Produktionssimulation für Störungen und Produktmixänderungen

Transparenzhinweis: M365.FM-Host Mirko Peters arbeitet bei der iFAKT GmbH. Diese Seite beschreibt das Unternehmen sachlich; bezahlte Partnerschaften und Links sind als Anzeige gekennzeichnet.

Von Mirko Peters · 2026-11-12

Produktionssimulation für Störungen: Testen Sie Maschinenausfälle, Personalausfälle, verspätetes Material und Produktmixänderungen in einem Modell, bevor sie Ihre Linie treffen. Ein praxisnaher Leitfaden.

Automatisch mit KI aus dem Originalbeitrag übersetzt. Englisches Original lesen

Eine Produktionssimulation erlaubt es, eine Störung in einem Modell durchzuspielen: einen Ausfall an Ihrem Engpass, einen fehlenden Bediener, eine verspätete Lieferung oder eine Verschiebung im Produktmix. Anschließend sehen Sie, wie sich Output und Durchlaufzeit verändern, ohne die reale Linie anzufassen. Dieser Artikel richtet sich an Produktionsplaner, die wissen möchten, welche Störungen sie simulieren sollten, welche Daten sie dafür benötigen und wie sie die Ergebnisse lesen.

Das Wichtigste in Kürze

• Eine Produktionssimulation ermöglicht es, eine Störung wie einen Ausfall oder eine Verschiebung im Produktmix in einem Modell durchzuspielen und ihre Auswirkungen auf Output und Durchlaufzeit zu sehen, bevor sie eintritt.
• Wählen Sie Störungen nach Eintrittswahrscheinlichkeit und Auswirkung aus Ihren eigenen Aufzeichnungen aus. Jedes denkbare Ereignis zu modellieren macht das Modell nur langsamer und schwerer vertrauenswürdig.
• Eine Produktmixänderung kann den Engpass verschieben, selbst wenn das Gesamtvolumen gleich bleibt, weil die Varianten gemeinsam genutzte Maschinen unterschiedlich lange belegen.
• Da Ausfälle zufällig auftreten, sollten Sie jedes Szenario mehrfach durchlaufen lassen und Bandbreiten vergleichen, nicht ein einzelnes Ergebnis.
• Prüfen Sie das Modell zuerst anhand eines vergangenen Zeitraums und führen Sie eine kurze Liste von Störungsszenarien, die Sie jedes Mal erneut durchspielen, wenn sich der Prozess ändert.

Was kann eine Simulation Ihnen über eine Störung zeigen?

Eine Störung ist alles, was die Planung unzutreffend macht: weniger Kapazität als geplant, Material, das nicht vorhanden ist, oder eine Nachfrage, die anders aussieht als die Prognose. Ein Plan beantwortet die Frage „Was sollte passieren?“. Eine Fabriksimulation beantwortet die Frage „Was passiert, wenn das schiefgeht?“.

Das NIST beschreibt die diskrete Ereignissimulation als Methode, um ein Produktionssystem unter unterschiedlichen Szenarien und Bedingungen zu analysieren und Durchsatz, Kapazität und Engpässe zu messen. Dieselbe NIST-Seite nennt auch das größte Hindernis: Es ist schwierig, zeitnahe und genaue Daten zu Anlagen und Prozessen zu erhalten. Behalten Sie das im Blick, denn daran entscheidet sich, wie weit Sie einem Ergebnis vertrauen können.

Das Nützlichste, das eine Simulation zeigt, ist, wo der Schmerz tatsächlich landet. Ein Stillstand an einer Maschine trifft selten nur diese Maschine. Davor stauen sich Aufträge, die nachfolgenden Stationen bekommen nichts mehr zu tun, und Aufträge, die diese Maschine nie berührt haben, verzögern sich trotzdem. Ein Modell macht diese Kette in Minuten sichtbar, statt in Wochen der Brandbekämpfung.

Außerdem hilft es Ihnen zu erkennen, dass sich der Engpass verschieben kann. Die Einführung des Lean Enterprise Institute in die Theory of Constraints besagt, dass Sie nach einer Maßnahme am Engpass neu prüfen sollten, ob er sich in einen anderen Teil des Systems verlagert hat. Eine Störung tut dasselbe, ohne dass Sie danach fragen. Spielen Sie es zuerst im Modell durch.

Welche Störungen lohnt es sich zu simulieren?

Nicht alle. Beginnen Sie mit einer kurzen Liste und wählen Sie anhand von zwei Fragen aus: Wie oft tritt es auf, und wie teuer wird es, wenn es auftritt?

Typische Kandidaten:

• Maschinenstillstände. Modellieren Sie, wie oft eine Maschine stillsteht und wie lange Reparaturen dauern. Durchschnittswerte verbergen die langen Reparaturen, und genau diese richten den größten Schaden an. Wenn Ihr Wartungsprotokoll reale Stillstandsdauern enthält, verwenden Sie deren Streuung und nicht nur den Mittelwert.
• Personal: Abwesenheiten, eine fehlende Qualifikation in einer Schicht, Grenzen für Überstunden.
• Material: eine verspätete Lieferung, eine unvollständige Lieferung, eine Qualitätssperre bei einer Wareneingangscharge.
• Qualitätsverluste: Ausschuss oder Nacharbeit, die Teile erneut durch eine Station schickt.
• Eilaufträge: ein dringender Auftrag, der die Warteschlange überholt und zusätzliche Rüstvorgänge erzwingt.
• Nachfrageverschiebungen: ein anderer Anteil an Varianten oder ein sprunghafter Mengenanstieg.

Ordnen Sie die Störungen anhand Ihrer eigenen Aufzeichnungen. Sehen Sie sich das Stillstandsprotokoll des letzten Jahres, die Schichtberichte und die Liste verspäteter Aufträge an. Taucht eine Störung dort jeden Monat auf, simulieren Sie sie. Ist sie in fünf Jahren einmal vorgekommen, notieren Sie sie und lassen Sie sie vorerst weg.

Wie simulieren Sie eine Änderung des Produktmixes?

Der Produktmix ist der Anteil jeder Variante an Ihrem Auftragsstrom. Er ist wichtig, weil Varianten gemeinsam genutzte Maschinen selten gleich lange belegen. Ändert sich der Mix, ändert sich die Last an jeder Ressource, selbst wenn die Gesamtstückzahl gleich bleibt.

Ein Beitrag der Winter Simulation Conference zur interaktiven Fertigungssimulation zeigt diesen Effekt am Beispiel eines Chargenofens. Produkte dürfen nur unter bestimmten Kombinationsregeln gemeinsam in eine Charge, daher beeinflusst die Reihenfolge der Produkte die Ofenauslastung, und der Engpass wandert mit dem Mix. Das ist ein alter Beitrag und ein Sonderfall, die Erkenntnis gilt aber für die meisten gemeinsam genutzten Ressourcen.

So können Sie dabei vorgehen:

1. Legen Sie eine Ausgangsbasis fest. Verwenden Sie den heutigen Mix und stellen Sie sicher, dass das Modell die aktuelle Ausbringung und die Durchlaufzeiten reproduziert.
2. Definieren Sie den neuen Mix. Beschreiben Sie ihn als Mengenanteile, zum Beispiel „Variante B wächst von einer Minderheit auf die Hälfte der Aufträge“. Legen Sie fest, ob die Gesamtmenge gleich bleibt oder steigt.
3. Prüfen Sie die Daten je Variante. Jede Variante benötigt eigene Arbeitspläne, Bearbeitungszeiten und Rüstzeiten. Umrüstungen zwischen Varianten sind oft wichtiger als die Laufzeiten.
4. Simulieren Sie den neuen Mix. Vergleichen Sie die Auslastung je Ressource, die Warteschlangenlängen und die Durchlaufzeit je Variante.
5. Verschieben Sie den Mix schrittweise. Testen Sie nicht nur den Endzustand. Verschieben Sie ihn in mehreren Schritten, um den Punkt zu finden, an dem der Engpass zu einer anderen Ressource wechselt oder die Durchlaufzeit schnell zu steigen beginnt.
6. Halten Sie fest, was Sie ändern würden. Eine zweite Schicht, einen Puffer, eine andere Reihenfolgeregel, ein Werkzeug an einer zweiten Maschine. Testen Sie diese Änderungen anschließend im selben Modell.

Beispiel: eine überschlägige Prüfung (hypothetische Zahlen)

Dieses Beispiel ist erfunden, um die Logik zu zeigen. Es ist kein gemessenes Ergebnis.

Eine Zelle hat eine Fräsmaschine. Variante A benötigt dort 6 Minuten, Variante B 10 Minuten. Heute sind 70 % der Aufträge A und 30 % B. Die durchschnittliche Zeit je Stück beträgt 0,7 × 6 + 0,3 × 10 = 7,2 Minuten. In einer 450-Minuten-Schicht kann die Fräsmaschine etwa 62 Stück fertigen.

Verschiebt sich der Mix nun auf 50 % A und 50 % B, steigt der Durchschnitt auf 8 Minuten, und in derselben Schicht entstehen etwa 56 Stück. Allein durch den Mix sind das rund 10 % weniger Ausbringung, und dabei gab es gar keinen Ausfall.

Fügen Sie einen Stopp von 45 Minuten hinzu. Der Fräsmaschine bleiben nun 405 Minuten, und die Schicht ergibt etwa 50 Stück. Zwei harmlos wirkende Änderungen kosten zusammen rund ein Fünftel der Ausbringung.

Diese Rechnung ist eine gute erste Prüfung, und Sie sollten sie durchführen, bevor Sie ein Modell aufbauen. Was sie nicht zeigen kann, sind Warteschlangen, Rüstvorgänge, Chargenregeln, zufällige Stillstände und die Auswirkungen auf die nächste Station. Genau das ergänzt die Simulation.

Welche Daten benötigen die Szenarien?

Störungsszenarien brauchen einige Dinge, die das normale Modell möglicherweise nicht enthält. Prüfen Sie diese Liste, bevor Sie Ergebnisse zusagen.

• Stillstandshistorie je Maschine: wie oft sie stillsteht und wie lange jeder Stillstand dauert, aus dem Instandhaltungs- oder Stillstandsprotokoll.
• Arbeitskalender und Qualifikationen: wer welche Station bedienen kann und was bei einer verkürzten Schicht passiert.
• Rüst- und Umrüstzeiten zwischen Varianten, nicht nur die Laufzeiten.
• Auftrags- und Liefertermindaten, damit Sie sehen können, welche Aufträge sich verzögern, und nicht nur, dass sich etwas verzögert.
• Die Regeln, die die Linie heute tatsächlich einhält: Reihenfolgeregeln, Grenzen für Überstunden, wann ein Auftrag auf eine andere Maschine wechselt.

Wenn eine Zeile fehlt, benennen Sie das in der Szenariobeschreibung. Ein Ergebnis, das auf einer geschätzten Stilldauer beruht, ist eine Vermutung mit einem hübschen Diagramm drumherum. Lassen Sie das Team der Linie die Zahlen prüfen. Oft nennt es Ihnen in zwei Minuten den falschen Wert.

Wie führen Sie eine Störungsstudie durch?

Die Schritte entsprechen denen jedes Simulationsprojekts, mit einigen Punkten, die bei Störungen mehr Gewicht haben.

1. Formulieren Sie die Frage schriftlich. Zum Beispiel: "Wenn die Mühle eine ganze Schicht ausfällt, welche Aufträge verpassen ihren Termin, und was ist die günstigste Reaktion?"
2. Validieren Sie die Baseline. Vergleichen Sie die Modellausgabe mit einem vergangenen Zeitraum. Ist die Abweichung groß, korrigieren Sie zuerst die Daten, bevor Sie eine einzige Störung hinzufügen.
3. Definieren Sie eine kleine Menge an Szenarien. Drei bis fünf reichen völlig aus. Benennen Sie jedes Szenario und halten Sie fest, was sich ändert und wie lange.
4. Führen Sie jedes Szenario mehrfach aus. Ausfälle treten zufällig auf, daher kann ein einzelner Lauf besser oder schlechter aussehen als üblich. Vergleichen Sie die Bandbreite der Ergebnisse, nicht eine einzelne Zahl.
5. Testen Sie Reaktionsmöglichkeiten. Überstunden, die Verlagerung von Arbeit auf eine andere Maschine, eine geänderte Reihenfolge, der Einsatz von Lagerbeständen. Eine Störungsanalyse ohne Reaktionsoptionen zeigt nur, dass Dinge schiefgehen.
6. Vereinbaren Sie die Entscheidungsregel. Legen Sie vor dem Lauf fest, welches Ergebnis Sie zum Handeln veranlassen würde. Andernfalls werden die Zahlen nur diskutiert.

Halten Sie die Szenarien in einer kurzen Liste fest, die Sie erneut ausführen können, wenn sich der Prozess ändert. Eine Szenario-Bibliothek ist wertvoller als jede einzelne Studie.

Wo passen Microsoft-Tools hinein?

Ihr ERP-System ist in der Regel der Ort, an dem Arbeitspläne, Stücklisten und Arbeitskalender gepflegt werden. Damit ist es die naheliegende Quelle für die Basisdaten des Modells. Das Modell selbst ist meist eine separate Software.

Zur Darstellung der Ergebnisse eignet sich Power BI gut, um Szenarien nebeneinander zu vergleichen. Microsoft Learn dokumentiert außerdem What-if-Parameter: eine anpassbare Variable, die Berichtsbetrachter mit einem Slicer ändern, woraufhin der Bericht neu berechnet wird. Das ist nützlich für einfache Rechnungen wie das obige Beispiel, etwa wenn Sie den Mixanteil ändern und sehen, wie sich eine Kapazitätskennzahl verschiebt. Microsoft weist darauf hin, dass diese Parameter für Measures in Visuals gedacht sind. Sie simulieren keine Warteschlangen. Verwechseln Sie daher einen What-if-Schieberegler nicht mit einer Simulation.

Häufige Fehler

• Alles simulieren. Zu viele Szenarien machen das Modell langsam und die Ergebnisse schwer erklärbar.
• Nur mit durchschnittlichen Reparaturzeiten rechnen. Gerade die langen Stillstände verursachen den größten Schaden.
• Nur den Endzustand einer Mixänderung testen. Der Engpass wandert oft während des Übergangs.
• Die Baseline-Prüfung überspringen. Kann das Modell den letzten Monat nicht nachbilden, sind seine Störungsergebnisse Schätzungen.
• Einem einzelnen Lauf vertrauen. Bei zufälligen Ereignissen kann ein einzelner Lauf in die Irre führen.
• Die Menschen vergessen. Abwesenheiten, Qualifikationen und Überstundengrenzen gehören ins Modell, wenn die Störung mit der Personalplanung zusammenhängt.
• Ein Einmalprojekt bauen. Ein Modell, das nach der nächsten Prozessänderung niemand aktualisiert, ist innerhalb weniger Monate veraltet.

Wo Polaris passt

Wenn Ihre Fragen Kapazität, Personal, Puffer oder Produktmix betreffen, ist iFAKT Polaris eine Option, die Sie prüfen sollten. iFAKT beschreibt Polaris als KI plus digitalen Zwilling für die Produktion, der ERP-Daten mit einem digitalen Zwilling der Fertigung kombiniert. Das Modul Polaris Simulator testet das Produktionssystem virtuell, einschließlich Kapazitäts-, Personal- und Puffer-Szenarien sowie dynamischer Produktmixe auf gemeinsam genutzten Ressourcen. Das Modul Polaris Optimizer erkennt Engpässe und analysiert bei Störungen deren Auswirkungen und optimiert den Plan neu. Ob es passt, hängt von Ihren Daten und Ihrer Fragestellung ab. Testen Sie es daher zunächst an einem eng umrissenen Fall.

Verwandte Themen zum Vertiefen

• Das Modell mit Live-Daten versorgen. Ein digitaler Zwilling hält das Modell mit der Anlage verbunden. Klären Sie zuerst, ob Ihre Entscheidung einen Live-Datenstrom benötigt oder nur ein gutes Modell.
• Menschliche Reaktionen modellieren. Verzögerte Reaktionen und Schichtwechsel verändern, wie lange eine Störung andauert. Berücksichtigen Sie sie, wenn die Personalplanung Teil der Frage ist.
• Wiederanlauf und Wiederherstellung. Nach dem Ende der Störung trifft der Rückstau auf die Linie. Simulieren Sie den Wiederanlauf einschließlich der Überstundengrenzen.
• Den Kreislauf mit der Planung schließen. Sobald eine Störung eingetreten ist, muss sich der Plan ändern. Überlegen Sie, wie das Ergebnis einer Simulation in die Neuplanung einfließt.

Nächster Schritt

Störungen in der Produktionssimulation lassen sich am einfachsten bewältigen, wenn Sie von Ihrem eigenen Stillstandsprotokoll ausgehen. Wählen Sie die Störung aus, die Ihnen im vergangenen Jahr die meisten Kosten verursacht hat, formulieren Sie sie als Szenario in einem Satz mit Dauer und betroffener Ressource, und testen Sie es in einem Modell, auch in einem groben, bevor die nächste Planungsbesprechung stattfindet.