Der ultimative Leitfaden für Zeitstudien in der vernetzten Fabrik

Jedes Werk ist auf genaue Arbeitszeiten angewiesen. Diese bestimmen die Arbeitsstandards, die Auslastung der Fertigungslinien und die Prioritäten bei der Prozessoptimierung. In vielen Werken stützen sich Zeitstudien jedoch nach wie vor auf Methoden, die für ein langsameres Arbeitstempo entwickelt wurden.

Da die Abläufe immer stärker vernetzt sind, reichen diese alten Werkzeuge nicht mehr aus. Moderne Teams setzen zunehmend auf digitale, datengestützte Ansätze, die erfassen, wie die Arbeit tatsächlich abläuft – schneller, präziser und mit weitaus weniger Störungen im Betriebsablauf.

Eine Arbeitszeitstudie ist ein strukturierter Prozess, bei dem die menschliche Arbeit mithilfe eines Zeitmessgeräts direkt beobachtet und gemessen wird, um die Zeit zu ermitteln, die ein qualifizierter Mitarbeiter benötigt, um die Arbeit bei einem festgelegten Leistungsniveau zu erledigen.

Zeitstudien eignen sich am besten für Prozesse, die aus Abfolgen sich wiederholender Handlungen bestehen, die in einem Zyklus ablaufen. Wenn sich ein Prozess in mehrere einzelne Aufgaben unterteilen lässt, sind Zeitstudien ein nützliches Mittel, um zu ermitteln, wie viel Zeit die Mitarbeiter für jeden Teil des Prozesses aufwenden.

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Seit über einem Jahrhundert sind Zeitstudien eine zentrale Methode zur Erfassung von Daten über Fertigungsprozesse. Seit Frederic Winslow Taylor die Zeitstudien zu Beginn des 20. Jahrhunderts als Teil seines Systems des wissenschaftlichen Managements einführte, nutzen Hersteller Zeitstudien zur Optimierung ihrer Betriebsabläufe.

Zeitstudien gehören zudem zu den Messmethoden, bei denen am leichtesten Fehler auftreten können. Trotz ihrer Einfachheit gibt es mehrere Möglichkeiten, wie eine Forscherin Verzerrungen und Inkonsistenzen in ihre Daten einbringen kann. Auch wenn es unbedeutend erscheinen mag, sind die Kosten für fehlerhafte Daten hoch. Laut einer Studie von Experian PLC können fehlerhafte Daten ein Unternehmen 15–25 % seines Umsatzes kosten. Das summiert sich. IBM schätzt, dass fehlerhafte Daten die US-Wirtschaft jährlich mehr als 3 Billionen US-Dollar kosten.

Die gute Nachricht ist, dass es ein paar einfache Maßnahmen gibt, mit denen Sie das Beste aus Ihren Zeitstudien herausholen können. Für alle, die sich für die digitale Transformation im Rahmen von Industrie 4.0 interessieren, gibt es Möglichkeiten, neue Technologien zu nutzen, um genauere und aussagekräftigere Zeitstudien zu erstellen.

Für die Ingenieure am Industrial Time Studies Institute gibt es fünf Hauptziele der Arbeitszeitforschung.

1. Die Verbesserung von Prozessen und Abläufen
2. Die Optimierung der Raumaufteilung von Grundrissen, Büros oder Servicebereichen
3. Sparsamer Einsatz menschlicher Arbeitskraft und Verringerung unnötiger Ermüdung
4. Verbesserung beim Einsatz von Materialien, Maschinen und Arbeitskräften
5. Schaffung besserer physischer Arbeitsbedingungen

Bei korrekter Durchführung liefern Zeitstudien einen detaillierten, normierten Überblick über einen mehrstufigen Prozess. Sie können dazu genutzt werden, die Effizienz von Prozessen zu steigern, die Gestaltung von Produktionsstätten und Prozessen zu optimieren sowie die Arbeitsleistung und die Arbeitserfahrung der Mitarbeiter zu verbessern.

• Zu den gängigen Anwendungsbereichen von Zeitstudien gehören unter anderem:
• Festlegung und Vereinheitlichung der Schrittzeiten
• Festlegung von KPIs für die Prozesse eines Herstellers
• Ineffizienzen in Prozessen aufspüren und beseitigen
• Erhebung von Daten zur Vorhersage des Jahresertrags und der Jahreseinnahmen
• Optimierung der jährlichen Ressourcen- und Bestandsplanung
• Qualifikationslücken erkennen und gezielte Weiterbildungsmaßnahmen entwickeln.

Zeitstudien lassen sich in drei Phasen unterteilen: Analyse, Messung und Synthese.

Analyse: Legen Sie fest , was Sie messen möchten, und definieren Sie ein konkretes Ziel für die Untersuchung (Verkürzung der Prozesszeiten, Festlegung von Standardzeiten, Ermittlung von Schritten, die möglicherweise gezielte Schulungen erfordern, usw.). Wenn Sie wissen, welchen Prozess Sie untersuchen möchten (und warum), zerlegen Sie ihn in seine einzelnen Bestandteile. Stellen Sie sicher, dass jede Aufgabe klar definiert ist und einen eindeutig festgelegten Anfang und ein klares Ende hat. Befragen Sie mehrere Fachexperten, wie lange sie für die Durchführung des Prozesses benötigen, und bitten Sie sie, die Zeit zu schätzen, die sie für jede einzelne Teilaufgabe aufwenden. Diese Informationen helfen Ihnen dabei, Standardzeiten festzulegen.

Messung: Messen Sie mithilfe einer Stoppuhr oder eines anderen Zeitmessgeräts, wie viel Zeit die Mitarbeiter für die Ausführung der einzelnen Schritte benötigen. In dieser Phase sollten Sie auch Zeitpuffer einkalkulieren, die die Mitarbeiter möglicherweise daran hindern, eine Aufgabe zu erledigen.

Zusammenfassung: Geben Sie Ihre Daten mithilfe einer Vorlage oder einer Tabellenkalkulation ein. Sobald Sie die Datenerhebung abgeschlossen haben, führen Sie die erforderlichen Analysen durch. Diese hängen von den Zielen und dem Aufbau Ihrer Zeitstudie ab.

Bei einer Zeitstudie geht es lediglich darum, die Arbeit zu beobachten und die dafür benötigte Zeit zu messen. Dabei geht es darum, zu verstehen, wie lange die einzelnen Aufgaben tatsächlich dauern, und nicht darum, wie lange sie unserer Meinung nach dauern sollten.

Schritt 1 – Wählen Sie den Arbeits
Wählen Sie die Aufgabe aus, die Sie messen möchten. Notieren Sie, wann sie beginnt und wann sie endet. Notieren Sie, wer sie ausführt und wie viele Durchgänge Sie beobachten werden.
Falls Werkzeuge, Materialien oder Einrichtungsbedingungen die Dauer beeinflussen könnten, notieren Sie dies ebenfalls.

Schritt 2 – Beobachten Sie den Arbeits
Nehmen Sie eine Stoppuhr, ein Tablet oder was auch immer Sie verwenden. Notieren Sie jeden vollständigen Zyklus.
Wenn etwas den Ablauf unterbricht, wie z. B. ein Maschinenstillstand, ein Werkstückstau oder eine Pause, notieren Sie dies.
Fünf Zyklen sind das absolute Minimum; bei schwankendem Arbeitsaufkommen sind zehn besser.

Schritt 3 – Passen Sie die Zeiten an
Die reinen Zeiten reichen nicht aus. Sie müssen Anpassungen hinsichtlich des Arbeitstempos und der üblichen Zeitpuffer vornehmen.

Formel:
Standardzeit = Beobachtete Zeit × Bewertung × (1 + Toleranz)

Berechne den Durchschnitt. Das ist deine Ausgangsbasis.

Schritt 4 – Überprüfen Sie, was Sie gesehen haben:
Suchen Sie nach Arbeitsschritten, die Zeit kosten oder Verzögerungen verursachen.
Fragen Sie sich, ob die Werkzeuge nah genug beieinander liegen. Müssen die Bediener auf Teile warten? Behindert die Anordnung ihre Arbeit?
Nehmen Sie kleine Änderungen vor, testen Sie erneut und prüfen Sie, ob dies Abhilfe schafft.

Halten Sie es einfach. Eine Zeitstudie ist kein Bericht, sondern ein Hilfsmittel, um zu verstehen, wie die Arbeit abläuft.

Manuelle vs. digitale Zeitmessungen

Die Art und Weise, wie Sie Zeitdaten erfassen, bestimmt, welche Erkenntnisse Sie daraus gewinnen können. Eine Stoppuhr und ein Notizblock funktionieren zwar immer noch, aber damit kommen Sie nur bis zu einem gewissen Punkt. Digitale Tools erfassen mehr Details und machen vieles weniger vom Raten abhängig.

Vergleich gängiger Methoden

Manuelle Untersuchungen sind in Ordnung, wenn es darum geht, schnell Einblicke zu gewinnen, oder wenn nur begrenzte Mittel zur Verfügung stehen. Sobald die Arbeit jedoch komplexer wird oder das Volumen zunimmt, kann die manuelle Zeitmessung nicht mehr mithalten. Digitale Tools kommen besser mit Schwankungen zurecht und liefern sauberere, reproduzierbare Daten.

Vom Boden bis zum Dashboard

In einem vernetzten Werk ist eine Zeitmessung nicht etwas, das man einmal pro Quartal durchführt. Sie läuft im Hintergrund und speist die Daten direkt in Ihr Qualitäts- oder Produktionssystem ein.

Der Ablauf sieht wie folgt aus:
Bediener → Sensor oder App Dashboard Überprüfung und Maßnahme

Die Informationen werden automatisch übertragen. Sie sehen, wie lange Aufträge dauern, erkennen langsame Schritte und nehmen Änderungen auf der Grundlage von Fakten statt von Schätzungen vor.
Keine Verzögerungen, kein Papierkram, sondern nur Echtzeitdaten, auf deren Grundlage Sie handeln können.

Eines der charakteristischen Merkmale der Industrie-4.0-Fabrik ist die verstärkte Vernetzung.

Tulip digitalen Plattformen wie Tulip sich detaillierte Zeitstudien automatisch erfassen. Hier können Sie die Zeit jedes einzelnen Bedieners Schritt für Schritt im Vergleich zum Sollwert einsehen.

IoT Internetverbindungen und Cloud-Computing haben die Erfassung und Speicherung von Daten in einem noch nie dagewesenen Ausmaß ermöglicht. Wearable , Computervisionund No-Code-Anwendungen sind in der Lage, Echtzeitdaten von Mitarbeitern zu erfassen. Da die Datenerfassung automatisiert ist, werden menschliche Verzerrungen aus der Stichprobe eliminiert. Und KI kann Muster in Daten erkennen, die Menschen allein nicht erkennen können – da sie mit der Zeit immer besser werden, ist die vorausschauende Instandhaltung ein erreichbares Ziel.

Diese Vernetzung ermöglicht es Ingenieuren (oder Algorithmen), Prozesse kontinuierlich und in Echtzeit zu untersuchen. Ein konstanter Datenstrom sorgt für vollständige Transparenz in der Fabrik. Und eine größere Stichprobengröße macht die Ursachenanalyse einfacher und genauer als vereinzelte Messungen.

Wenn diese Technologien im Rahmen einer vollständig vernetzten Fabrik zusammenwirken, ergibt sich das Potenzial für einen gezielten kontinuierlicher Verbesserungsprozess ist immens.

Allerdings haben digitale Transformation nicht viele Fabriken mit der digitale Transformation begonnen. Für viele sind Stoppuhr und Klemmbrett nach wie vor die besten Hilfsmittel.

Beispiel: Einsatz einer digitalen App

Eine einfache digitale Lösung kann im Rahmen der normalen Arbeitsabläufe Timer starten und stoppen.
Wenn ein Mitarbeiter einen Barcode scannt, startet der Timer.
Wenn er eine digitale Checkliste einreicht, wird der Timer gestoppt.
Das System protokolliert die Zeitspanne zwischen diesen beiden Ereignissen.

Diese Daten werden sofort in den Dashboards angezeigt.
Kein zusätzlicher Papierkram, keine doppelte Eingabe, kein Warten auf Ergebnisse.

Was Sie davon haben

• Ständig Daten, nicht nur Stichproben

• Fernzugriff, um Ergebnisse von jeder Linie oder Schicht aus einzusehen

• Höhere Genauigkeit, da niemand mehr runden oder schätzen muss

• Schnelleres Feedback, damit Probleme schneller behoben werden

Was zuerst geklärt werden muss

• Datenschutz: Informieren Sie die Nutzer darüber, welche Daten erfasst werden und warum.

• Change management: Der Umstieg von Notizblöcken auf Sensoren kann bei den Mitarbeitern Unbehagen auslösen – sprechen Sie das Thema daher ausführlich an.

• Integration: Die Daten sind nur dann von Nutzen, wenn sie mit Dashboards und Verbesserungsmaßnahmen verknüpft werden.

Richtig umgesetzt, sind vernetzte Zeitstudien kein Nebenprojekt mehr. Sie werden zu einem festen Bestandteil des täglichen Lern- und Verbesserungsprozesses im Werk.

Zeitstudien scheitern aus ganz einfachen Gründen. Das Problem liegt nicht in den Werkzeugen, sondern darin, wie die Arbeit beobachtet, gemessen oder erfasst wird.

Hawthorne-Effekt
Menschen verhalten sich anders, wenn sie wissen, dass ihre Arbeitszeit gemessen wird. Die Arbeit geht schneller von der Hand als sonst, und die Daten sehen besser aus, als sie eigentlich sollten.

So lässt sich das vermeiden:

• Ruf nicht, während du die Übung machst

• Beobachte mehrere Schichten, nicht nur eine

• Lassen Sie Sensoren oder automatische Nachverfolgungssysteme erfassen, was sie können
  
  

Beobachterverzerrung
Zwei Personen können dieselbe Aufgabe erledigen und am Ende unterschiedliche Zahlen erhalten. Die eine rundet auf, die andere abrund.

So lässt sich das vermeiden:

• Verwenden Sie jedes Mal dieselbe Zeitmessmethode

• Schulen Sie die Beobachter vor Beginn der Studie

• Lassen Sie Zeitstempel nach Möglichkeit von Software oder Apps verwalten

Stichprobenfehler
Wenn man nur wenige Zyklen misst oder nur die „guten“, sagt der Durchschnittswert nichts aus.

So lässt sich das vermeiden:

• Zeichne mindestens fünf bis zehn komplette Durchläufe auf

• Verschiedene Mitarbeiter und Schichten einbeziehen

• Halte die alltäglichen Leistungen fest, nicht den perfekten Lauf

Fehlerhafte Daten
Zahlen werden falsch kopiert, Schritte werden übersprungen oder Formate stimmen nicht überein. Die Analyse bricht später zusammen.

So lässt sich das vermeiden:

• Halten Sie sich an ein Format oder ein einfaches digitales Formular

• Überprüfen Sie vor dem Start die Werkzeuge und Zeitmesser

• Überprüfen Sie die Daten, bevor Sie sie verwenden.

Verwenden Sie eine möglichst große Stichprobe. Auch wenn viele kleine Fertigungsunternehmen nicht über Hunderte oder Tausende von Mitarbeitern verfügen, die für die Untersuchung herangezogen werden können, sollten sie dennoch einen möglichst großen Datensatz anstreben. Mehr Datenpunkte liefern ein differenzierteres Bild des Prozesses und helfen dabei, Ausreißer zu identifizieren.

Berücksichtigen Sie die Fähigkeiten der Mitarbeiter. Nicht alle Mitarbeiter führen jede Aufgabe mit derselben Kompetenz aus. Viele Vorlagen für Zeitstudien bieten dem Untersucher die Möglichkeit, die Fähigkeiten des beobachteten Mitarbeiters zu „bewerten“. Der Zweck dieser Bewertung besteht darin, Unterschiede in den Fähigkeiten der Mitarbeiter zu berücksichtigen. Wenn Sie ausschließlich erfahrene Mitarbeiter untersuchen, erhalten Sie unrealistische Standardzeiten. Eine übermäßige Einbeziehung von neuen Mitarbeitern führt dazu, dass Sie das Produktionsvolumen unterschätzen. Beides liefert kein genaues Bild der Gesamtleistung.

Versuchen Sie, während der Beobachtung keine Aufzeichnungen zu machen. Aufzeichnungen während der Beobachtung können zu ungenauen Beobachtungsergebnissen führen. Nutzen Sie nach Möglichkeit die Rundenfunktion einer Stoppuhr, um die Schrittzeiten zu speichern. So stellen Sie sicher, dass Sie genaue Daten erfassen. Falls keine solche Stoppuhr zur Verfügung steht, sollten Sie in Teams beobachten, wobei eine Person die Aufzeichnungen macht, während die andere beobachtet.

Vorsicht vor dem Hawthorne-Effekt. Der Hawthorne-Effekt beschreibt Veränderungen im Verhalten von Arbeitnehmern, wenn diese wissen, dass sie beobachtet werden. Als Teil einer größeren Gruppe von „Beobachtereffekten“ hat die Erkenntnis, dass Beobachtung keine neutrale Tätigkeit ist, zu bahnbrechenden Fortschritten in so unterschiedlichen Disziplinen wie der Physik und der Kulturanthropologie geführt.

Forscher sollten sich bewusst sein, dass bereits der bloße Akt der Beobachtung das untersuchte Phänomen verändern kann. Während manche Forscher den Hawthorne-Effekt vermeiden, indem sie Daten heimlich erheben, besteht die beste Strategie darin, gegenüber den Mitarbeitern offen über den Zweck und die Ziele der Studie zu sprechen.

Nun sollten Sie bereit sein, mit der Datenerfassung in der Fertigung zu beginnen. Hier sind noch einige weitere Punkte, die Sie beachten sollten.

Verlieren Sie das Ziel nicht aus den Augen. Daten sind zwar großartig, aber Zeitstudien um ihrer selbst willen können eine Verschwendung wertvoller Ressourcen sein. Stellen Sie sicher, dass Sie genau wissen, warum Sie die Studie durchführen, und behalten Sie stets den geschäftlichen Bedarf im Blick, der hinter den Messungen steht.

Ihre Mitarbeiter sind Ihr größtes Kapital. Oft stehen Arbeitnehmer Zeitstudien skeptisch gegenüber – und das aus gutem Grund. Zeitstudien sind Teil einer langen Tradition des wissenschaftlichen Managements, bei dem das Wohl der Arbeitnehmer selten im Vordergrund stand. Doch Ihre Mitarbeiter sind der Schlüssel zur Festlegung realistischer Normzeiten, liefern Ihnen genaue Daten und schaffen letztendlich Mehrwert am Fließband. Je mehr sie sich in den Prozess eingebunden und am Ergebnis beteiligt fühlen, desto besser wird die Studie für alle Beteiligten ausfallen.

Zeitmessungen sollten am besten mehrmals durchgeführt werden. Mehrere Messungen liefern einen größeren, umfassenderen Datensatz.

Nutzen Sie die Ihnen zur Verfügung stehende Technologie – EineMöglichkeit, Prozess- und Schrittzeiten zuvalidieren, besteht darin, die Beobachtungen mit den Zeitstempeln in einem ERP abzugleichen ERP MESabzugleichen. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, in kostengünstige, IoT Technologie zu investieren, die Prozess- und Schrittdaten in Echtzeit erfasst.