Ohne Statistik-Kenntnisse kein Prozesscontrolling

In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt sind fundierte Statistikkenntnisse von entscheidender Bedeutung für Führungskräfte, um die zugrunde liegenden Daten und statistischen Kennzahlen korrekt zu interpretieren. Besonders im Prozess- und Produktionscontrolling werden häufig schwerwiegende Fehler bei der Interpretation von Kennzahlen begangen.

Oftmals verlassen sich Führungskräfte im Controlling ausschließlich auf Durchschnittswerte, ohne die zugrunde liegende Verteilung oder mögliche Ausreißer zu berücksichtigen. Auch die Stichprobengrößen und die dazugehörigen Vertrauensintervalle spielen selten bis gar keine Rolle. Dies kann zu falschen Schlussfolgerungen, fehlerhaften Entscheidungen, mangelnder Vergleichbarkeit und erheblicher Ressourcenverschwendung führen. Zudem verhindern diese Fehler eine gründliche Analyse der Prozess- und Produktionsdaten, um die zugrundeliegenden Ursachen zu identifizieren und nachhaltige Lösungen zu finden.

Exemplarisch möchte ich drei wichtige statistische Werkzeuge ansprechen:

Die statistische Methode ANOVA (Analysis of Variance) ermöglicht es Führungskräften, Unterschiede zwischen Gruppen oder Kategorien zu analysieren und ihre statistische Signifikanz zu bewerten. Durch die Anwendung solcher Verfahren erhalten Führungskräfte ein besseres Verständnis dafür, ob beobachtete Unterschiede tatsächlich bedeutsam sind oder auf Zufall oder Stichprobenfehler zurückzuführen sind.

Regressionen sind ein leistungsstarkes Werkzeug im Prozess- und Produktionscontrolling, um Haupteffekte und Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Variablen zu identifizieren und zu quantifizieren. Durch die Anwendung von Regressionsmodellen können Führungskräfte beispielsweise den Einfluss bestimmter Prozessparameter auf die Produktqualität oder die Effizienz von Produktionsanlagen verstehen. Diese Erkenntnisse können dann proaktiv genutzt werden, um gezielte Maßnahmen zur Prozessoptimierung oder Kosteneinsparungen einzuleiten.

Design of Experiments (DoE) ist eine systematische Methode zur Planung, Durchführung und Analyse von Versuchen, um die Auswirkungen verschiedener Einflussfaktoren auf ein bestimmtes Ziel oder eine Zielgröße zu untersuchen. DoE ermöglicht es Führungskräften, ihre Entscheidungen auf einer soliden statistischen Basis zu treffen. Durch die systematische Variation von Faktoren können Prozess- und Produktionsparameter optimiert und der Einfluss einzelner Variablen quantifiziert werden. Dies führt zu einer effizienteren Ressourcennutzung und besseren Ergebnissen.
Die Verwendung fundierter Statistikkenntnisse im Prozess- und Produktionscontrolling ist für Führungskräfte von unschätzbarem Wert.

Methoden wie ANOVA, Regressionen, Design of Experiments und ähnliche statistische Verfahren ermöglichen eine objektive Analyse der aktuellen Situation und tragen effektiv zur gezielten und nachhaltigen Ursachenbeseitigung bei. Eine Qualifizierung im Bereich der Statistik lohnt sich definitiv für Sie als Führungskraft und für Ihr Unternehmen. Ergreifen Sie die Chance und gehen Sie es an!

Roland Behringer hat 34 Jahre Erfahrung in der Druckindustrie. Seit 2011 unterstützt er Unternehmen dabei, ihre Effizienz zu steigern. Die Schwerpunkte dabei Prozessoptimierungsprojekte sowohl in technischen als auch in administrativen Bereichen, die Ausbildung und Zertifizierung von Führungskräften zu Lean Six Sigma Prozessoptimierungsexperten, Implementierungen moderner Instandhaltung, Projekt- und Interim Management.

Die Kolumne von Roland Behringer erschien in Deutscher Drucker 7/2023. Das Heft ist im print.de-Shop verfügbar.