Erst umbauen, dann lernen? Warum Lean mehr Simulation verträgt

Das Kaizen-Team hat gerechnet. Die durchschnittlichen Bearbeitungszeiten passen zum Kundentakt, die Auslastung liegt an allen Stationen unter 100 Prozent und durch eine neue Aufgabenverteilung sollte der Prozess deutlich leistungsfähiger werden.

Also werden Tätigkeiten neu zugeordnet, Puffer reduziert und Abläufe angepasst.

Einige Wochen später ist der Durchsatz praktisch unverändert. Dafür wartet das Material jetzt an einer anderen Station. Der bisherige Engpass wurde erfolgreich beseitigt – und zwei Prozessschritte weiter neu eröffnet.

Die Berechnungen waren nicht unbedingt falsch. Sie waren nur zu einfach für einen dynamischen Prozess.

Kann man so machen. Oder man testet die Idee vor der Umsetzung virtuell.

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Der Durchschnitt arbeitet leider nicht im Unternehmen

Nehmen wir an, ein Prozessschritt benötigt durchschnittlich 55 Sekunden bei einem Kundentakt von 60 Sekunden. Rechnerisch sieht das gut aus: Die mittlere Kapazität müsste ausreichen.

Allerdings schwankt die Bearbeitungszeit zwischen 40 und 85 Sekunden. Treffen mehrere längere Vorgänge aufeinander, entsteht eine Warteschlange. Die später folgenden schnelleren Vorgänge könnten sie theoretisch wieder abbauen – sofern nicht gerade eine Störung, eine Pause oder Nacharbeit dazwischenkommt.

Der Mittelwert von 55 Sekunden bleibt dabei völlig korrekt. Er sagt nur wenig darüber aus, was im zeitlichen Ablauf passiert.

Ähnlich problematisch ist eine durchschnittliche Anlagenverfügbarkeit von beispielsweise 95 Prozent. Für den Prozess macht es einen erheblichen Unterschied, ob die fehlenden fünf Prozent aus vielen kurzen Unterbrechungen oder einem längeren Ausfall während einer Belastungsspitze bestehen.

Einfache Berechnungen beantworten vor allem die Frage:

Könnte der Prozess im Durchschnitt funktionieren?

Für den Alltag sind jedoch andere Fragen entscheidend:

• Wie häufig entstehen Warteschlangen?
• Wie lange bleiben sie bestehen?
• Wann können sie wieder abgebaut werden?
• Wie wirken sich Störungen auf nachfolgende Stationen aus?
• Wohin verschiebt sich der Engpass nach einer Verbesserung?

Was Simulation anders macht

Bei einer diskreten Ereignissimulation wird der Prozess nicht nur mit Durchschnittswerten beschrieben. Aufträge, Bauteile oder Personen bewegen sich über die Zeit durch das Modell. Sie treffen auf schwankende Bearbeitungszeiten, belegen Ressourcen, warten, werden priorisiert oder durch Störungen verzögert.

Mit einer Simulationssoftware wie SIMUL8 können unterschiedliche Prozessvarianten untersucht werden. Statt nur eine theoretische Kapazität zu berechnen, lässt sich beobachten, wie sich der Prozess über Stunden, Schichten oder Wochen entwickelt.

So kann beispielsweise geprüft werden:

• ob ein zusätzlicher Mitarbeiter tatsächlich den Durchsatz erhöht,
• wie groß ein sinnvoller Puffer sein sollte,
• welche Folgen ein anderes Schichtmodell hat,
• ob eine Verbesserung den Engpass beseitigt oder lediglich verlagert.

Simulation sagt die Zukunft dabei nicht exakt voraus. Sie macht sichtbar, welche Folgen unter bestimmten Annahmen wahrscheinlich sind – und welche einfachen Lösungen möglicherweise nur auf dem Papier funktionieren.

Widerspricht Simulation dem Lean-Gedanken?

Lean bedeutet: zum Gemba gehen, beobachten, Probleme verstehen und durch Experimente lernen. Simulation wirkt zunächst wie das Gegenteil – jemand sitzt am Computer und baut eine digitale Welt.

Bevor jetzt einige Lean-Puristen mit dem Verschwendungsarten-Katalog nach mir werfen: Eine gute Simulation beginnt und endet am Gemba.

Bearbeitungszeiten, Störungen, Regeln und Ressourcen müssen im realen Prozess verstanden werden. Anschließend können Varianten virtuell getestet und vielversprechende Lösungen wieder in der Realität erprobt werden.

Auch Toyota nutzt bei Woven City digitale Modelle, um Varianten parallel zu untersuchen und Lernzyklen zu beschleunigen. Das virtuelle Modell wird nicht als Ersatz der Realität verstanden, sondern als zusätzliche Ebene zwischen Idee und praktischem Versuch. Lean Enterprise Institute: Woven City und Digital Twin

Der Lernkreislauf lautet dann:

Gemba → Modell → virtuelles Experiment → reales Experiment → Gemba

Aber Achtung: Auch ein digitales Modell kann Verschwendung produzieren

Eine Simulation rechnet zuverlässig mit den Annahmen, die man ihr gibt. Werden Schwankungen, Schichtwechsel oder Störungen falsch beschrieben, entsteht keine digitale Wahrheit, sondern eine besonders überzeugende digitale Fiktion.

Deshalb bleiben einige Fragen unverzichtbar:

• Woher stammen die Daten?
• Welche Streuungen wurden berücksichtigt?
• Welche Regeln wurden nur angenommen?
• Passt das Modell zum beobachteten Prozess?

Fazit

Einfache Berechnungen bleiben wertvoll. Sie schaffen Orientierung und zeigen, ob eine Idee grundsätzlich plausibel ist. Sobald Prozesse jedoch durch Schwankungen, Warteschlangen, Störungen und voneinander abhängige Ressourcen geprägt sind, reichen Mittelwerte häufig nicht mehr aus.

Simulation und Lean sind deshalb keine Gegensätze. Simulation erweitert den Werkzeugkasten des kontinuierlichen Lernens.

Der digitale Zwilling ersetzt den Gemba Walk nicht.

Er verhindert lediglich, dass wir eventuell unausgereifte Ideen zuerst im laufenden Prozess ausprobieren müssen.

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