Ausschuss und Nacharbeit in der Produktion reduzieren 

Ausschuss und Nacharbeit stellen erhebliche Verluste in Fertigungsprozessen dar, mit direkten Auswirkungen auf Kosten, Produktivität, Kapazitätsauslastung und die dem Kunden gelieferte Endqualität. Neben dem Materialverlust können diese Probleme zusätzlichen Personal- und Energieaufwand, ungerechtfertigte Maschinenstillstandszeiten, Verzögerungen und eine erhöhte Betriebskomplexität nach sich ziehen.

Die Reduzierung solcher Verluste erfordert Maßnahmen, die über die nachträgliche Korrektur von Fehlern hinausgehen. Es ist unerlässlich, die Ursache der Probleme zu identifizieren, deren Auswirkungen zu bewerten, die Grundursachen zu verstehen und in die Prozesse einzugreifen, um ein erneutes Auftreten zu verhindern.

Die Anwendung eines strukturierten Ansatzes für kontinuierliche Verbesserung ermöglicht es, die Variabilität zu reduzieren, die Prozessstabilität zu stärken und die Produktionsausbeute nachhaltig zu verbessern.

Dieser Artikel analysiert die Hauptursachen von Ausschuss und Nacharbeit in der Produktion, die wichtigsten Kennzahlen zu deren Messung sowie die Methoden, die zur Reduzierung dieser Produktionsverluste beitragen.

Was versteht man unter Ausschuss und Nacharbeit in der Produktion?

Ausschuss und Nacharbeit sind zwei Verlustarten im Zusammenhang mit Produkten, Komponenten oder Materialien, die die festgelegten Anforderungen beim ersten Durchlauf nicht erfüllen. Obwohl sie mit Qualitätsproblemen zusammenhängen, wirken sie sich unterschiedlich auf den Produktionsprozess aus und müssen unterschiedlich gemessen und behandelt werden.

Ausschuss bezeichnet Materialien, Komponenten oder Produkte, die im vorgesehenen Prozess nicht wiederhergestellt oder wiederverwendet werden können und daher entsorgt, recycelt oder einer anderen, geringerwertigen Verwendung zugeführt werden müssen. Typische Beispiele sind Teile außerhalb der Toleranz, während der Bearbeitung beschädigte Komponenten oder durch Schneid- oder Bearbeitungsfehler unbrauchbar gewordenes Rohmaterial.

Nacharbeit liegt vor, wenn ein Produkt oder eine Komponente die Anforderungen zunächst nicht erfüllt, der Mangel jedoch durch zusätzliche Arbeitsschritte behoben werden kann. Diese können weitere Bearbeitung, Anpassungen, Reparaturen, Nachprüfungen oder die Wiederholung eines Prozessschritts umfassen.

Ein Produktionsfehler hingegen bezeichnet jede Abweichung von den festgelegten Spezifikationen oder Anforderungen. Ein Fehler kann zu Ausschuss führen, Nacharbeit erforderlich machen oder, wenn er intern nicht erkannt wird, den Kunden erreichen und Rücksendungen, Reklamationen oder Gewährleistungskosten nach sich ziehen.

Somit erzeugt nicht jeder Fehler Ausschuss, doch sowohl Ausschuss als auch Nacharbeit resultieren aus Situationen, in denen beim ersten Durchlauf nicht korrekt produziert wurde.

Welche Auswirkungen haben Ausschuss und Nacharbeit auf die Herstellkosten?

Die Auswirkungen von Ausschuss und Nacharbeit auf die Herstellkosten sind erheblich größer als der Wert des verlorenen Rohmaterials oder der zusätzlichen Stunden, die zur Korrektur eines Produkts erforderlich sind. Diese Verluste betreffen mehrere Elemente des Betriebs und können die Profitabilität des Produktionsprozesses spürbar mindern.

Im Fall von Ausschuss umfassen die Kosten nicht nur das entsorgte Material, sondern auch alle Ressourcen, die bis zur Entdeckung des Fehlers verbraucht wurden, wie Arbeitskraft, Maschinenzeit, Energie, Werkzeuge, Prüfungen und Materialhandling.

Je später das Problem im Prozess erkannt wird, desto höher fallen die kumulierten Kosten in der Regel aus. Nacharbeit fügt Arbeitsschritte hinzu, die im normalen Produktionsablauf nicht vorgesehen waren. Das bedeutet, dass Personal, Anlagen und Kapazität erneut eingesetzt werden müssen, um etwas zu korrigieren, das beim ersten Mal korrekt hätte produziert werden sollen.

Über die direkten Kosten hinaus kann Nacharbeit Warteschlangen verursachen, den Umlaufbestand erhöhen, die Durchlaufzeiten verlängern und andere Fertigungsaufträge beeinträchtigen.

Hinzu kommen indirekte, oft weniger sichtbare Kosten wie verlorene Kapazität, Lieferverzögerungen, Überstunden, der Bedarf an zusätzlichen Beständen, ein höherer Qualitätsmanagementaufwand sowie, wenn Fehler den Kunden erreichen, Rücksendungen, Reklamationen oder Gewährleistungskosten.

Aus diesem Grund erfordert die Bewertung der tatsächlichen Kosten von Ausschuss und Nacharbeit eine umfassende Betrachtung der Fehlerkosten.

Die Quantifizierung dieser Verluste ermöglicht es, die Probleme mit den größten wirtschaftlichen Auswirkungen zu priorisieren und die Verbesserungsmaßnahmen auf die Ursachen mit dem größten Verbesserungspotenzial auszurichten.

Wie werden Nacharbeit und Ausschuss gemessen?

Die korrekte Messung von Ausschuss und Nacharbeit ist entscheidend, um das Ausmaß der Verluste zu verstehen, die Konzentration der Hauptprobleme zu identifizieren und die Wirksamkeit von Verbesserungsmaßnahmen zu verfolgen.

Die Analyse sollte sich nicht auf die Anzahl der zurückgewiesenen Teile beschränken; sie sollte auch die Erstdurchlaufqualität, die mit den Verlusten verbundenen Kosten und die Auswirkungen auf die Gesamtleistung des Prozesses berücksichtigen.

Ausschussquote

Die Ausschussquote misst den Anteil der produzierten Einheiten, des Gewichts oder des Werts, der zurückgewiesen wird und für den vorgesehenen Prozess nicht wiederhergestellt werden kann.

Sie kann beispielsweise anhand der folgenden Formel berechnet werden:

Ausschussquote (%) = zurückgewiesene Menge ÷ gesamte produzierte Menge × 100

Diese Kennzahl sollte über die Zeit verfolgt und, wann immer möglich, nach Produkt, Prozess, Anlage, Schicht, Material oder Fehlertyp aufgeschlüsselt werden.

Diese Segmentierung erleichtert die Identifizierung der Hauptverlustquellen und unterstützt die Priorisierung von Maßnahmen.

First Pass Yield und Prozessrentabilität

Der First Pass Yield (FPY) misst den Prozentsatz der Einheiten, die einen Prozess beim ersten Durchlauf korrekt durchlaufen, ohne dass Nacharbeit, Reparatur, Nachprüfung oder Wiederholung von Arbeitsschritten erforderlich ist

FPY (%) = beim ersten Mal freigegebene Einheiten ÷ gesamte in den Prozess eintretende Einheiten × 100

Diese Kennzahl ist besonders wichtig, da sie Verluste aufdeckt, die verborgen bleiben können, wenn nur die Endproduktion analysiert wird.

Ein Prozess kann die geplante Menge erreichen und dennoch erhebliche Kapazität für Nacharbeit verbrauchen.

Bei mehreren Produktionsstufen kann die Gesamtprozessausbeute anhand der kumulierten Leistung über die verschiedenen Arbeitsgänge hinweg analysiert werden, wodurch sich identifizieren lässt, an welcher Stelle im Fluss die größten Qualitätsverluste auftreten.

Weitere wichtige Qualitäts- und Leistungskennzahlen

Für ein vollständigeres Bild sollten die Ausschussquote und der FPY durch weitere Kennzahlen ergänzt werden, etwa die Nacharbeitsquote, die Fehlerkosten, die Anzahl der Fehler pro Einheit, den für Korrekturen aufgewendeten Zeitaufwand, Kundenreklamationen und Gewährleistungskosten.

Ebenso wichtig ist es, Qualitätskennzahlen mit betrieblichen Kennzahlen wie Produktivität, OEE, Durchlaufzeit, Einhaltung des Produktionsplans und Kapazitätsauslastung in Beziehung zu setzen.

Diese Analyse ermöglicht es zu verstehen, wie sich Qualitätsprobleme auf die Gesamtleistung des Betriebs auswirken, und die potenziellen Vorteile ihrer Reduzierung besser zu quantifizieren.

Was sind die Hauptursachen von Ausschuss und Nacharbeit?

Die Ursachen von Ausschuss und Nacharbeit variieren je nach Produktionsprozess, hängen jedoch in der Regel mit einer Kombination aus Materialien, Anlagen, Arbeitsmethoden und Prozessbedingungen zusammen. Die Identifizierung und Unterscheidung dieser Ursachen ist entscheidend, um oberflächliche Korrekturmaßnahmen zu vermeiden und die eigentliche Ursache der Probleme zu adressieren.

Zu den häufigsten Ursachen zählen:

• Material- und Lieferantenqualität: Nicht spezifikationsgerechte Rohstoffe oder Komponenten, Schwankungen von Charge zu Charge, Beschädigungen während Transport oder Lagerung sowie Qualitätsprobleme bei Lieferanten können über den gesamten Produktionsprozess hinweg Fehler verursachen.
• Prozessvariabilität und -parameter: Temperaturen, Geschwindigkeiten, Drücke, Zykluszeiten, Toleranzen oder andere Parameter außerhalb der festgelegten Bedingungen können Instabilität verursachen und das Auftreten nicht konformer Produkte erhöhen.
• Anlagen, Werkzeuge und Instandhaltung: Werkzeugverschleiß, Ausfälle, Fehlausrichtungen, unsachgemäße Kalibrierung oder mangelnde Instandhaltung können die Präzision und Wiederholbarkeit des Prozesses beeinträchtigen.
• Arbeitsmethoden und Standardisierung: Das Fehlen klarer Standards, veraltete Anweisungen oder unterschiedliche Vorgehensweisen bei derselben Tätigkeit erhöhen die Variabilität und das Fehlerrisiko.
• Schulung, Arbeitsbedingungen und menschliche Fehler: Unzureichende Schulung, wenig intuitive Bedienoberflächen, unzureichende ergonomische Bedingungen oder Prozesse, die übermäßig von menschlichen Eingriffen abhängen, können zu Bedienfehlern beitragen. In solchen Fällen ist es wichtig, die Prozessbedingungen zu analysieren, die den Fehler ermöglicht haben, anstatt die Verantwortung allein dem Bedienpersonal zuzuschreiben.

Die Analyse dieser Ursachen sollte auf Daten und der direkten Beobachtung des Prozesses beruhen. Ziel ist es zu verstehen, warum die Fehler auftreten, und an den sie verursachenden Bedingungen anzusetzen, um die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Auftretens zu verringern.

Wie lassen sich Ausschuss und Nacharbeit reduzieren?

Die Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit erfordert einen schrittweisen, strukturierten Qualitätsansatz.

Anstatt die Endkontrolle zu verstärken, besteht das Ziel darin, sich von einem reaktiven, auf die Fehlerkorrektur ausgerichteten Ansatz hin zu zunehmend stabilen und robusten Prozessen zu entwickeln, die Probleme möglichst nahe an ihrer Quelle verhindern oder erkennen können.

Abbildung 1 – KAIZEN™ Total Quality Management (TQM)-Modell

Prozesse standardisieren und stabilisieren

Die nachhaltige Reduzierung von Fehlern beginnt mit der Schaffung stabiler, wiederholbarer Prozessbedingungen. Dies umfasst die Festlegung klarer Arbeitsstandards, Prozessparameter, Qualitätskriterien und Kontrollmethoden, um eine konsistente Durchführung der Arbeitsgänge sicherzustellen.

Der SDCA-Zyklus (Standardize, Do, Check, Act) hilft, diese Bedingungen aufrechtzuerhalten und Abweichungen schnell zu erkennen. Ohne Stabilität und standardisierte Arbeit wird es schwierig, einmalige Probleme von strukturellen Ursachen zu unterscheiden und die tatsächlichen Auswirkungen von Verbesserungsmaßnahmen zu bewerten.

Probleme lösen und Grundursachen beseitigen

Mit fortschreitender Prozessstabilisierung müssen Qualitätsprobleme strukturiert angegangen werden, wobei sich die Analysetiefe an deren Komplexität ausrichtet.

Für einfache Probleme oder solche mit einer eher unkomplizierten Lösung kann beispielsweise die 3C-Methode angewendet werden, gegliedert in folgende Schritte: das Problem definieren, seine Ursachen analysieren, Gegenmaßnahmen identifizieren und umsetzen sowie die erzielten Ergebnisse überprüfen. Die Ursachenanalyse kann sich dabei beispielsweise auf das Ishikawa-Diagramm oder die 5-Why-Analyse stützen. Dieser Ansatz ermöglicht es, alltägliche Probleme rasch zu lösen, ohne dabei die Sorgfalt zu vernachlässigen, die nötig ist, um ein erneutes Auftreten zu verhindern.

Bei komplexen, chronischen Problemen oder solchen mit mehreren potenziellen Ursachen ist ein tiefergehender Ansatz angezeigt, wie beispielsweise Kobetsu KAIZEN™. Diese Methode gliedert den Lösungsprozess in neun Schritte, von der Klärung des Umfangs und der Untersuchung der Ausgangssituation über die Ursachenanalyse, das Testen von Lösungen und die Bestätigung der Ergebnisse bis hin zur Standardisierung und Übertragung der Lessons Learned.

In beiden Fällen besteht das Ziel darin, nicht länger nur an den Symptomen anzusetzen, sondern die Bedingungen zu beseitigen, die Ausschuss und Nacharbeit zugrunde liegen, damit die umgesetzten Lösungen nachhaltige Ergebnisse erzielen.

Qualität in den Arbeitsablauf integrieren

Mit der Weiterentwicklung des Prozesses sollte die Qualität genau an dem Punkt sichergestellt werden, an dem die Arbeit ausgeführt wird. Dazu ist es zunächst wichtig zu verstehen, wo Fehler entlang des Produktionsflusses entstehen und wo sie erkannt werden.

Die Matrix der Autonomen Qualität ermöglicht es, diesen Zusammenhang zwischen Entstehungs- und Erkennungsort von Fehlern zu visualisieren. Durch die Identifizierung des Arbeitsgangs, in dem jeder Fehler entsteht, sowie des Punkts, an dem er entdeckt wird, lässt sich erkennen, wie weit Probleme den Prozess durchlaufen, bevor sie erkannt werden. Je größer der Abstand zwischen Entstehung und Erkennung, desto größer fällt tendenziell die Auswirkung aus.

Auf Grundlage dieser Analyse sollten die Ressourcen der Autonomen Qualität gestärkt werden, mit dem Ziel, die Erkennung näher an die Fehlerquelle zu bringen und den Fehler, wann immer möglich, von vornherein zu verhindern.

Zu den wichtigsten Instrumenten zählen Ausführungs- und Selbstprüfungsstandards, die es ermöglichen, die Qualität der Arbeit bei jedem Arbeitsgang zu überprüfen, bevor sie zum nächsten Schritt übergeht; Poka-Yoke-Vorrichtungen, die helfen, Fehler zu verhindern oder abnormale Zustände unmittelbar sichtbar zu machen; Jidoka, das Anomalien erkennt und den Prozess stoppt oder signalisiert, bevor sich der Fehler ausbreiten kann; sowie schließlich die statistische Prozessregelung (SPC), mit der die Prozessvariabilität überwacht und Abweichungen erkannt werden, bevor sie zu Fehlern führen.

Die angestrebte Entwicklung ist eindeutig: der Übergang von einem System, in dem Fehler am Ende des Prozesses gefunden werden, zu einem System, in dem sie an der Quelle verhindert oder erkannt werden – wodurch sich die Ausbreitung von Problemen verringert und die Fähigkeit steigt, beim ersten Mal korrekt zu produzieren.

Variabilität reduzieren mitSix-Sigma-Tools

In Prozessen mit einem angemessenen Stabilitätsniveau und verlässlichen Daten ermöglichen Six-Sigma-Tools eine weitere Reduzierung der Variabilität und eine Verbesserung der Prozessfähigkeit.

Techniken wie Fähigkeitsuntersuchungen, Messsystemanalysen (MSA) und statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) helfen dabei, weniger offensichtliche Streuungsursachen zu identifizieren, Zusammenhänge zwischen Variablen zu verstehen und robustere Betriebsbedingungen festzulegen.

Mit sinkender Variabilität und zunehmender Prozessrobustheit sinkt auch die Fehlerwahrscheinlichkeit, wodurch sich der Betrieb dem Zustand der Nullfehlerproduktion annähert.

Wie kann Technologie zur Reduzierung von Fehlern und Verschwendung beitragen?

Technologie kann die Fähigkeit von Betrieben stärken, Abweichungen frühzeitiger zu erkennen, Auftretensmuster zu verstehen und Fehler zu verhindern, bevor sie Ausschuss oder Nacharbeit verursachen.

Die automatische Erfassung von Prozessdaten ermöglicht die Überwachung kritischer Parameter in Echtzeit und die Identifizierung von Schwankungen, die die Qualität beeinträchtigen könnten. Sensoren, Bildverarbeitungssysteme und automatisierte Prüfmechanismen können die Fehlererkennung beschleunigen, sie näher an den Entstehungsort des Problems bringen und das Risiko einer Weiterproduktion unter fehlerhaften Bedingungen verringern.

Die Datenanalyse kann zudem helfen, Fehler mit Variablen wie Anlagen, Werkzeugen, Rohmaterial, Lieferant, Schicht oder Betriebsparametern in Beziehung zu setzen. In Prozessen mit größerem Volumen und höherer Komplexität wiederum können analytische Modelle und Modelle der künstlichen Intelligenz Muster erkennen, die mit konventioneller Analyse schwer zu identifizieren sind, und die Vorhersage von Bedingungen mit erhöhtem Fehlerrisiko unterstützen.

In der Instandhaltung wiederum kann die Zustandsüberwachung von Anlagen Situationen wie Werkzeugverschleiß, Fehlausrichtungen oder Bauteilverschlechterung antizipieren, bevor sie die Produktqualität beeinträchtigen. Ebenso können digitale Systeme das Management von Standards, die Rückverfolgbarkeit und die schnelle Reaktion auf Abweichungen unterstützen.

Technologie sollte jedoch selektiv und mit einem problemorientierten Fokus eingesetzt werden.

Leitprinzip sollte sein, beim Problem und beim Prozess anzusetzen und Technologie dort einzusetzen, wo sie zur Prävention, Kontrolle und Entscheidungsfähigkeit beiträgt.

Die Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit erfordert, das Problem an der Wurzel anzugehen

Die nachhaltige Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit bedeutet, über Kontrolle und Fehlerkorrektur hinauszugehen. Der Fokus sollte auf der Schaffung stabiler Prozesse, strukturierter Problemlösung, Fehlervermeidung und der Erkennung von Anomalien möglichst nahe an ihrem Entstehungsort liegen.

Die Kombination aus Standardisierung, Problemlösung, Autonomer Qualität, Variabilitätsreduzierung und selektiv eingesetzter Technologie ermöglicht es, die Prozessleistung schrittweise zu verbessern und die Fähigkeit zu steigern, beim ersten Mal korrekt zu produzieren.

Mehr als ein isoliertes Qualitätsprojekt sollte dieser Ansatz Teil des täglichen Managements des Betriebs sein. Wenn Probleme sichtbar gemacht, auf Grundlage von Daten analysiert und in neue Standards überführt werden, hängt die Fehlerreduzierung nicht mehr von Einzelmaßnahmen ab, sondern wird Teil eines kontinuierlichen Verbesserungssystems.

Das Ergebnis ist ein Betrieb mit weniger Verschwendung, niedrigeren Produktionskosten, höherer Produktivität, besserer Kapazitätsnutzung und größerer Zuverlässigkeit bei der an den Kunden gelieferten Qualität.

Das Kaizen Institute unterstützt Unternehmen auf diesem Weg, indem es Qualitätsberatung, die sich auf Standardisierung, strukturierte Problemlösung und Autonome Qualität konzentriert, mit digitaler Beratung für autonome und flexible Betriebe kombiniert, die Technologie selektiv einsetzt, um die Anomalieerkennung zu beschleunigen und die Entscheidungsfähigkeit zu stärken. Diese Kombination ermöglicht es Unternehmen, sich konsequent in Richtung stabilerer, robusterer Prozesse zu entwickeln, die der Nullfehlerproduktion immer näherkommen.

Noch Fragen zu Ausschuss und Nacharbeit?

Kann KI Produktionsfehler und Ausschuss reduzieren?

Ja. Künstliche Intelligenz kann in der Industrie dazu beitragen, Produktionsfehler, Ausschuss und Nacharbeit zu reduzieren, indem sie große Datenmengen analysiert, Muster erkennt und abnormale Zustände frühzeitig identifiziert. Sie kann beispielsweise für die Fehlervorhersage, Bildverarbeitung, vorausschauende Instandhaltung, Optimierung von Prozessparametern sowie die Identifizierung von Zusammenhängen zwischen Variablen eingesetzt werden, die manuell nur schwer zu erkennen wären.

Welchen Zusammenhang gibt es zwischen PFMEA und der Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit?

Die PFMEA (Process Failure Mode and Effects Analysis, Prozess-FMEA) trägt durch einen präventiven Umgang mit Prozessrisiken zur Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit bei. Anstatt erst nach dem Auftreten eines Fehlers zu handeln, ermöglicht sie es, potenzielle Fehlerarten, deren Ursachen und Auswirkungen im Voraus zu identifizieren.

Die Analyse hilft, die relevantesten Risiken zu priorisieren und Maßnahmen zur Verringerung der Auftretenswahrscheinlichkeit oder zur Verbesserung der Entdeckungsfähigkeit festzulegen. Wenn sie dynamisch angewendet und mit Erkenntnissen aus realen Problemen aktualisiert wird, trägt die PFMEA dazu bei, den Prozess robuster zu machen und das erneute Auftreten von Fehlern, Ausschuss und Nacharbeit zu verringern.

Welchen Zusammenhang gibt es zwischen Lean Manufacturing und der Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit?

Lean Manufacturing zielt darauf ab, Verschwendung zu eliminieren und stabilere, effizientere Prozesse zu schaffen. Fehler, Ausschuss und Nacharbeit stellen Verschwendung dar, da sie Materialien, Zeit, Kapazität, Energie und Ressourcen verbrauchen, ohne einen Mehrwert für den Kunden zu schaffen.

In diesem Zusammenhang ist Qualität auch eine wesentliche Voraussetzung für die Schaffung von Fluss. Bei hohen Fehler- und Nacharbeitsraten wird es schwierig, konsistent mit niedrigen Beständen, kleinen Chargengrößen oder Pull-Produktion zu produzieren, wodurch der Bedarf an Puffern, Nachprüfungen und Neuplanung steigt. Viele der Lean-Manufacturing-Tools tragen dazu bei, Prozesse zu stabilisieren, Fehler zu vermeiden, die Variabilität zu reduzieren und Anomalien frühzeitiger zu erkennen, wodurch die Fähigkeit gestärkt wird, beim ersten Mal korrekt zu produzieren (Right First Time, RFT).

Diese Prinzipien gelten für jede Art von Betrieb. In Branchen der diskreten Fertigung liegt der Fokus beispielsweise auf Zerspanungs-, Montage- oder Schweißvorgängen, während er sich bei kontinuierlichen Prozessen hauptsächlich auf die Steuerung von Prozessparametern und -bedingungen richtet.