Produktivitätskennzahlen sind unverzichtbare Instrumente, um die Effizienz und Leistungsfähigkeit von Produktionsprozessen zu bewerten und zu steigern. Sie liefern Daten, die Unternehmen helfen, Optimierungsentscheidungen zu treffen und ihre Fertigung zu verbessern.
In diesem Artikel erfahren Sie, was Produktivitätskennzahlen sind, warum sie wichtig sind und wie sie effektiv eingesetzt werden können.
Was sind Produktivitätskennzahlen?
Produktivitätskennzahlen sind quantifizierbare Maße, die die Effizienz von Ressourcen, Maschinen und Arbeitskräften in der Fertigung darstellen. Beispiele sind die Ausbringungsmenge pro Stunde, die Maschinenauslastung oder die Arbeitsproduktivität.
Sie basieren auf Leistungsparametern und Prozesssignalen und sind eng mit Produktionsleistungskennzahlen wie der OEE (Overall Equipment Effectiveness) verknüpft. Ihr Ziel ist es, die Anlagenproduktivität zu maximieren.
Bedeutung der Produktivitätskennzahlen in der Produktion
Produktivitätskennzahlen bieten Transparenz über die Leistungsfähigkeit der Fertigung und helfen, Schwachstellen wie Maschinenausfälle, Prozessunterbrechungen oder Materialengpässe zu erkennen.
Sie unterstützen die Qualitätsoptimierung, indem sie Fehlerquellen aufdecken, und ermöglichen eine präventive Wartungsstrategie, die Stillstände minimiert.
Ohne diese Kennzahlen bleiben Fertigungskosten hoch, und Potenziale für Nacharbeit oder Ausschusskosten werden nicht gehoben.
Wichtige Produktivitätskennzahlen im Überblick
- Ausbringungsmenge: Misst die produzierte Menge pro Zeiteinheit und zeigt die Effizienz an.
- Arbeitsproduktivität: Bewertet die Leistung der Mitarbeiter pro Stunde oder Schicht.
- Stillstandsquote: Zeigt den Anteil unproduktiver Zeit, beeinflusst durch Störungsmanagement.
Diese Kennzahlen sollten regelmäßig überprüft werden, um Verbesserungen zu steuern.
Maßnahmen zur Nutzung von Produktivitätskennzahlen
Eine Prozessanalyse nutzt Produktivitätskennzahlen, um ineffiziente Abläufe wie lange Rüstprozesse zu identifizieren. Eine optimierte Produktionsplanung passt Ressourcen anhand dieser Daten an, um die Auslastung zu verbessern.
Die Fertigungsautomatisierung kann gezielt eingesetzt werden, wo Kennzahlen Schwächen aufzeigen, und Predictive Maintenance optimiert die Wartungseffizienz basierend auf Stillstandsdaten. Schulungen fördern den bewussten Umgang mit diesen Kennzahlen.
Technologische Unterstützung
Manufacturing Execution Systems (MES) erfassen Produktivitätskennzahlen in Echtzeit und liefern präzise Analysen. Prozessüberwachung mit Sensoren sammelt Daten, die in Datenerfassungssysteme fließen, während Analysetools die Kennzahlen mit Optimierungsentscheidungen verknüpfen.
