Haben Sie es bemerkt? Die Warum-Frage im zweiten Teil der Überschrift ist zweideutig.
Man kann das „warum“ auf die falsche Wahl beziehen oder auf die falschen Kennzahlen. Wenn jemand die Warum-Frage auf die falsche Wahl bezieht, wird das vermutlich Widerstand hervorrufen, weil es um das Verhalten (in Form der Auswahl) der betreffenden Person geht und niemand gerne dafür kritisiert wird. Beim Bezug auf die falsche Kennzahl ist die Gefahr in meinen Augen viel geringer. So viel zum Einstieg noch mal kurz zur Warum-Frage und die Gefahr, die darin verborgen sein kann.
Jetzt aber zurück zu den Kennzahlen, deren Zweck und warum es für den Zweck die falschen Kennzahlen sein können.
Grundsätzlich gibt es zwei verschiedene Arten von Kennzahlen, solche die ein Ergebnis beschreiben und solche, die einen Prozess beschreiben, um ein Ergebnis zu erreichen.
Leider ist es nun so, dass Ergebniskennzahlen oft viel leichter zu ermitteln sind oder sogar ein indirektes Abfallprodukt aus anderen Vorgängen darstellen. Besonders leicht tritt dieser Effekt ein, wenn es um betriebswirtschaftliche Kennzahlen geht (Stichwort BWA – Betriebswirtschaftliche Auswertung).
Das große Problem von Ergebniskennzahlen ist aber, dass sie – speziell, wenn es um die Ergebnisse eines längeren Zeitraums geht – ungeeignet sind, zur Steuerung des Prozesses eingesetzt zu werden, der diese Ergebnisse produziert. Das Ergebnis steht dann ja schon fest und kann nicht mehr – oder nur mit zusätzlichem Aufwand – beeinflusst werden.
Der große Vorteil von Ergebniskennzahlen besteht darin, dass sie vergleichsweise einfach erfasst werden können. Im übertragenen Sinn muss man ja nur hinschauen, was ist bzw. zum Schluss rauskam. Das heißt, es wird nur ein Zustand betrachtet. Wenn man jetzt mal annimmt, dass die Heisenbergsche Unschärferelation nicht für wirtschaftliche Zustandsbeschreibungen gilt (vor allem weil im Ergebnis keine Bewegung mehr vorhanden ist), ist das in der Regel also eine einfache, statische Übung.
Ein zweiter Grund, warum Ergebniskennzahlen gewählt werden, ist der Zusammenhang mit einer messbaren Zielbeschreibung, speziell wenn die Ziele SMART definiert werden. Das heißt, mittels der Ergebniskennzahlen kann die Zielerreichung messbar gestaltet werden, oft auch der Grad der Zielerreichung.
– R. H. Beeby
Was macht man dann aber, wenn die Kennzahlen aussagt, dass das Ziel nicht oder nicht im gewünschten Maß erreicht wurde. Man fängt einfach wieder von vorne an (im nächsten Jahr, im nächsten Quartal, im nächsten Monat), verändert eventuell etwas an der Vorgehensweise (kennt aber das nächste Ergebnis trotzdem noch nicht) oder korrigiert das Ergebnis durch die schon erwähnten Nacharbeiten (die nicht umsonst zu den Verschwendungsarten zählen).
Wäre es zur Steuerung nicht viel besser, Prozesskennzahlen zu verwenden, die bei der Abweichung sofort signalisieren, dass etwas schiefläuft und durch die direkte Kopplung auch sofort signalisieren, ob die Veränderung einen positiven, neutralen oder negativen Effekt hat.
So weit so gut. Dummerweise sind aber Prozesskennzahlen meistens viel schwieriger zu ermitteln. Das beginnt schon damit, dass man seinen Prozess kennen und verstanden haben muss, um geeignete Kennzahlen zu identifizieren. Und mit der Identifikation sind die Kennzahlen noch gar nicht erfasst. Hier kann es dann auch durchaus sein, dass die oben erwähnte Heisenbergsche Unschärferelation nicht nur auf teilchenphysikalischen, sondern auch auf der ökonomischen Ebene wirkt.
Besonders stark ausgeprägt ist diese Problematik in indirekten Bereichen außerhalb der Produktion (dort können Prozesskennzahlen mittlerweile auch ohne Eingriff in die Anlagentechnik erfasst werden, wie ich mit Jörn Steinbeck in einer Podcast-Episode über OEE, Lean und Digitalisierung diskutiert hatte).
Ein zentraler Aspekt bei Prozesskennzahlen ist immer, dass DIE Kennzahlen erfasst werden müssen, die auch Auswirkungen auf die Prozessergebnisse darstellen. Ansonsten ist es nicht möglich, anhand der Kennzahlen den Prozess zu steuern (was aber der eigentliche Zweck von Kennzahlen ist). Auch damit schließt sich dann der Bogen zu den eingangs erwähnten falschen Kennzahlen.
Zusammenfassend gibt es also folgende Gründe für die Erfassung der falschen Kennzahlen:
- Falsches Verständnis bzgl. dem Zweck von Kennzahlen – sollen der Steuerung eines Prozesses dienen
- Erfassung von Ergebniskennzahlen – sind ungeeignet zur Steuerung eines Prozesses
- Erfassung der falschen Prozesskennzahlen – die keinen Einfluss auf das Ergebnis des Prozesses haben
Einerseits ergeben sich also die korrekten Kennzahlen anhand der genannten Probleme und dem zugrundeliegenden Zweck der Kennzahlen. Trotzdem kann die Erfassung der richtigen Kennzahlen immer noch eine Herausforderung sein. Aus diesem Grund gefällt mir der englische Begriff Key Performance Indicator deutlich besser als der deutsche. In KPI steckt sowohl im Elemente Performance der Prozesscharakter der Kennzahl drin, also auch in Indicator der Einfall zur Steuerung des Prozesses.
Ein Ausweg aus diesem Dilemma kann der Einsatz von prozessorientierten Checklisten (eine Form qualitativer Kennzahlen) sein, wie dies in den Layered Process Audits der Fall ist. Der große Vorteil der LPA-Checklisten ist die dynamische Anpassung der Checklisten an die Prozesse, die dazu notwendige Beschäftigung mit den Prozessen durch alle Beteiligten, die trotzdem vorhandene Beschäftigung mit den Prozessergebnissen und die Verdichtung mit aufsteigender Hierarchieebene.
Wenn Sie wissen möchten, wie die Einführung von Layered Process Audits in Ihrem Verantwortungsbereich aussehen können, nehmen Sie gerne Kontakt mit mir über dieses Formular auf oder greifen Sie einfach zum Telefon und rufen Sie mich unter 0171-7342717 an.
Falls die Umstände Ihnen aktuell eine Kontaktaufnahme verhindern, legen Sie sich doch eine Wiedervorlage an.
Sie können sich auch noch meine Leistungspakete zu Layered Process Audits ansehen, um sich etwas mehr darüber zu informieren.
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