Fehlerquote ab Werk 2,8 % → 1,6 % — OEE der Hauptlinie auf 74 %.
Eine Fertigungsgruppe mit Billionen-VND-Umsatz und 2 Werken standardisierte prozessbegleitende Qualitätsprüfung und laufzeitbasierte Instandhaltung — Fehler werden dort gestoppt, wo sie entstehen, statt erst in der Endkontrolle aufzufallen.
Zahlen von den Kunden selbst bereitgestellt und mit deren Zustimmung veröffentlicht, gemessen im Rahmen des bei jeder Kennzahl genannten Umfangs und Zeitraums. Die Ergebnisse hängen von Unternehmensgröße, Branche und dem Standardisierungsgrad der Ausgangsdaten ab.
TASA Group ist ein industrieller Hersteller mit Billionen-VND-Umsatz und 2 Werken, der sowohl den heimischen Markt als auch Exportkunden mit regelmäßigen Qualitätsaudits beliefert.
Als beide Seiten zum ersten Mal zusammensaßen, lief die Qualitätssicherung noch auf Papierformularen und Tabellen: Fehler fielen meist erst in der Endkontrolle auf (2,8 % des ausgelieferten Volumens), die Rückverfolgung zum verursachenden Schritt dauerte Tage; die OEE wurde nicht kontinuierlich gemessen, ungeplante Stillstände lagen bei rund 9 % der Maschinenstunden — mit handschriftlichen, unklassifizierten Ursachen; und das 40-köpfige QC-Team verbrachte etwa ein Drittel seiner Zeit mit Dateneingabe und Berichterstellung.
Die Gruppe ging in zwei Phasen vor, vollständig auf eigener Infrastruktur. Phase eins: Qualitätssicherung je Arbeitsschritt, mit prozessbegleitenden Quality Gates und einem standardisierten Fehlercode-Set für beide Werke. Phase zwei: Die Instandhaltung wechselte von der Störungsreaktion zu Plänen auf Basis echter Laufzeiten, die OEE wird automatisch aus den Maschinendaten gemessen, und alles läuft auf einem BI-Dashboard zusammen.
Vorher und nachher — mit Zeitraum und Messmethode.
| Kennzahl | Vorher | Nachher | Zeitraum & Methode |
|---|---|---|---|
| Fehlerquote ab Werk | 2,8 % | 1,6 % | Nach 12 Monaten · jedes ausgelieferte Los, beide Werke |
| OEE der Hauptlinie | 61 % | 74 % | Automatisch aus Maschinendaten · 3-Monats-Schnitt |
| Ungeplante Stillstände | ~9 % der Maschinenstunden | 6,2 % der Maschinenstunden | EAM: Instandhaltung nach realer Laufzeit statt festem Kalender |
| Produktivität des QC-Teams | — | +35 % | Prüfvolumen pro Person · Erfassung & Reporting automatisiert |
Zahlen von den Kunden selbst bereitgestellt und mit deren Zustimmung veröffentlicht, gemessen im Rahmen des bei jeder Kennzahl genannten Umfangs und Zeitraums. Die Ergebnisse hängen von Unternehmensgröße, Branche und dem Standardisierungsgrad der Ausgangsdaten ab.
Von der Analyse bis zum Go-live.
Derselbe Fehler trug je nach Werk zwei Namen und zwei Grenzwerte — automatische Alerts hätten zu diesem Zeitpunkt nur Fehlalarme produziert. Das Projekt pausierte den Rollout bewusst, setzte die QA-Teams beider Werke zusammen, um das 214-teilige Fehlercode-Set und gemeinsame Prüfgrenzen zu standardisieren, und aktivierte erst dann das Alerting. Diese sechs Wochen sind der Grund, warum den 12-Monats-Zahlen zu trauen ist.
“Die 1,6 % sind nicht das, was mir am wichtigsten ist. Entscheidend ist: Wenn die Fehler jetzt steigen, wissen wir sofort, welcher Schritt und welche Schicht — bevor das Los das Werk verlässt, nicht erst nach einer Kundenreklamation.”
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