Datenbasiertes Wertstrommapping: ERP-Daten statt Stoppuhr

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Von Mirko Peters · 2026-11-11

Digitales Wertstrommapping erstellt die Karte aus ERP- und Shopfloor-Daten. Erfahren Sie, welche Daten Sie benötigen, welche Schritte nötig sind, wo die Grenzen liegen und was ein durchgerechnetes Beispiel für Führungskräfte zeigt.

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Digitales Wertstrommapping erstellt die Wertstromkarte aus erfassten Daten statt aus einer Stoppuhr und einem Beobachtungstag. Aufträge, Arbeitspläne, Bestandsdaten und Rückmeldungen aus der Produktion liefern Zykluszeiten, Wartezeiten und Bestände für viele Aufträge gleichzeitig. Dieser Leitfaden richtet sich an Werkleiter, die über ERP-Daten verfügen und wissen möchten, wie weit diese das manuelle Mapping ersetzen können. Er erklärt, welche Daten Sie brauchen, wie Sie die Karte Schritt für Schritt erstellen, was ein durchgerechnetes Beispiel zeigt und wo Daten allein in die Irre führen.

Das Wichtigste in Kürze

• Digitales Wertstrommapping erstellt die Karte aus erfassten Daten, etwa Aufträgen, Arbeitsplänen, Beständen und Rückmeldungen aus der Produktion, statt aus einer Stoppuhr und einem Beobachtungstag.
• Eine klassische Karte ist eine Momentaufnahme. Daten zeigen, wie stark Zeiten und Bestände von Auftrag zu Auftrag schwanken, was ein einzelner Rundgang nicht sichtbar macht.
• ERP-Daten liefern in der Regel Bedarf, Aufträge, Arbeitspläne und Bestände. Shopfloor-Systeme ergänzen Ist-Start- und Ist-Endzeiten sowie Mengen je Arbeitsgang.
• Daten sind nur so gut wie die Buchungen dahinter. Gehen Sie den Fluss ab, um zu prüfen, was die Zahlen bedeuten, bevor Sie ihnen vertrauen.
• Nutzen Sie Daten, um Ansatzpunkte zu finden, und erstellen Sie die Karte häufig neu. Nutzen Sie den Rundgang, um die Ursachen zu verstehen, und vereinbaren Sie Maßnahmen mit dem Team.

Warum reichen Stoppuhr und Momentaufnahmen nicht aus?

Wertstromanalyse ist eine Methode des Lean-Prozessmappings. Sie zeigt den Fluss von Material und Informationen, der ein Produkt oder eine Dienstleistung zum Kunden bringt, meist für jeweils eine Produktfamilie. Ein Werk hat mehrere Wertströme, einen je Familie, und jeder braucht eine eigene Wertstromkarte. Die klassische Methode funktioniert in der Fertigung gut, hat aber Grenzen. Das Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) an der TU Darmstadt nennt sie auf seiner Seite zur datengestützten Wertstrommethode:

• Die Wertstromkarte ist statisch. Sie beruht auf Momentaufnahmen und Schätzungen und bildet Schwankungen nicht ab.
• Wenn Zeiten, Bestände und Kennzahlen von Hand erfasst werden, ist das Wiederholen des Mappings sehr aufwendig.
• Die Modellierungssprache eignet sich für einfache lineare Abläufe. Verzweigte Abläufe und mehrere Produktfamilien lassen sich dadurch schwer abbilden.
• Welche Prozessschritte Sie auswählen und welche Daten Sie korrekt erfassen, hängt von der Erfahrung des Anwenders ab.

Das PTW berichtet außerdem aus seinen ersten Industrieprojekten, dass Kundenbedarf, Mengenanteil einer Produktfamilie und Maschinenbelegung bei gemeinsam genutzten Ressourcen gegenüber den ersten Schätzungen der Experten jeweils um mehr als 20 Prozent korrigiert werden mussten. Dies ist ein Ergebnis aus einem Forschungsprojekt und muss nicht zu Ihrem Werk passen. Es zeigt aber, dass sich Schätzungen lohnen, mit Daten geprüft zu werden.

Manuelles Mapping hat noch eine weitere Schwäche. Christoph Roser von AllAboutLean warnt, dass Sie bei alleiniger Befragung von Mitarbeitenden den Soll-Zustand erhalten und nicht die Realität, und dass gerade die Abweichungen vom Standard entscheidend sind. Er empfiehlt, den Ist-Zustand selbst in der Produktion aufzunehmen und die Informationen eigenständig zu überprüfen. Sein Artikel Practical Tips for Value Stream Mapping weist außerdem in einem Leserkommentar darauf hin, dass die Daten aus dem Rundgang mit MES oder anderen Reporting-Systemen abgeglichen werden sollten. Die Prüfung wirkt in beide Richtungen: Die Daten testen den Rundgang, und der Rundgang testet die Daten.

Was ist digitales Value Stream Mapping, und welche Daten nutzt es?

Digitales Value Stream Mapping, auch datengetriebenes oder datenbasiertes VSM genannt, erstellt die Wertstromkarte aus Datensätzen Ihrer Systeme. PTW beschreibt, wie Transaktionsdaten Produkt-Prozess-Matrizen aufbauen können und wie Rückmeldungen aus der Produktion sowie Ereignisdaten Process Mining ermöglichen. Process Mining rekonstruiert die tatsächlichen Prozessabläufe und leitet Kennzahlen wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten ab. Ein Paper von Paryanto, Faizin und Franke aus dem Jahr 2026 im Journal of Manufacturing and Materials Processing, Improving Manufacturing Line Design Efficiency Using Digital Value Stream Mapping, schlägt ein Framework vor, das mit Echtzeit-Betriebsdaten statt statischer, manuell aggregierter Daten arbeitet.

Zwei Arten von Systemen liefern den größten Teil der Daten:

• Enterprise Resource Planning (ERP). Unternehmenssoftware, die Einkauf, Lagerbestände, Aufträge und damit verbundene Transaktionen in einer Organisation miteinander verknüpft. Sie enthält in der Regel Bedarf, Aufträge, Arbeitspläne und Bestände.
• Ein Manufacturing Execution System (MES). Software für die Produktionsebene, die Fertigungsaktivitäten zu Arbeitsaufträgen und Arbeitsgängen erfasst, etwa den tatsächlich an einem Arbeitsplatz verbrauchten Materialeinsatz. Sie liefert Ist-Zeiten und Ist-Mengen.

Als Faustregel, die auf meiner eigenen Zuordnung beruht und nicht aus den Quellen stammt, füllen die Daten die Wertstromkarte so:

• Kundenkasten: Bedarf pro Tag oder Woche aus der Auftragshistorie.
• Produktfamilie: Aufträge, die Arbeitspläne und Betriebsmittel gemeinsam haben.
• Prozesskästen: Arbeitsgänge aus den Arbeitsplänen.
• Datenkästen: Zykluszeit, Bearbeitungszeit und Rüstzeit aus den Rückmeldungen der Produktion.
• Bestandsdreiecke: Lagerbestände, umgerechnet in Bestandstage, indem Sie durch den täglichen Bedarf teilen.
• Informationsfluss: Wie Aufträge und Pläne in die Produktion freigegeben werden.

Wie erstellen Sie eine datenbasierte Wertstromkarte Schritt für Schritt?

1. Produktfamilie und Zeitraum festlegen. Wählen Sie genug Wochen, um die normale Schwankung abzubilden, und vermeiden Sie Feiertagswochen.
2. Daten extrahieren. Ziehen Sie Aufträge, Arbeitspläne, Bestände und Produktionsrückmeldungen für diese Familie heraus. Eine bewährte Methode ist, den Rohexport aufzubewahren, damit Sie jede Zahl nachverfolgen können.
3. Daten bereinigen. Entfernen Sie Testaufträge, Dubletten und offensichtliche Buchungsfehler. Fragen Sie die Personen, die die Daten buchen, was die einzelnen Felder bedeuten.
4. Kennzahlen berechnen. Ermitteln Sie Bearbeitungszeit, Wartezeit und Durchlaufzeit pro Auftrag. Berichten Sie den Median und die Spannweite, nicht nur den Durchschnitt.
5. Karte zeichnen. Tragen Sie die Zahlen in die üblichen Datenkästen und die Zeitleiste ein. Erstellen Sie eine Wertstromkarte, die sich in einer Minute lesen lässt, und speichern Sie die Extraktion als wiederholbaren Workflow, damit Sie sie jeden Monat aktualisieren können.
6. Den Fluss begehen. Prüfen Sie die Wertstromkarte gegen die Produktion vor Ort. Zählen Sie den Bestand an zwei Stationen selbst nach und beobachten Sie mehrere Zyklen.
7. Maßnahmen vereinbaren. Zeichnen Sie den Soll-Zustand, wählen Sie die größten Lücken aus, setzen Sie messbare Ziele, weisen Sie Verantwortliche zu und wiederholen Sie die Wertstromkarte nach der Umsetzung. Teilen Sie sie mit Beteiligten aus Produktion, Planung und Logistik.

Beispiel: Was eine Stoppuhr und die Daten über einen Arbeitsschritt aussagen

Dies ist ein veranschaulichendes Beispiel mit erfundenen Zahlen, kein gemessener Fall. Ein Werkleiter erfasst eine Produktfamilie. Der Bedarf liegt bei 280 Einheiten pro Tag, und ein Arbeitstag hat 25.200 Sekunden. Die Taktzeit beträgt somit 25.200 ÷ 280 = 90 Sekunden.

Die Stoppuhr. Beim Rundgang misst das Team die Zeit an der Schweißstation: 85 Sekunden pro Einheit, gemessen bei einem erfahrenen Bediener an einem guten Tag. Das liegt unter der Taktzeit, daher wirkt das Schweißen unauffällig.

Die Daten. Die Produktionsrückmeldungen der vergangenen vier Wochen zeigen einen Durchschnitt von 98 Sekunden pro Einheit. Darin stecken kurze Stillstände, Nacharbeitsschleifen und langsamere Schichten, die am Tag des Rundgangs niemand gesehen hat. Bei 98 Sekunden schafft das Schweißen 25.200 ÷ 98 = etwa 257 Einheiten pro Arbeitstag. Der Bedarf liegt bei 280, die Lücke beträgt also etwa 23 Einheiten pro Tag oder 8 %. Das Schweißen liegt über der Taktzeit und ist der Engpass.

Die Wartezeit. Der Rundgang ergab 2 Tage Bestand vor dem Schweißen. Die Auftragsdaten von zehn Aufträgen zeigen diese Wartezeiten in Tagen: 0,5, 0,5, 1, 1, 1,5, 2, 2, 2,5, 3 und 6. Die Summe beträgt 20, der Durchschnitt also 2 Tage, der Median liegt bei 1,75 Tagen. Jeder zehnte Auftrag wartete 6 Tage. Ein Kunde erinnert sich an den Auftrag mit 6 Tagen und nicht an den Durchschnitt. Deshalb zählt die Spannweite genauso viel wie der Mittelwert.

Die Lehre daraus: Stoppuhr und Rundgang haben ein plausibles Bild geliefert, die Daten zeigten jedoch zwei Dinge, die beide übersehen hatten. Das Warten ist die größte Ineffizienz in diesem Fluss, und der Bestand davor ist ein Hinweis auf Überproduktion weiter vorne. Die Daten zeigen außerdem, wo Sie suchen sollten: beim Schweißen und bei den Aufträgen, die am längsten warten. Der Rundgang zeigt dann, warum.

Wo liegen die Grenzen der datenbasierten Wertstromanalyse?

Daten sind ein Protokoll dessen, was Menschen erfasst haben, und Erfassungen entsprechen nicht immer den tatsächlichen Ereignissen. Bediener buchen unter Umständen eine ganze Charge am Schichtende, sodass Start- und Endzeiten die Buchung und nicht die Arbeit abbilden. Bestandsdaten können dem tatsächlichen Stand in der Halle hinterherhinken. Manche Vorgänge, etwa Transporte zwischen Gebäuden, werden möglicherweise gar nicht erfasst. Wartezeiten verstecken sich oft dort, wo niemand etwas erfasst.

Daten sagen außerdem nichts über das Warum. Sie zeigen nicht, dass der Bediener 40 Meter für Kartons zurücklegt oder dass sich eine Vorrichtung schwer spannen lässt. Dafür brauchen Sie weiterhin das Gemba, also den Ort, an dem die Arbeit stattfindet. Betrachten Sie Daten als Wegweiser, wo Sie zuerst hinschauen sollten, und als Mittel, die Wertstromanalyse häufig zu wiederholen. Den Rundgang nutzen Sie, um die Zusammenhänge zu verstehen. Setzen Sie beides ein, um Verschwendung zu erkennen und einen Kaizen-Schritt auszuwählen, also eine kleine Veränderung im Rahmen der kontinuierlichen Prozessverbesserung. Ziel ist es, den Fluss zu optimieren, nicht eine perfekte Karte zu erstellen. Wenn Sie beides kombinieren, korrigiert jedes das andere.

Häufige Fehler

• Den Daten blind vertrauen. Prüfen Sie, wie jedes Feld erfasst wird und wann. Verspätete und gesammelte Buchungen verfälschen die Durchlaufzeiten.
• Den Rundgang auslassen. Eine Karte, die nur am Schreibtisch entsteht, zeigt, was die Systeme erfassen, nicht, was in der Produktion tatsächlich passiert.
• Nur mit Durchschnittswerten arbeiten. Eine einzelne lange Wartezeit kann sich hinter einem guten Mittelwert verstecken. Zeigen Sie daher Median und Spannweite.
• Alle Produktfamilien gleichzeitig abbilden. Beginnen Sie mit einer Produktfamilie und erweitern Sie später.
• Den Informationsfluss vergessen. Die Daten zeigen, wie sich Material bewegt hat. Sie müssen aber weiterhin klären, wie Pläne und Aufträge in die Halle gelangen.
• Ein Tool kaufen, bevor die Daten bereinigt sind. Ein Tool zeigt falsche Zahlen nur schneller an. Korrigieren Sie zuerst die Buchungen.

Wie Software helfen kann

Daten von Hand zu extrahieren, zu bereinigen und zu verknüpfen kostet Zeit und muss immer wiederholt werden. iFAKT's Polaris VSM ist ein Modul von iFAKT Polaris für die datenbasierte Wertstromanalyse. Es bildet Material- und Informationsflüsse gemeinsam ab und macht Verschwendung und Engpässe sichtbar. Welches Tool Sie auch verwenden, prüfen Sie, wie die Daten erfasst werden, und vergleichen Sie die erste Karte mit dem, was Sie in der Halle sehen.

Nächster Schritt

Listen Sie die Systeme auf, die Bedarfe, Arbeitspläne, Bestände und Produktionsrückmeldungen für eine Produktfamilie enthalten, und klären Sie, wer welche Kennzahl wann erfasst. Erstellen Sie danach eine digitale Wertstromanalyse für diese Familie auf Basis von vier Wochen Daten und prüfen Sie das Ergebnis mit einem Rundgang durch den Fluss.