Produzieren wir überhaupt das Richtige – zum richtigen Zeitpunkt?

Warum Unternehmen nicht an mangelnder Planung scheitern, sondern an der Illusion perfekter Planung.

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Es gehört zu den großen Paradoxien moderner Produktionsunternehmen, dass ihnen heute mehr Informationen zur Verfügung stehen als jemals zuvor und sie dennoch immer häufiger Schwierigkeiten haben, genau das bereitzustellen, was ihre Kunden im entscheidenden Moment benötigen. Moderne ERP-Systeme berechnen Materialbedarfe, terminieren Fertigungsaufträge und koordinieren komplexe Lieferketten. Manufacturing-Execution-Systeme erfassen den Zustand von Maschinen in Echtzeit, digitale Shopfloor-Management-Systeme visualisieren Abweichungen unmittelbar in der Produktion und Business-Intelligence-Lösungen verdichten Millionen von Datensätzen zu übersichtlichen Kennzahlen. Hinzu kommen künstliche Intelligenz, Predictive Analytics und eine stetig wachsende Zahl spezialisierter Softwareanbieter, die versprechen, Produktionsplanung und Steuerung grundlegend zu verbessern. Betrachtet man allein die technischen Möglichkeiten, müsste industrielle Produktion heute planbarer sein als jemals zuvor.

Die Realität sieht jedoch häufig anders aus. Nahezu jeder Produktionsverantwortliche kennt die Situation, dass Maschinen mit hoher Auslastung arbeiten, die Lager gut gefüllt sind und dennoch genau das Bauteil fehlt, das für den dringendsten Kundenauftrag benötigt wird. Gleichzeitig befinden sich tausende andere Teile im Bestand, die aktuell niemand benötigt. Obwohl Unternehmen immer präzisere Planungswerkzeuge einsetzen und immer mehr Daten sammeln, gelingt es erstaunlich oft nicht, zur richtigen Zeit genau das Richtige bereitzustellen.

Die naheliegende Erklärung lautet häufig, dass die Produktionsplanung fehlerhaft gewesen sei oder die Datenqualität im ERP-System nicht ausgereicht habe. Beides mag im Einzelfall zutreffen. Es erklärt jedoch nicht das eigentliche Problem. Produktionsplanung kann immer nur so gut sein wie die Annahmen, auf denen sie basiert. ERP-Systeme arbeiten mit Stücklisten, Arbeitsplänen, Rüstzeiten, Lieferzeiten, Beständen und Bedarfsprognosen. Sie verarbeiten diese Informationen zuverlässig und berechnen daraus einen logisch konsistenten Produktionsplan. Was sie jedoch nicht beurteilen können, ist die Frage, ob diese Informationen die Realität tatsächlich noch zutreffend beschreiben.

Genau hier beginnt die eigentliche Herausforderung. In vielen Unternehmen entsprechen Arbeitspläne längst nicht mehr den tatsächlichen Abläufen. Rüstzeiten wurden vor Jahren aufgenommen und nie wieder überprüft. Lieferzeiten verändern sich, Maschinen fallen ungeplant aus, Material trifft verspätet ein, Personal steht kurzfristig nicht zur Verfügung und Kunden verändern ihre Abrufe teilweise innerhalb weniger Stunden. Jede einzelne dieser Abweichungen mag für sich genommen gering erscheinen. In ihrer Summe führen sie jedoch dazu, dass der ursprünglich optimale Produktionsplan immer weiter von der tatsächlichen Situation abweicht.

Bemerkenswert ist, dass viele Unternehmen auf diese Unsicherheit mit noch mehr Planung reagieren. Zusätzliche Software wird eingeführt, Dashboards werden erweitert, Kennzahlen verfeinert und digitale Shopfloor-Management-Systeme sollen für mehr Transparenz sorgen. Daran ist grundsätzlich nichts auszusetzen. Noch nie standen Führungskräften so viele Informationen zur Verfügung wie heute. Die eigentliche Frage lautet jedoch nicht, ob mehr Informationen vorhanden sind. Sie lautet vielmehr, ob diese Informationen auch zu besseren Entscheidungen führen.

Gerade hier bleibt die Wirkung vieler Digitalisierungsprojekte hinter den Erwartungen zurück. Nicht weil ERP-Systeme, Shopfloor-Management-Lösungen oder Business-Intelligence-Werkzeuge schlecht wären. Im Gegenteil. Sie liefern heute eine Transparenz, die früher kaum vorstellbar gewesen wäre. Das eigentliche Problem besteht häufig darin, dass neue digitale Werkzeuge auf Produktionssysteme treffen, deren grundlegende Steuerungslogik unverändert geblieben ist. Informationen werden schneller verfügbar, Entscheidungen erfolgen jedoch weiterhin entlang lokaler Kennzahlen, historischer Planungslogiken und starrer Produktionsprogramme. Digitalisierung macht Informationen schneller verfügbar. Sie verändert jedoch nicht automatisch die Qualität der zugrunde liegenden Entscheidungen.

Vielleicht liegt genau darin einer der größten Irrtümer moderner Produktionssteuerung. Wir glauben häufig, dass bessere Daten automatisch zu besseren Ergebnissen führen. Tatsächlich verbessern bessere Daten zunächst nur unser Modell der Realität. Die Realität selbst bleibt dynamisch. Sie verändert sich schneller, als jeder Produktionsplan es jemals vollständig abbilden kann.

Bereits Taiichi Ohno erkannte dieses Problem lange bevor Begriffe wie Industrie 4.0 oder künstliche Intelligenz existierten. Sein Ziel bestand nicht darin, die Zukunft möglichst exakt vorherzusagen. Vielmehr entwickelte er ein Produktionssystem, das sich konsequent am tatsächlichen Bedarf orientierte. Produziert werden sollte nicht das, was eine Prognose erwartete, sondern das, was der nachgelagerte Prozess oder der Kunde tatsächlich benötigte. Dahinter stand eine ebenso einfache wie tiefgreifende Erkenntnis: Je früher eine Produktionsentscheidung getroffen wird, desto größer ist das Risiko, dass sie zum Zeitpunkt ihrer Umsetzung bereits nicht mehr zum tatsächlichen Bedarf passt.

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