Was man vom Wetter lernen kann und warum das für die Produktion anders ist

Das Thema Wetter hat für mich (als Laie) zwei Aspekte. Einmal die kurzfristige Vorhersage für die nächsten Stunden und Tage und zum zweiten eine länger- bis langfristige Vorhersage für kommende Jahre bis Jahrzehnte. Ersteres ist dabei in der Regel stark mit einem räumlichen Bezug gekoppelt, während das bei letzterem eine eher untergeordnete Rolle spielt bzw. zumindest eher größere, also regionale bis überregionale Bezüge hat (von Aspekten wie Global Warming mal ganz abgesehen).

Die Bedürfnisse hinter diesen Formen der Wettervorhersage ähneln in meinen Augen sehr stark dem, was Kunden bzgl. Lieferterminen und der damit verbundenen Liefertreue erwarten.

Je näher der Liefertermin rückt (also der Zeitpunkt auf den sich die Vorhersage bezieht), umso entscheidender ist die Präzision der Vorhersage. Die räumliche Dimension des Wetters bilde ich jetzt hierbei auf die einzelne Person des Kunden ab bzw. auf die entsprechende Lieferung für ihn.

Je weiter weg der Vorhersagepunkt rückt, desto uninteressanter sind typischerweise die räumlichen Aspekte des Wetters. Beim Wetter hat sich der Umgang damit und die Erwartungen in Jahrzehnten zwischen Betrachter und Vorhersager so einigermaßen eingespielt. Was jetzt jetzt nicht heißt, dass man trotzdem mal in einen unerwarteten, das heißt nicht vorhergesagten Regenschauer kommen kann.

Vor allem ist allen Beteiligten bewusst, dass auf das kurzfristige Wetter kein Einfluss genommen werden kann (es gibt dementsprechend auch kein schlechtes Wetter, nur die falsche Kleidung ;-)

Bei der Produktion sieht es mit dem Einfluss deutlich anders aus. Da hat zumindest der Produzent natürlich einen Einfluss (auf die Termintreue u.a.). Aber auch der Kunde und seine Bestellung(en) stellt einen Einflussfaktor dar.

Manchmal (immer öfter?) besteht die Erwartung, dass die Vorhersage hier auch langfristig funktioniert. Dabei wird aber (ähnlich wie beim Wetter) verkannt, dass die Präzision der Vorhersage mit steigendem Abstand zum relevanten Zeitpunkt aber tendenziell auch eher abnimmt. Da helfen dann auch tolle Algorithmen nichts, weil mit der steigenden Gesamtheit der Kundeneinflüsse (also die steigende Anzahl der Kunden und ihrer Bestellungen) auch die Unsicherheit schon fast zwingend zunehmen muss.

Gleichzeitig gaukeln besagte Algorithmen den Beteiligten (Produzent & Kunde) aber oft eine (langfristige) Vorhersagepräzision vor, die typischerweise aber nicht der Realität entspricht.

Im Projektmanagementkontext sind daraus Konzepte wie Agile & Co. entstanden, während im Produktionskontext Lager eine vergleichbare Funktion übernehmen (was bei dem einmaligen Projektcharakter so nicht funktioniert, weil man keine Projektergebnisse auf Vorrat produzieren kann).

Wenn Sie sich an dieser Stelle fragen, was der Artikel denn jetzt wirklich aussagen soll, geht's Ihnen ähnlich wie mir an dieser Stelle. Irgendwie hab' ich diesmal die Kurve nicht so ganz gekriegt.

Ein Bezug fällt mir jetzt aber doch noch auf, der entfernt auch etwas mit Vorhersage zu tun hat. Die Überschrift zu diesem Artikel ist mir auch vor Wochen durch den Kopf geschossen. Leider hatte ich aber die damit verknüpften inhaltlichen Gedanken offensichtlich nur unzureichend festgehalten, weil ich geglaubt habe, dass mir die Überschrift als „Vorhersage“ zum Schreiben ausreichen wird – ein im Rückblick ziemlich offensichtlicher Trugschluss.

Deshalb gibt's diesmal auch keinen Call-to-Action. Wenn Sie möchten, können Sie ja mal überlegen, ob Ihnen (im übertragenen) Sinn schon mal etwas ähnliches passiert ist und welche Vermeidungsstrategie Sie gefunden haben.

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