Kennzahlenmanagement in der Gießerei — eine kritische Bestandsaufnahme

Die Methodik und ihre Grenzen

Was folgt ist kein strukturiertes Forschungsprogramm. Es ist ein Postskriptum — zu Jahren in Gießereien, zu Gesprächen an Formanlagen, zu Zahlen die stimmten und trotzdem gelogen haben. Gedanken die sich über lange Zeit angesammelt haben und die ich irgendwann sortieren musste. Für mich — und für alle die sich dieselben Fragen stellen und bisher auch keine befriedigende Antwort gefunden haben.

Auch genieße ich das Privileg des Alters: ich darf laut denken ohne Rücksicht auf Verluste. 😉 Ich darf Bücher zitieren die mancher junge Ingenieur heute eher im Antiquariat vermutet. Und ich darf mit einer KI zusammenarbeiten die aus eben diesen Büchern argumentiert — was mich ehrlich gesagt weniger stört als es sollte.

Descartes hatte recht: Ich denke, also bin ich. Manchmal auch ein wenig auf Abwegen. Das ist für mich aber in Ordnung.

1. Ausgangslage

Wer heute in einer Gießerei Transparenz über seine Produktionsleistung herstellen muss, greift zu einem Werkzeugkasten, der seit Jahrzehnten etabliert ist. KPIs, OEE, Shopfloor-Dashboards. Die Methoden sind bekannt, die Software ist verfügbar, Berater sind genug vorhanden.

Und trotzdem bleibt ein unbehagliches Gefühl. Die Zahlen stimmen — aber sie erklären nichts. Das Dashboard leuchtet grün — aber der Schmelzmeister weiß, dass gestern drei Mal auf die Formanlage gewartet wurde. Der OEE-Wert liegt bei 83 Prozent — aber niemand kann sagen warum es nicht 87 sind.

Er wird nicht kleiner je mehr digitalisiert wird. Er wird größer — weil mehr Daten nicht automatisch mehr Erkenntnis bedeuten.

2. Was die Literatur sagt — und was sie voraussetzt

Kennzahlen sind das zentrale Instrument des Produktionscontrollings. Sie operationalisieren Unternehmensziele, decken Abweichungen auf und ermöglichen Soll-Ist-Vergleiche. Soweit der Konsens. Was die Literatur dabei weniger explizit macht, ist die strukturelle Spannung, die entsteht, sobald Kennzahlen über mehrere Managementebenen weitergereicht werden:

• Key Performance Indicators — auf strategischer Unternehmensebene
• Business Performance Indicators — auf Bereichsebene
• Process Performance Indicators — auf operativer Prozessebene

Diese Hierarchie ist methodisch sauber — aber sie setzt voraus, dass die Übersetzung zwischen den Ebenen verlustfrei funktioniert.

J. Werner benennt es als zentralen Kritikpunkt: den hohen Aggregationsgrad, durch den untere Organisationsebenen im Kennzahlenbild kaum noch gewürdigt werden. Was der Meister als konkretes Prozessgeschehen versteht — ein Stillstand wegen fehlenden Flüssigeisens — wird auf der nächsten Ebene zur Durchschnittszahl. Auf der übernächsten zur Ampel.

OEE — Stärken und strukturelle Grenzen

Die OEE misst, wie gut eine Maschine das tut, was sie tun soll — und schweigt darüber, ob sie das Richtige tut, zum richtigen Zeitpunkt, im richtigen Zusammenhang. Kletti und Schumacher weisen explizit darauf hin, dass OEE-Werte nicht ohne weiteres von der Einzelmaschine auf verkettete Produktionssysteme aggregiert werden können.

3. Der Gießerei-Spezialfall — warum die Annahme der Maschinenautonomie nicht trägt

Die automatisierte Formlinie ist keine autonome Anlage. Sie ist der sichtbarste Knotenpunkt in einem Netz von Prozessen, die voneinander abhängen — und die nach vollkommen unterschiedlichen Zeitlogiken arbeiten. Die Formlinie arbeitet im Fließprinzip. Der Schmelzbetrieb im Chargenrhythmus. Der Gießprozess verbindet beide — mit einem Puffer auf der Gießstrecke der eng bemessen ist.

Der Puffer als Störungsfilter

Solange der Puffer gefüllt ist, nimmt die Formlinie eine Unterbrechung im Schmelzbetrieb nicht wahr. Sie läuft weiter. Die Unterbrechung existiert im Prozess, aber nicht im Datensystem. Erst wenn der Puffer erschöpft ist, wird die Unterbrechung als Stillstand sichtbar — häufig als Ergebnis mehrerer kleiner Unterbrechungen die sich akkumuliert haben. Der Stillstand erscheint im System als plötzliches Ereignis. Die Ursachenkette ist nirgendwo eindeutig protokolliert.

Das Kausalitätsproblem in den Ereignisketten

Jedes protokollierte Ereignis in einer Gießerei kann Ursache und Wirkung zugleich sein. Eine Temperaturabweichung im Ofen kann die Ursache einer verzögerten Abgabe sein — oder die Folge eines zu langen Wartens, weil die Gießstrecke nicht aufnahmebereit war.

Der Mensch als letztes Erfassungsinstrument

Am Ende dieser Lücken steht oft ein Mitarbeiter, der eine Ursache einträgt — ohne die Zeit oder das Prozessverständnis, um eine Ursachenkette über mehrere Systeme zurückzuverfolgen. Er füllt die Lücke mit dem, was ihm logisch erscheint.

4. Die Stammdatenfrage — und die Planungslogik dahinter

Jedes Kennzahlensystem ist nur so gut wie die Datenbasis, auf der es aufbaut. In der Gießerei hat diese Binsenweisheit eine besondere Schärfe — weil die Datenbasis in vielen Gießereien schlicht nicht vollständig existiert.

Was fehlt ist nicht die Software. Was fehlt ist das Stammdatenmodell, das den Gießereibetrieb in seiner tatsächlichen Komplexität abbildet — die Verbindung zwischen Modellplatte und Energieverbrauch, zwischen Legierung und Ausschussquote, zwischen Schichtbesetzung und Ausbringung.

Kletti und Schumacher verdeutlichen das mit einem Regelkreisvergleich: Ein ERP-System arbeitet mit einer Abtastfrequenz von einem Betriebskalendertag — es sieht die Produktion einmal pro Tag. Ein MES-System arbeitet in Minutenintervallen — Faktor 300 schneller. Das ist der Unterschied zwischen Steuerung und Nachbetrachtung.

5. Die fehlenden Dimensionen — was zukünftige Kennzahlen leisten müssen

Das klassische Kennzahlensystem kennt drei Steuerungsgrößen: Ausbringung, Qualität, Kosten. Diese Betrachtung war lange ausreichend. Sie ist es — aus meiner Sicht — nicht mehr.

Die energetische Dimension

Der Energieverbrauch ist kein homogener Block der sich am Jahresende durch die produzierte Tonnage dividieren lässt. Er ist ein dynamischer Prozessparameter der mit jedem Abstich variiert. CBAM, EU-Taxonomie, Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz — wer heute keine prozessgenaue CO2-Kennzahl hat, wird morgen nicht nachweisen können, was sein Kunde von ihm verlangt.

Die Qualifikations- und Demografiedimension

Ausschuss entsteht an einer Anlage, in einer Schicht, unter einer bestimmten Personalbesetzung. Qualifikation ist eine Stellgröße mit messbarem Einfluss auf Ausschussquote, Taktzeit und Deckungsbeitrag. Sie wird heute nicht als solche geführt.

Die Standortdimension

Standort bedeutet auch: Wie weit sind Mitarbeiter bereit täglich zu fahren — auf Dauer, in Dreischicht, über Jahre? Diese Faktoren tauchen in keinem operativen Kennzahlensystem auf. Sie sind Hintergrundrauschen — bis sie es nicht mehr sind.

6. Künstliche Intelligenz als Werkzeug — Datenbasis, Auswertung und neue Möglichkeiten

Bevor KI ein Muster findet, muss sie Daten haben. Und diese Daten entstehen erst wenn die Stammdatenbasis steht, wenn Ereignisketten systematisch erfasst werden, wenn Energieverbrauch je Abstich gemessen und mit Formliniendaten verknüpft wird. Das ist eine Datenmenge die in ihrer Komplexität mit Excel strukturell nicht beherrschbar ist.

Ohne dieses Fundament ist KI in der Gießerei ein teures Experiment. Mit diesem Fundament ist sie ein Werkzeug das Kennzahlen identifizieren kann, die kein Mensch je systematisch definiert hat. Die Frage ist nicht, ob es geht. Die Frage ist wer anfängt.

Die offenen Fragen

Ich schließe diesen Teil nicht mit Antworten. Ich schließe ihn mit den Fragen, die sich für mich aus der Praxis ergeben — und auf die ich keine abschließende Antwort habe. Noch nicht.

• Welche Stammdaten müssten heute erfasst werden damit das Kennzahlensystem von morgen auf einer soliden Basis steht — und wer definiert diesen Standard?
• Ist die Prozessabhängigkeit zwischen Formlinie, Schmelzbetrieb und Gießprozess mit heutigen ERP- und MES-Systemen wirklich vollständig abbildbar?
• Können Energie- und CO2-Kennzahlen auf Prozessebene zu operativen Steuerungsgrößen werden, bevor die regulatorische Anforderung sie erzwingt?
• Wie weit ist Qualifikationsverfügbarkeit als Steuerungsgröße messbar — und ab wann wird sie zur Investitionskennzahl?
• Ist die Transformation der deutschen Gießerei-Industrie mit den vorhandenen Steuerungsinstrumenten navigierbar?

Wo stehen Sie?

Dieser Beitrag beschreibt eine Situation die in unterschiedlichen Ausprägungen in den meisten Betrieben anzutreffen ist. Die Frage ist nicht ob die beschriebenen Defizite existieren. Die Frage ist in welchem Ausmaß sie in Ihrem Betrieb existieren — und ob Sie die Antwort kennen.

• Haben Sie eine Kennzahl, die den Zusammenhang zwischen Abstich-Rhythmus und Kastenleistung / Deckungsbeitrag abbildet?
• Können Sie nachvollziehen welche Unterbrechungen der Puffer auf Ihrer Gießstrecke in der letzten Woche geschluckt hat?
• Wissen Sie, was eine zusätzliche Schicht mit nicht vollständig qualifiziertem Personal Ihren Deckungsbeitrag kostet?
• Könnten Sie heute einem Kunden CO2 je Tonne guter Guss nachweisen — auftragsbezogen?
• Sind Ihre Stammdaten vollständig genug, um morgen eine KI sinnvoll darauf loszulassen?

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