Weniger Ausschuss beginnt mit einer brauchbaren Messung
Eine Zahl über fehlerhafte Teile hilft erst, wenn klar ist, was gezählt wird. Für die Verbesserung braucht es anschließend eine überprüfbare Ursache.
In diesem Text
Zehn fehlerhafte Teile in einer roten Kiste können ein alarmierendes Problem sein oder das normale Ergebnis eines komplexen Rüstvorgangs. Ohne die Gesamtzahl der gefertigten Teile, das Material und die Fertigungsbedingungen sagt eine bloße Ausschusszahl nichts aus. Dennoch neigen viele Chefetagen dazu, rote Balken in monatlichen Dashboards sofort als mangelnde Disziplin oder technisches Versagen der Schicht zu interpretieren.
Wer Ausschuss und Ressourcenverbrauch im verarbeitenden Gewerbe wirksam senken will, braucht keine voreiligen Schuldzuweisungen, sondern messtechnische Disziplin: Welche Fehlerarten treten auf? Wird zwischen reparabler Nacharbeit und endgültigem Schrott unterschieden? An welcher Stelle des Prozesses wird gemessen?
Der Messraum: Warum Temperatur vor Algorithmen kommt
Im klimatisierten Messraum eines mittelständischen Zerspanungsbetriebs spannt Qualitätsleiter Werner (56) ein Ventilgehäuse aus einer hochfesten Aluminiumlegierung auf die 3D-Koordinatenmessmaschine. Neben ihm steht Zerspanungsmechanikerin Elena (34). Im Juli hatte das ERP-System der Geschäftsleitung einen sprunghaften Anstieg der Ausschussquote in der Spätschicht um 4,2 Prozent gemeldet. Die Betriebsleitung erwog bereits die Anschaffung eines teuren optischen KI-Kamerasystems zur automatischen Bauteilüberwachung.
„Bevor man sechzigtausend Euro für Bildverarbeitungssoftware ausgibt, muss man die Physik auf dem Hallenboden verstehen“, erklärt Werner. „Aluminium hat einen thermischen Längenausdehnungskoeffizienten von rund 23 Mikrometern pro Meter und Kelvin. In den Hitzewellen im Juli stieg die Hallentemperatur während der Spätschicht auf über 31 Grad Celsius. Wenn Elena die Passung an der Fräsmaschine warm misst, stimmt das Maß. Wandert das Teil anschließend in unseren auf 20 Grad klimatisierten Messraum, schrumpft es um 12 Mikrometer und fällt durch die Toleranzprüfung. Das war kein Bedienerfehler und kein Maschinenversagen, sondern reine Thermik.“
Die Lösung war denkbar einfach und kostengünstig: Klaus rüstete einen Pt100-Temperaturfühler am Kühlmittelbehälter nach, und der Prozess wurde so angepasst, dass kritische Prüfungen erst nach einer definierten Abkühlzeit von dreißig Minuten im Zwischenlager erfolgen. Die Ausschussquote sank sofort wieder auf unter 0,8 Prozent.
Die Bezugsgröße bestimmt die Wahrheit
Zehn Ausschussteile bei tausend gefertigten Großserienteilen entsprechen einer Ausschussquote von einem Prozent. Zehn fehlerhafte Teile bei einer anspruchsvollen Zehnerserie für die Medizintechnik bedeuten einen Totalausfall. Dies veranschaulicht, warum absolute Fehlerzahlen ohne Bezug zur Losgröße und Bauteilkomplexität in die Irre führen.
Die folgende Tabelle zeigt reine Rechenbeispiele, keine zusätzlichen Betriebsdaten.
| Fehlerhafte Teile | Insgesamt gefertigte Teile | Ausschussquote |
|---|---|---|
| 10 | 1.000 | 1 % |
| 10 | 10 | 100 % |
Bei Produktwechseln wird der Vergleich noch anspruchsvoller: Ein neues Bauteil mit tiefen Taschen und engen Form- und Lagetoleranzen hat völlig andere Fehlerrisiken als ein Standarddrehteil. Eine gemeinsame Kurve, die alle Teile summiert, verwischt die eigentlichen Ursachen.
Gleiches gilt für den Energieverbrauch: Sinkt der Stromverbrauch einer Fräsmaschine um zwanzig Prozent, kann das an einer optimierten Frässtrategie liegen. Es kann aber genauso bedeuten, dass die Maschine wegen Materialmangels fünf Stunden im Leerlauf stand. Energie muss immer auf die Menge gefertigter Gutteile bezogen werden (Kilowattstunden pro Gutteil).
Korrelation ist keine Kausalität
Ein digitales Auswertesystem zeigt vielleicht, dass Maßabweichungen gehäuft nach 15:00 Uhr auftreten. Das ist ein nützlicher Hinweis, aber keine Erklärung. Liegt es am Schichtwechsel? An nachlassender Schärfe des Fräswerkzeugs? An der Erwärmung des Hallendachs durch die Nachmittagssonne? Oder an einer neuen Materialcharge?
Die Facharbeiter an der Maschine kennen diese Zusammenhänge. Elena hört am Schnittgeräusch, ob das Werkzeug stumpf wird, und bemerkt am Spänefluss, wenn das Rohmaterial zäher ist als üblich. Ihre Beobachtungen müssen gleichberechtigt in die Qualitätsanalyse einfließen, statt sie erst nach Abschluss fertiger Auswertungen mit Zahlen zu konfrontieren.
Wo KI helfen kann und wo sie ablenkt
Im Gespräch über KI und Ressourcenschonung im Mittelstand berichtete heise im März 2025 über Anwendungen und Erfahrungen im Umfeld des Green AI Hub. Das Gespräch beleuchtet praxisnahe Ansätze, wie Fertigungsbetriebe durch gezielte Datenanalyse Ressourcen sparen können. Es ist eine zeitgebundene Fachquelle und kein pauschaler Beweis für automatische Einsparungen in jedem Betrieb.
Ob der Einsatz maschineller Lernverfahren sinnvoll ist, hängt von der Datenqualität ab. Wenn Messbedingungen, Werkzeugwechsel und Chargennummern nicht sauber dokumentiert sind, findet auch der beste Algorithmus nur Scheinzusammenhänge. Ein komplexes mathematisches Modell kann unzureichende Messgrundlagen nicht heilen.
Eine nachhaltige Qualitätsverbesserung beginnt unspektakulär: mit einer eindeutigen Trennung zwischen Schrott und Nacharbeit, einer kalibrierten Temperaturmessung vor Ort und dem regelmäßigen Gespräch zwischen Messraum, Instandhaltung und Zerspanungsmechanikern. Erst wenn dieses Fundament steht, lohnt sich der nächste Schritt in automatisierte Analysen.
Quellen und Hinweise
heise online, Isabel Grünewald: „KI-Update Deep-Dive: KI für mehr Nachhaltigkeit im Mittelstand“, 14. März 2025. Fachgespräch über Ressourceneffizienz und Messdaten im Mittelstand.
Betriebsanalyse und Praxisbericht von Miriam Al-Husseini über Qualitätsmanagement, Thermokompensation und Ressourceneffizienz im Werkzeug- und Zerspanungsbau.
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