 

Die WIP-Kennzahl wird oft durch die Formel

WIP = Produktions-Leadzeit x Produktionsflusswert  

Produktions-Leadzeit ist die Zeit, die benötigt wird, um eine Produktcharge fertigzustellen, und der Produktionsflusswert misst den Wert des Materials, das im Produktionsprozess eingegangen ist, bevor das fertige Produkt erhalten wird. 

Dieser KPI hilft dabei, den Kapitalbedarf für in Bearbeitung befindliche Materialien zu ermitteln und Engpässe oder Verzögerungen im Produktionsprozess zu identifizieren. Ein hoher WIP kann auf ineffiziente Prozesse hinweisen, während ein niedriger WIP auf Engpässe oder Wartezeiten in der Produktion hinweisen. 

Beispiel: Ein Unternehmen stellt Möbel her. In einem bestimmten Fertigungsabschnitt sind 10 unfertige Stühle, 15 unfertige Tische und 5 unfertige Schränke. Die Fertigungskosten für einen Stuhl betragen 50€, für einen Tisch 100€ und für einen Schrank 200€. 

WIP = (Anzahl unfertige Stühle x Fertigungskosten pro Stuhl) + (Anzahl unfertige Tische x Fertigungskosten pro Tisch) + (Anzahl unfertige Schränke x Fertigungskosten pro Schrank) 

WIP = (10 Stühle x 50€) + (15 Tische x 100€) + (5 Schränke x 200€) = 500€ + 1500€ + 1.000€ = 3.000€ 

Der berechnete WIP beträgt 3.000€, was die Kosten für das unfertige Material in diesem Fertigungsabschnitt repräsentiert. 

3. On-Time-In-Full (OTIF): 

"On-Time-In-Full" (OTIF) ist ein Leistungsindikator, der die pünktliche und vollständige Lieferung von Bestellungen an ihre Kunden misst. OTIF zeigt, wie gut ein Unternehmen in der Lage ist, die Anforderungen seiner Kunden zu erfüllen. Der KPI wird berechnet, indem die Anzahl der rechtzeitig und vollständig gelieferten Bestellungen durch die Gesamtanzahl der Bestellungen dividiert wird. Das Ergebnis wird oft in Prozent ausgedrückt. 

Für die Ermittlung des OTIF, gibt es die folgende Formel:  

OTIF = (Anzahl rechtzeitig und vollständig gelieferter Bestellungen / Gesamtanzahl der Bestellungen) x 100 

Beispiel: Ein Unternehmen hat 20 Kundenaufträge erhalten. 18 Aufträge wurden pünktlich und vollständig geliefert, während 2 Aufträge mit jeweils fehlenden Positionen um 2 Tagen verspätet sind. Die OTIF-Quote beträgt daher 90% (18 korrekte Lieferungen von insgesamt 20 Aufträgen). 

4. Stückkosten (CPU): 

CPU steht für „Cost per Unit“ und stellt die durchschnittlichen Kosten für die Herstellung einer einzelnen Einheit eines Produkts dar. . Er wird berechnet, indem die Gesamtkosten, die für die Produktion eines bestimmten Zeitraums angefallen sind, durch die Anzahl der in diesem Zeitraum hergestellten Einheiten geteilt werden. 

Formel für Stückkosten (CPU): 

CPU = Gesamtkosten / Anzahl der hergestellten Einheiten 

Die Stückkosten sind wichtig, da sie Einblick in die Kostenstruktur der Produktion geben und es ermöglichen, den Preis pro Einheit festzulegen, um sicherzustellen, dass die Produktion profitabel ist. Eine Senkung der Stückkosten kann durch Optimierung der Produktion, Materialbeschaffung oder Effizienzsteigerungen erreicht werden. 

Beispiel: Ein Unternehmen hat im letzten Monat Gesamtkosten von 50.000 Euro für die Produktion aufgewendet. In diesem Zeitraum wurden insgesamt 10.000 Einheiten eines bestimmten Produkts hergestellt. Die Berechnung dieser Stückkosten (CPU) lautet: 

  • CPU = Gesamtkosten / Anzahl der hergestellten Einheiten 
  • CPU = 50.000 Euro / 10.000 Einheiten 
  • CPU = 5 Euro pro Einheit


Das bedeutet, es kostet im Durchschnitt 5 Euro, eine Einheit dieses Produkts herzustellen. Diese Kennzahl kann verwendet werden, um die Rentabilität der Produktion zu analysieren, Preisgestaltung zu optimieren und potenzielle Kostensenkungen zu identifizieren.  

5. Produktionsplanerfüllung (PSA): 

Die Produktionsplanerfüllung (PSA) ist eine Kennzahl, die die Leistung eines Unternehmens bei der Umsetzung seiner Produktionspläne misst. Sie gibt an, wie gut das tatsächliche Produktionsvolumen im Vergleich zum geplanten Produktionsvolumen erreicht wurde. Die PSA wird in Prozent ausgedrückt und zeigt, ob das Unternehmen in der Lage war, seine Produktionsziele effektiv zu erfüllen. 

Die Formel zur Berechnung der Produktionsplanerfüllung (PSA) lautet: 

PSA = (Tatsächlich produzierte Menge / Geplante Menge) * 100 

Beispiel: Ein Unternehmen hat geplant, 1.000 Einheiten eines Produkts herzustellen, konnte jedoch nur 900 Einheiten tatsächlich produzieren. 

PSA = (900 / 1.000) * 100 = 90% 

In diesem Fall beträgt die Produktionsplanerfüllung 90%, was bedeutet, dass das Unternehmen 90% seines geplanten Produktionsziels erreicht hat. Eine hohe PSA zeigt an, dass das Unternehmen effizient in der Lage ist, seine Produktionspläne umzusetzen, während eine niedrige PSA auf mögliche Engpässe oder Effizienzprobleme hinweisen kann. 

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Tipps für die Wahl der KPIs

Mit der Einrichtung geeigneter Produktions-KPIs können Sie Ihre Produktionskapazität besser nutzen, die Produktivität steigern, Lieferzeiten optimierenAusschuss reduzieren und Kosten kontrollieren. KPIs können sich kontinuierlich ändern. Je nach Phase in der Unternehmensentwicklung können einige Kennzahlen wichtiger sein, während in anderen Phasen andere Kennzahlen relevanter werden. Deshalb müssen die KPIs regelmäßig überprüft werden. Daher wird empfohlen, dass jeder KPI einem iterativen Prozess folgt. Dabei handelt es sich um eine kontinuierliche Vorgehensweise zur Verbesserung der Leistung eines Unternehmens anhand der Messung und Analyse von KPIs. Er umfasst folgende Schritte: 

  1. Messung des KPIs: Beginnen Sie mit der Erfassung von Daten, um den aktuellen Stand des ausgewählten KPIs zu bestimmen. Dies könnte beispielsweise die Anzahl fehlerhafter Produkte oder die Maschinenauslastung sein. 
  2. Aufgliederung des KPIs in Kategorien: Untersuchen Sie den KPI genauer, indem Sie ihn in Untergruppen oder Kategorien aufschlüsseln. Zum Beispiel könnten Sie Ausfallzeiten in Kategorien wie Maschinenausfall, Wartungszeit und geplante Stillstandzeiten unterteilen. 
  3. Sortierung der Kategorien mit höherem Verlustanteil: Identifizieren Sie die Kategorien, die den größten Einfluss auf den KPI haben. Verwenden Sie Werkzeuge wie Pareto-Diagramme, um die Hauptursachen für Leistungsverluste zu ermitteln. 
  4. Identifikation der Grundursache des Problems: Analysieren Sie die Hauptursachen für schlechte KPI-Werte. Warum treten diese Probleme auf? Sind es technische, organisatorische oder andere Faktoren? 
  5. Einrichtung von Gegenmaßnahmen zur Problemlösung: Entwickeln Sie Strategien, um die identifizierten Probleme anzugehen. Dies können Maßnahmen zur Prozessoptimierung, Schulung der Mitarbeiter oder Verbesserungen der Ausrüstung sein. 
  6. Erneute Messung des KPIs als iterativer Prozess: Implementieren Sie die Gegenmaßnahmen und überwachen Sie erneut den KPI. Erfassen Sie Daten, um festzustellen, ob die angewandten Lösungen eine positive Auswirkung haben. 
  7. Wiederholung des Prozesses: Wiederholen Sie diesen Zyklus kontinuierlich. Analysieren Sie regelmäßig die KPI-Daten, optimieren Sie Prozesse, setzen Sie neue Maßnahmen um und überprüfen Sie erneut die Auswirkungen. 

Diese Vorgehensweise ermöglicht es Unternehmen, kontinuierlich ihre Leistung zu verbessern, Engpässe zu beseitigen, Qualität zu steigern und Kosten zu senken, indem sie gezielt auf die identifizierten Problembereiche eingehen und die Wirksamkeit der implementierten Lösungen überwachen.

Wie datengesteuerte KPIs produzierende Unternehmen verändert haben

Datengesteuerte KPIs haben die Produktionssteuerung stark verändert, indem sie präzise Echtzeit-Einblicke bieten. Ein Beispiel ist Bosch: Mit Predictive Maintenance überwacht das Unternehmen ohne Unterbrechung Maschinendaten wie Vibrationen und Temperaturen. Potenzielle Probleme werden frühzeitig erkannt, sodass Wartungen gezielt und vor Ausfällen durchgeführt werden. Diese KPIs machen die Produktion flexibler und zukunftssicherer.

Auch KMU profitieren von datengesteuerter Entscheidungsfindung

Der milliardenschwere Riese Bosch ist nur bedingt mit Ihrer eigenen Produktion vergleichbar? Datengesteuerte KPIs transformieren auch Ihr Unternehmen. So steigert beispielsweise die Firma Hörluchs ihre Produktion mit KPIs und Haufe X360 – inklusive einer Verdopplung der bearbeiteten Aufträge pro Tag. Echtzeitanalysen helfen, Probleme früh zu erkennen, die Effizienz zu erhöhen und Ressourcen optimal zu nutzen.

Erfolgsgeschichte: Wie Hörluchs sein Business mit Haufe X360 revolutioniert

Eine Verdopplung der Aufträge pro Tag und ein enormes Wachstum managen – das kann nur Cloud-ERP. Erfahren Sie jetzt alles darüber wie das Unternehmen mit Haufe X360 wächst, welche Herausforderungen in der Implementierungsphase gemeistert wurden und von welche großartigen Ergebnisse erzielt werden konnten.

Echtzeit-Einblicke für die Produktion durch ERP mit maßgeschneiderten KPI Dashboards

Doch wie lassen sich KPIs optimal verfolgen? Cloud-ERP-Systeme wie Haufe X360 revolutionieren die Produktion, indem sie Echtzeit-Einblicke und flexibles Management bieten. Sie integrieren Daten aus verschiedenen Bereichen, was die zentrale Überwachung der KPIs erleichtert. Maßgeschneiderte KPI-Dashboards visualisieren diese Daten und ermöglichen eine schnelle Reaktion auf Veränderungen.

In der Produktion überwachen diese Dashboards wichtige KPIs wie Produktionsgeschwindigkeit, Qualitätskontrolle und Maschinenverfügbarkeit. Unternehmen erkennen Engpässe frühzeitig, optimieren den Materialfluss und nutzen Ressourcen effizienter. Cloud-ERP-Systeme verbessern den Zugriff auf Daten von überall, fördern die Zusammenarbeit und unterstützen fundierte Entscheidungen in Echtzeit. Sie bieten zudem automatisierte Updates und Sicherheitsfeatures, die kostengünstiger sind als lokale Lösungen.

Hier sehen Sie beispielhaft, wie Ihre KPIs im Dashboard von Haufe X360 dargestellt werden können:

Insgesamt trägt Haufe X360 dazu bei, Produktions-KPIs effektiv zu verfolgen, zu analysieren und zu verbessern.