Kennzahlen: eine unübersichtliche Ansammlung von Zahlen und Berechnungen?

Der historische Ansatz, die Steuerung nach Ergebnis ist langsam und einseitig, da die Veränderungsrate der Unternehmensumwelt deutlich gestiegen ist. Um ein Unternehmen effizient lenken zu können, ist der (Nicht-) Eintritt des Erfolgs zu spät nachvollziehbar. Ein jederzeit verfügbares Management-Cockpit schafft Abhilfe.

Heute setzen viele Unternehmen auf integrierte Kennzahlensysteme und -Cockpits, die insbesondere nicht-monetäre Kennzahlen messen und jederzeit eine Einschätzung über die zukünftigen Entwicklungen des Unternehmens ermöglichen. Das Ziel von diesen ist, schnell und vollständig über die Gesamtheit des Unternehmens zu informieren. Denn sie bilden eine Grundlage zur kurzfristigen Ableitung von Handlungsbedarfen und stellen die Nachverfolgung und Erfolgsmessung von Maßnahmen sicher. Des Weiteren wird über Sollwerte auch die zukünftige Entwicklungsrichtung des Unternehmens auf Grundlage der langfristigen, strategischen Ausrichtung festgelegt und nachgehalten.

Ziele oder Visionen auf Unternehmensebene werden in einem methodischen stufenförmigen Prozess mithilfe von Kennzahlen in die Prozesssicht übersetzt. Denn die Prozesssicht bestimmt das Verhalten im Tagesgeschäft und ist somit die Grundlage für das Ergebnis. Hieraus folgt: Auf Managementebene wird erst eine effiziente Steuerung durch das Zusammenspiel und die Aggregierung der Prozesskennzahlen ermöglicht.

Fallstricke von Kennzahlen im Alltag

Irrelevanz In der Praxis werden vielfach einfach Kennzahlen und deren Sollwerte vorgegeben. Dies geschieht, ohne zu überprüfen, ob die Kennzahlen einen Bezug zu den Unternehmenszielen haben. Das reine Reporting von Zahlen bedeutet hohen Aufwand, sorgt für Unmut bei Mitarbeitern und resultiert in einem Labyrinth aus Zahlen, Daten und Fakten. So werden schließlich Informationen gesammelt, die dem Unternehmen außer Aufwand nichts bringen. Denn, sofern die Kennzahlen keinen Bezug zu konkreten Zielen haben, sind sie im unternehmerischen Sinne nutzlos.

Beispiel: Wer in der Produktion eine „Null-Fehler-Strategie“ einführt und als Kennzahl hierfür die Anzahl an Kundenreklamationen zu Grunde legt, tendiert zur Endkontrolle seiner Produkte und wird selten den Ausschuss und die Nacharbeit zwischen den Produktionsschritten als Quelle definieren. Eben hier allerdings wird die Basis für ein fehlerfreies Produkt gelegt.

1. Missbrauch und Manipulation

Kennzahlen werden aufgrund von Kenngrößen gebildet. Ereignisse müssen diesen Kenngrößen zugeordnet werden. Werden nun Kenngrößen oder Ereignisse im Sinne desjenigen definiert, dessen Handeln an der Kennzahl gemessen wird, so wird dieser versuchen, Ergebnisse in seinem Sinne zu definieren. Kenngrößen und Ereignisse unterliegen hierbei einem Interpretationsspielraum, sofern dieser nicht durch klare Vorgaben eingegrenzt und periodisch hinterfragt wird.

Beispiel: Wer die Anlageneffektivität von Produktionsstätten im internationalen Vergleich beurteilt, muss einen gleichen Bezugsrahmen setzen. Z.B. haben gesetzlich zulässige Betriebszeiten unterschiedlicher Länder Einfluss auf die Anlageneffektivität, sofern die Betriebszeit und nicht die einheitliche Kalenderzeit definiert ist. Von der hohen Anzahl an Feiertagen und damit der Reduktion der Betriebszeit im Vergleich zur Kalenderzeit profitiert dann insbesondere der Standort Deutschland. Der deutsche Produktionsleiter hat damit ein hohes Interesse die Betriebszeit und nicht die Kalenderzeit als Bezugsgröße zu wählen.

In ähnlicher Weise wird die Anlageneffektivität manipuliert, wenn Testzeiten als „geplante Stillstände“ in der Planbelegungszeit berechnet werden, deren Gutteilausbringung jedoch in die Berechnung der Gesamtproduktivität ohne anteilige Erhöhung der Zeit einfließen. 

Kennzahlen werden ebenso missbräuchlich benutzt, wenn automatisch „schlechte“ Kennzahlenwerte als „ungenügende“ Leistung des Mitarbeiters interpretiert werden. Denn die größte Angst von Mitarbeitern im Zusammenhang mit Kennzahlen ist, dass die Kennzahlen fehlerhaft interpretiert werden. Für die Mitarbeiter stellt sich leicht das Gefühl ein, dass ihr Ansehen darunter leiden könnte. Allerdings kann eine Abweichung zu Sollwerten an vielen Faktoren liegen, die sich nicht im Einflussbereich des Mitarbeiters befinden. Er hat dann keine Möglichkeit die Faktoren, die zum schlechten Kennzahlwert geführt haben, hinreichend zu beeinflussen. Abweichungen können z.B. daran liegen, dass sich Veränderungen am Markt ergeben haben, die Messung fehlerhaft war oder der Zielwert unrealistisch definiert wurde.

Um der Angst vor Fehlinterpretationen zu begegnen, ist ein besonderes Kommunikationsmanagement ohne Schuldzuweisungen notwendig. Darüber hinaus empfiehlt sich die Einführung eines strukturierten Problemlösungsprozesses, um aus Abweichungen im Prozess notwendige und nachhaltig wirksame Verbesserungen ableiten zu können.

2. Daten

Daten sind Angaben über Sachverhalte. Aus ihnen kann Wissen extrahiert werden, wenn bestimmte Qualitätskriterien für Daten eingehalten werden:

Korrektheit (Übereinstimmung mit der Realität), Konsistenz (kein Widerspruch des Datensatzes zu anderem Datensatz), Zuverlässigkeit (Nachvollziehbarkeit der Entstehung), Vollständigkeit (Einbeziehung aller notwendigen Attribute), Genauigkeit (Exaktheit), Relevanz (Stimmigkeit von Informationsgehalt und jeweiligem Informationsbedarf), Einheitlichkeit (einheitlicher Aufbau Informationen eines Datensatzes), Eindeutigkeit (eindeutig Interpretierbarkeit) und Verständlichkeit (Anschaulichkeit der Datensätze in ihrer Begrifflichkeit und ihrem Aufbau).

Wenn Daten nicht über die entsprechenden Qualitätskriterien verfügen, sind diese als Grundlage zur Erhebung von Kennzahlen ungeeignet.

Beispiel: In einem Unternehmen werden Anlagen im Automatikbetrieb betrieben. Eine Maschinendatenerfassung ist vorhanden. Gleichzeitig werden Maschinendaten händisch erfasst. Maschinendatenerfassung und händische Aufschreibung weisen starke Unterschiede auf. Viele Kurzstillstände von wenigen Sekunden werden nicht im händischen System erfasst. Auch werden Maschinenstillstände, die gleichen Ursprungs sind, in der händischen Erfassung häufig – aber nicht immer – zusammengezählt. Die händisch aufgezeichneten Daten stimmen weder mit der Realität überein (Korrektheit), noch werden sie zuverlässig ermittelt, d.h. mit einem konstanten systematischen Fehler. Die händische Ermittlung verfälscht den Datensatz so stark, dass auf dieser Grundlage keine Aussagefähigkeit besteht. Die geringe Anzahl an Maschinenstopps pro Stunde steht im Widerspruch zur ermittelten Anlageneffektivität und geringen Anzahl an Breakdowns. Trotzdem dient dieser Datensatz, insbesondere die Anzahl an Maschinenstopps pro Stunde, als Kennzahl für die Entwicklung im Bereich Autonomous Maintenance.

Gerne begleiten wir Sie bei der Auslegung und Implementierung ihres Kennzahlensystems bzw. bei der nachhaltigen Optimierung Ihrer Prozesse.