Pareto-Analyse in der Fertigung: Die wenigen wesentlichen Ursachen beheben.

Wesentliche Erkenntnisse

• Die Pareto-Analyse ordnet Verlustursachen nach ihrer Wirkung, sodass man die „wenigen Wesentlichen“ angeht, die den Großteil des Problems verursachen, statt die Anstrengungen über die „vielen Unwichtigen“ zu verteilen.
• Sie beruht auf der verbreiteten Beobachtung, dass ein kleiner Anteil der Ursachen für einen großen Anteil des Verlusts verantwortlich ist. Die Behebung der zwei oder drei wichtigsten Ursachen übertrifft in der Regel den Versuch, alle Ursachen gleichzeitig zu bearbeiten.
• Ein Pareto-Diagramm ist nur so zuverlässig wie seine Eingangsdaten. Werden Ausfallgründe geraten, zeigt das Diagramm mit vermeintlicher Sicherheit auf die falsche Ursache.
• Rangieren Sie nach gesamter Auswirkung (Zeit oder Kosten), nicht danach, wie oft etwas passiert. Ein häufiger, aber unbedeutender Stillstand kann in einer reinen Zählung vor einem seltenen, aber verheerenden Ereignis liegen und damit in die Irre führen.

Was Pareto-Analyse ist

Pareto-Analyse ist die Disziplin, Probleme nach Größe zu sortieren und die größten zuerst anzugehen. Als Diagramm dargestellt reihen sich die Ursachen von der größten zur kleinsten mit einer kumulativen Kurve, und das Bild ist fast immer dasselbe: wenige Ursachen ragen über einen langen Schwanz kleinerer Ursachen hinaus. Die praktische Botschaft lautet, den Schwanz zu ignorieren, bis der Kopf behoben ist.

Sie ist der natürliche Partner zur Analyse von Produktionsverlusten: die Verlustanalyse sagt, welche Verluste vorhanden sind, Pareto sagt, welche man zuerst bekämpfen sollte.

Wie man eine erstellt

1. Kategorisieren Sie die Verluste in konsistente Ursachen (eine saubere Liste von Gründen ist hier wichtig).
2. Summieren Sie jede Ursache nach Wirkung, üblicherweise in Minuten Ausfallzeit oder Kosten, nicht nach Anzahl.
3. Sortieren Sie von der größten zur kleinsten und fügen Sie eine kumulative Linie hinzu.
4. Bearbeiten Sie die obersten Ursachen, bis die kumulative Kurve zeigt, dass Sie den Großteil des Verlusts abgedeckt haben, dann stoppen Sie und messen erneut.

Die Abhängigkeit von der Datenqualität

Hier scheitern die meisten Pareto-Analysen stillschweigend. Das Diagramm wirkt unabhängig davon autoritativ, ob die zugrundeliegenden Gründe korrekt sind oder nicht. Wenn Bediener unter Druck den nächstliegenden Grundcode auswählen, werden die leicht zu anklickenden Kategorien übergewichtet und der tatsächliche Treiber in einem generischen Bucket verborgen. Ein schönes Pareto, aufgebaut auf geratenen Daten, schickt das gesamte Team der falschen Ursache hinterher. Eine genaue Erfassung, behandelt in automatischem Ausfallzeit-Tracking, ist die Voraussetzung.

Häufige Fehler

• Nach Häufigkeit statt nach Wirkung ranken. Zwanzig triviale Ein-Minuten-Stillstände können in einer Zählung vor einem zweistündigen Ausfall liegen und die Anstrengungen an die falsche Stelle lenken. Nach Gesamtzeit oder Kosten bewerten.
• Schlechten Grunddaten vertrauen. Das Diagramm kann nicht besser sein als seine Eingaben; sichere Schlussfolgerungen aus geratenen Codes sind schlimmer als gar keine.
• Für immer neu paretoen. Der Punkt ist, bei den obersten Ursachen zu handeln, nicht das Diagramm ständig neu zu zeichnen. Beheben, dann neu messen.
• Kategorien zu breit. Ein riesiger „Sonstiges“- oder „kleinere Stillstände“-Eimer verbirgt die eigentliche Nummer-eins-Ursache darin.

Wie Fabrico das einordnet

Fabrico erstellt das Pareto aus automatisch erfassten Ausfallzeiten mit tatsächlichen Ursachen, sortiert nach tatsächlich verlorener Zeit, sodass das Diagramm widerspiegelt, was wirklich passiert ist, statt dessen, was bequem zu protokollieren war. Da dieselben Daten OEE und das Arbeitsauftragsystem speisen, kann die oberste Pareto-Ursache direkt in eine verfolgte Untersuchung und Behebung überführt werden. Fabrico wird in der EU entwickelt und gehostet, mit Blick auf Datenresidenz, und ist nach ISO 27001 zertifiziert. Um Ihre echten wesentlichen Verluste zu sehen, buchen Sie eine Demo.

Weiterführende Lektüre

• Analyse von Produktionsverlusten
• Automatisches Ausfallzeit-Tracking
• Ursachenanalyse (Root Cause Analysis)
• OEE für die Fertigung

Um dies in eine Entscheidung für ein Werkzeug zu verwandeln, siehe unsere Übersicht der Root-Cause-Analysis-Software.

Viele Hersteller kombinieren diese Methoden mit den Kosten schlechter Qualität (Cost of Poor Quality).

Häufig gestellte Fragen

Was ist die 80/20-Idee hinter der Pareto-Analyse?

Die Beobachtung, dass ein kleiner Anteil der Ursachen tendenziell für einen großen Anteil der Wirkung verantwortlich ist. In einer Fabrik treiben wenige Verlustursachen meist den Großteil der Ausfallzeit, sodass die Behebung dieser wenigen die meisten Verbesserungen bringt. Das genaue Verhältnis variiert; das Prinzip gilt jedoch.

Soll ich Ursachen nach Häufigkeit oder nach Wirkung ranken?

Nach Wirkung (Gesamtzeit oder Kosten), nicht danach, wie oft sie auftreten. Ein häufiger, aber kleiner Stillstand kann in einer reinen Zählung dominieren, während er wenig zum Gesamtverlust beiträgt; das würde Ihre Anstrengungen in die falsche Richtung lenken. Die gesamte Auswirkung ist das Entscheidende.

Warum irreführen Pareto-Diagramme?

Fast immer wegen schlechter Eingabedaten. Wenn Ausfallgründe geraten wurden, werden leicht auszuwählende Kategorien übergewichtet und die echte Ursache vergraben. Das Diagramm wirkt in jedem Fall überzeugend, was ungenaue Grunddaten besonders gefährlich macht.

Wie hängt Pareto mit der Analyse von Produktionsverlusten zusammen?

Die Verlustanalyse identifiziert und kategorisiert, wo Output verloren geht; Pareto ordnet diese Verluste, damit Sie die größten zuerst angehen. Sie werden zusammen verwendet: Analysieren Sie die Verluste, dann wenden Sie Pareto an, um die Arbeit zu priorisieren.