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Warum wiederholen sich Störungen immer wieder und wie lösen Sie das?

Fast jeder Produktionsmanager kennt dieses Muster: Etwas geht schief, Sie führen eine Root Cause Analysis (RCA) durch, passen die Vorgehensweise an und ergänzen einen zusätzlichen Kontrollpunkt. Einige Wochen später steht wieder jemand mit demselben Problem vor Ihrem Schreibtisch. Die Checkliste ist länger geworden, die Störung jedoch nicht kürzer. Wie lösen Sie das?

Sauber kontrolliert und trotzdem eine Störung

Stellen Sie sich vor: Ein junger Operator kontrolliert die Temperatur einer Ihrer Maschinen. Sie liegt innerhalb der zuvor festgelegten Norm. Er hakt den Punkt ab und arbeitet weiter. Eine Stunde später wird eine ganze Charge verworfen.

Der erfahrene Kollege, der hinzugezogen wird, schaut kurz darauf und sagt: „Ja, die Temperatur lag zwar innerhalb der Spezifikation, aber nicht unter diesen Bedingungen. Sie hätten früher eingreifen müssen.“ Der junge Operator hat die Vorgehensweise also korrekt befolgt und trotzdem lief etwas schief. Weil ihm der Kontext fehlte.

Mehr Kontrollpunkte helfen nicht, wenn der Kontext fehlt

Viele Produktionsmanager haben in so einem Moment denselben nachvollziehbaren Reflex: Sie fügen einen zusätzlichen Kontrollpunkt hinzu, verschärfen die Grenzwerte oder messen häufiger.

Doch wenn das zugrunde liegende Wissen fehlt, erhöht zusätzliche Kontrolle nur den administrativen Aufwand. Der junge Operator setzt einfach ein weiteres Häkchen, versteht aber noch immer nicht, was ein bestimmter Wert in dieser Situation, zu diesem Zeitpunkt und auf dieser Linie bedeutet. Die Folge: Operatoren werden unsicher und frustriert, während erfahrene Kollegen immer häufiger um Hilfe gebeten werden. Sie werden überlastet … und so weiter.

Die Frage, die nach einer RCA nur selten gestellt wird, lautet: Ist das Wissen, das nötig wäre, um dies zu verhindern, überhaupt verfügbar? Und zwar in einer strukturierten, benutzerfreundlichen Form, die erklärt, was passiert, warum es relevant ist und was zu tun ist, wenn etwas abweicht? In den meisten Fabriken ist dieses Wissen nicht verfügbar.

Warum Sie dieses Wissen nicht einfach aufschreiben können

Manche Unternehmen gehen bereits einen guten ersten Schritt und bitten ihren besten Operator, sein Wissen aufzuschreiben. Doch damit ist es leider nicht getan. Ein erfahrener Operator weiß nicht immer bewusst, was er eigentlich weiß. Nach Jahren an der Linie läuft vieles automatisch und intuitiv ab. Wenn Sie ihn bitten zu beschreiben, was er tut, erhalten Sie nur einen Bruchteil dessen, was tatsächlich in seinem Kopf passiert. Diese Kombination aus Signalen, die er unbewusst gegeneinander abwägt, die Ausnahmen, die er erkennt, die Situationen, in denen er vom Standard abweicht: all das kommt nicht über ein Formular ans Licht.

Wie Sie dieses Wissen wirklich festhalten

Um dieses Wissen sichtbar zu machen, brauchen Sie die richtigen Fragen. Gezielte Fragen, die die Entscheidungslogik offenlegen. Genau das machen wir bei ELICIT.

Anhand von durchschnittlich fünf Interviews und einer festen Methodik holen wir das Erfahrungswissen aus dem Kopf Ihres besten Experten hervor. Dieses Wissen verarbeiten wir zu einem Wissenssystem, auf das Operatoren jederzeit zugreifen können. Bei Abweichungen, in neuen Situationen, mitten in der Nacht, in dreißig Sprachen. So, als wäre der erfahrene Operator rund um die Uhr an ihrer Seite.

Die nächste Störung beginnt hier

Wenn sich dieselben menschlichen Fehler in Ihrer Fabrik immer wiederholen oder sich zwischen den Schichten unterscheiden, ist das ein Zeichen dafür, dass das allgemeine Wissensniveau steigen muss. Das lösen Sie nicht mit einer zusätzlichen Checkliste oder noch mehr Kontrollen. Sie lösen es, indem Sie die Frage stellen: Was wissen Ihre besten Mitarbeiter und wie bringen wir dieses Wissen zum restlichen Team? Möchten Sie wissen, wie das funktioniert? Vereinbaren Sie ein Kennenlerngespräch und entdecken Sie, wie ELICIT Ihr Expertenwissen für alle zugänglich machen kann.

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Warum Ihre Experten ihr Erfahrungswissen nicht einfach weitergeben können (und wie es trotzdem gelingt)

Jan hat 28 Jahre Erfahrung an der Extrusionslinie. Inzwischen erkennt er eine schlechte Charge am Geräusch der Maschine. Wie? Das kann er selbst nicht genau erklären, aber dank dieses Gespürs hat er schon oft Stillstände verhindert. Nächstes Jahr geht er in den Ruhestand und dieses Gespür nimmt er mit.

Zum Glück ist sein Vorgesetzter aufmerksam. Er fragt: „Jan, könntest du eine Anleitung darüber schreiben, was du weißt?“
Klar, denkt Jan. Er hilft gern. Doch drei Wochen später liefert er eine Anleitung von fünf Seiten, mit Schritten, die jeder Operator ohnehin schon kennt.

Das ist völlig logisch. Nicht, weil Jan sich bei der Anleitung keine Mühe gegeben hätte, sondern weil er buchstäblich nicht beschreiben kann, was er alles weiß.

Operatoren mit KI-Chatbots unterstützen: Diese Risiken sollten Sie bedenken

Produktionsunternehmen experimentieren derzeit intensiv mit KI-Chatbots, um Operatoren bei Störungen zu unterstützen.
Ein digitaler Helfer, der sofort die richtigen Anweisungen liefert – das klingt ideal.
Doch so einfach ist es nicht. Der Einsatz birgt durchaus ernstzunehmende Risiken.

Hilfe, der Experte ist im Urlaub!

In jeder Urlaubszeit ist es eine Herausforderung, die Abläufe und Prozesse so reibungslos wie möglich am Laufen zu halten. Oft sind zahlreiche Kollegen abwesend – darunter auch genau die Experten, die sonst das ganze Jahr über als erste Anlaufstelle für Fragen dienen.

Was wir in der Praxis immer wieder beobachten: Gerade während der Urlaubszeit wird besonders deutlich, wie stark das Unternehmen von seinen Experten abhängig ist. Wenn diese eine Woche oder länger nicht verfügbar sind, steht man plötzlich alleine da – schnelle Hilfe ist dann nicht möglich.

Warum eine Excel-Datei mit Störungen und Lösungen kein Wissensmanagement ist

Sie haben eine Excel-Datei mit Störungen und Lösungen. Eine Liste, die im Laufe der Jahre gewachsen ist und jedes Mal ergänzt wurde, wenn wieder etwas schiefging. Es fühlt sich an, als würden Sie Wissen festhalten, als würden Sie Ihre Organisation weniger anfällig machen. Doch die Realität ist leider eine andere.

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