Kennzahlen sind in der modernen Unternehmensführung unverzichtbar. Sie dienen als Kompass, der den Zustand von Prozessen beschreibt und die Grundlage für effektive Entscheidungen bildet. Besonders wertvoll werden Kennzahlen, wenn sie mit historischen oder geplanten Werten verglichen werden können, um Trends zu erkennen und die Leistung zu bewerten. Dieser Artikel beleuchtet die Bedeutung von Kennzahlen, ihre Anwendung und die Rolle von Key Performance Indicators (KPIs) und Grafiken bei der Visualisierung von Daten. Darüber hinaus wird ein kurzer Exkurs in das Reiz-Reaktions-Schema des Nervensystems unternommen, um eine Analogie zur Steuerung von Prozessen herzustellen.
Die Definition und Bedeutung von Kennzahlen
Eine Kennzahl ist ein Zahlenwert, der den Zustand eines Prozesses zu einem bestimmten Zeitpunkt widerspiegelt. Kennzahlen können für jeden beliebigen Prozess definiert werden, da jeder Prozess zumindest einen Anfangs- und einen Endzustand aufweist. Der Unterschied zwischen diesen beiden Zuständen stellt bereits eine Kennzahl dar.
Ein einfaches Beispiel für eine Kennzahl ist die Erfassung einer Einkaufsbestellung in der Warenwirtschaft. Zu Beginn des Tages ist keine Bestellung vorhanden, am Abend sind 30 Bestellungen im System erfasst. Eine mögliche Kennzahl ist somit die "Anzahl der Bestellungen". Werden im Laufe des Monats weitere Bestellungen erfasst, steigt die Kennzahl entsprechend an. Durch die Hinzunahme einer zeitlichen Komponente, wie dem Buchungsdatum der Bestellungen, kann die Kennzahl "Anzahl der Bestellungen pro Tag" definiert werden. Diese zeitliche Dimension ermöglicht es, die Ergebnisse miteinander zu vergleichen und beispielsweise festzustellen, ob heute mehr Bestellungen erfasst wurden als gestern.
Komplexe Kennzahlen und ihre Zusammensetzung
Um einen aufwendigen Prozess mit einer einzigen Zahl zu beschreiben, sind oft komplexe Kennzahlen erforderlich. Diese können durch komplexe Formeln berechnet oder aus mehreren einfachen Kennzahlen zusammengesetzt werden.
Ein Beispiel hierfür ist die Kennzahl "Maverick Buying Quote" (Wilder Einkauf). Diese Kennzahl entsteht, indem man die einfache Kennzahl "Bestellter Betrag pro Monat" durch die einfache Kennzahl "Einkaufsrechnung Betrag pro Monat" teilt. Die "Maverick Buying Quote" zeigt, wie viele Waren nicht über das Warenwirtschaftssystem eingekauft wurden. Durch die Zerlegung komplexer Prozesse in einfache Kennzahlen erhält man nicht nur nützliche Teilkennzahlen, sondern erleichtert auch die Überprüfung der Daten.
Lesen Sie auch: Prognosen zur Alzheimer-Erkrankung
Zielwerte und Handlungsbedarf
Um Maßnahmen für einen Prozess einzuleiten, ist es entscheidend zu wissen, wie sich der Prozess und die entsprechende Kennzahl entwickeln. Verschlechtert sich die Kennzahl, müssen die Ursachen identifiziert und behoben werden. Verbessert sich die Kennzahl hingegen, können positive Effekte oder zuvor durchgeführte Maßnahmen verstärkt werden.
Für Kennzahlen kann ein Zielwert definiert werden. Wird dieser Zielwert erreicht oder überschritten, läuft der Prozess zufriedenstellend. Andernfalls besteht Handlungsbedarf. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Festlegung von Zielwerten auch zu unerwünschten Nebeneffekten führen kann. Die Kennzahlen selbst spiegeln dabei die Realität wider.
Key Performance Indicators (KPIs)
Eine KPI (Key Performance Indicator) zeigt dem Anwender einer Auswertung den Zustand des Prozesses (Kennzahl) auf einen Blick. KPIs werden häufig auf einer kleinen Karte als einzelne Zahl oder Prozentwert dargestellt. Weitere übliche Visualisierungen für KPIs sind Tachografiken, Ringdiagramme oder Ampeldarstellungen. Farben signalisieren oft, ob der Zielwert (Fortschritts- oder Erfüllungsgrad) erreicht wurde, wobei in der Praxis die Ampelfarben am häufigsten verwendet werden. In einigen Darstellungen werden auf der KPI-Karte auch die Zielwerte oder der bisherige Verlauf aufgeführt. Interaktive Auswertungssysteme, wie z. B. Power BI, können die aktuelle Datenfilterung an KPIs weitergeben.
Grafische Darstellung von Kennzahlen
Eine Grafik macht dem Betrachter die Verhältnisse oder Verläufe eines Prozesses sichtbar. Um dies zu erreichen, benötigt jede Grafik eine oder mehrere Kennzahlen und eine oder mehrere Dimensionen als Grundlage. Ein Liniendiagramm hat beispielsweise die Kennzahl "Umsatz" als Wert, die Dimension "Monat" als x-Achse (Abszisse) und die Dimension "Standort" als Legende. Aus einer solchen Grafik erkennt der Betrachter intuitiv und mühelos, welcher Standort in welchem Monat den höheren Umsatz erzielt hat sowie die Umsatztendenzen der Standorte. Es gibt eine Vielzahl von Visualisierungen (Balken, Torten, Ringe, Trichter, Punkte, Landkarten usw.). Für einige Analyseprogramme, wie z. B. Power BI, können zusätzliche Ansichten erworben oder individuelle Ansichten programmiert werden.
Die Vorteile effektiver Kennzahlen
Eine wirksame Kennzahl spart Kosten ein, wenn sie frühzeitig effektive Entscheidungen ermöglicht. Für einen ganzen Fachbereich werden meist mehrere Kennzahlen zur Steuerung benötigt. Ein Dashboard stellt die Kennzahlen übersichtlich zusammen und erlaubt die automatische Aktualisierung. Für ein erfolgreiches KPI-Projekt braucht man entweder Erfahrung oder professionelle Hilfe. Beides kostet Geld. Erfahrung zu sammeln kostet zusätzlich Zeit, Ressourcen und Nerven.
Lesen Sie auch: Die Rolle des Reiber-Diagramms bei MS
Die Rolle von ERP-Systemen
Ein ERP-System (Enterprise Resource Planning) ist in seiner Bedeutung innerhalb von Unternehmen kaum zu überschätzen. Es kann als das zentrale Nervensystem des Unternehmens betrachtet werden, in dem alle Stränge zusammenlaufen und die einzelnen Abteilungen und Prozesse koordiniert werden. Erfolgreich integrierte ERP-Systeme sind von größter Bedeutung, da in ihnen alle Geschäftsprozesse und Abteilungen zusammenlaufen.
Ein ERP-System ermöglicht eine transparente Zeit- und Abwesenheitserfassung, dient zur Schichtplanung und ermöglicht eine vorbereitende Lohnabrechnung ebenso wie ein digitalisiertes, zentrales Sales Invoicing. Auch Projekte können budgetiert, das Procurement gesteuert oder ein genauer Blick auf Berichte und Auswertungen geworfen werden. Das ERP-System ist das Fundament, auf dem das Unternehmen steht.
Das Reiz-Reaktions-Schema als Analogie
Das Reiz-Reaktions-Schema beschreibt, wie ein Reiz von deinem Körper aufgenommen und zu einer Reaktion verarbeitet wird. Der Ablauf wird auch Reiz-Reaktions-Kette genannt und kann in drei Schritten zusammengefasst werden:
- Reizumwandlung: Der Reiz löst ein elektrisches Signal aus.
- Erregungsweiterleitung: Das Signal wird von den sensorischen Nerven weitergeleitet.
- Reaktion: Das Zielorgan (Muskel) erhält seinen Befehl und reagiert.
Ein Beispiel hierfür ist das Stolpern: Wenn du beim Stolpern mit deinem Fuß hängen bleibst, dann schießt automatisch dein Unterschenkel nach vorne. Dieser Reflex schützt dich vorm Hinfallen. Reflexe haben die Aufgabe, dich vor Gefahren zu schützen und müssen deshalb möglichst schnell ausgelöst werden. Die Übertragung und Verschaltung vom Reiz zum Reflex darf also nicht zu lange dauern. Deswegen werden Reflexe im Vergleich zu den bewussten Handlungen nur im Rückenmark umgeschaltet.
Diese Analogie kann auf die Steuerung von Prozessen in Unternehmen übertragen werden. Eine Kennzahl kann als Reiz betrachtet werden, der eine Reaktion auslöst. Wenn eine Kennzahl einen negativen Trend anzeigt, muss dies als Reiz verstanden werden, der eine Reaktion in Form von Maßnahmen zur Verbesserung des Prozesses auslöst.
Lesen Sie auch: Reiber Diagramm einfach erklärt
Künstliche neuronale Netze (KNN)
Eine Möglichkeit, aktuelle Informationen über die potenziell erforderlichen Kapazitäten zu erhalten, bietet der Einsatz von künstlicher Intelligenz, konkret von maschinellen Lernmethoden, wie etwa künstlichen neuronalen Netzen (KNN). Diese können Muster in den Patientendaten erkennen und darauf basierend Prognosen über die Wahrscheinlichkeit der stationären Aufnahme eines Patienten liefern. Die automatisierte Bereitstellung solcher Prognosen kann komplementär zur Erfahrung des medizinischen Personals für eine Verbesserung des Patientenflusses genutzt werden, um die Wahrscheinlichkeit für eine Überfüllung der ZNA zu vermindern.
KNN stellen eine Modellklasse des maschinellen Lernens dar, welche durch das biologische Nervensystem inspiriert wurde. Beim künstlichen Neuron sind die Eingangssignale x1, …, xn durch die Inputvariablen gegeben. Diese werden mithilfe von Gewichten w1, …, wn, welche den verschiedenen Eingaben unterschiedliche Relevanz zuweisen, zu einer Netzeingabe x aggregiert. Eine Aktivierungsfunktion f übersetzt dann die eingehende Netzeingabe unter Berücksichtigung eines Schwellenwerts in ein bestimmtes Ausgangssignal y, den Output. Ähnlich zum biologischen Nervensystem bestehen KNN aus mehreren Neuronen, die in unterschiedlicher Weise miteinander verbunden sein können. Die Anzahl der Neuronen, die konkrete Spezifikation der Aktivierungsfunktion sowie die Struktur der Verbindungen bestimmen maßgeblich die sogenannte Netzwerkarchitektur (Topologie) eines KNN.
Der Einsatz von KNN erfolgt im Wesentlichen in zwei Schritten: erstens der Modellierung und zweitens der eigentlichen Anwendung und Evaluierung. Im Rahmen der Modellierung wird zunächst der Datensatz aufbereitet (Vereinheitlichung von Texteingaben) und bereinigt (Plausibilitätsprüfung). Darauf aufbauend wird vor dem Hintergrund der Variablenauswahl die Netzwerkarchitektur konkretisiert. Die erforderlichen Netzeingaben (x1, …, xn) werden identifiziert und die Anzahl der Schichten und die jeweilige Anzahl an Neuronen sowie die Aktivierungsfunktionen werden festgelegt. Im Anschluss an die Auswahl der Architektur des Modells wird ein Teil der Daten verwendet, um das KNN zu trainieren. Hierfür wird der bestehende Datensatz in einen Trainings- und einen Testdatensatz geteilt, wobei der Trainingsdatensatz üblicherweise größer ist. Durch das Training werden die Gewichte des KNN ermittelt. Die Festlegung der Gewichte erfolgt mithilfe eines Lernalgorithmus, welcher ausgehend von zufällig gewählten Initialgewichten anhand konkreter Prinzipien Anpassungen der Gewichte vornimmt.
Hirntoddiagnostik
Die Hirntoddiagnostik umfasst verschiedene Untersuchungen, mit deren Hilfe geprüft wird, ob die gesamten Hirnfunktionen unumkehrbar erloschen sind. Wurde bei einer Person der Hirntod festgestellt, ist damit der Tod dieser Person nachgewiesen. Die medizinische Behandlung wird dann eingestellt. Die Hirntoddiagnostik muss von mindestens zwei besonders qualifizierten Fachärztinnen und -ärzten unabhängig voneinander durchgeführt werden. Sie müssen mehrjährige Erfahrung in der Intensivbehandlung von Personen mit schweren Hirnschädigungen besitzen. Darüber hinaus muss mindestens eine oder einer Fachärztin oder -arzte für Neurologie oder Neurochirurgie mit einem relevanten Schwerpunkt sein.
Die Hirntoddiagnostik umfasst drei Untersuchungs-Schritte:
- Prüfung der Voraussetzungen für die Durchführung der Diagnostik
- Feststellung klinischer Symptome des Ausfalls der gesamten Hirnfunktionen
- Prüfung der Unumkehrbarkeit des Ausfalls der gesamten Hirnfunktionen (Irreversibilitätsnachweis)
Die Voraussetzung für den Hirntod ist, dass das Gehirn schwer geschädigt wurde. Im ersten Schritt der Hirntoddiagnostik überprüfen die Ärztinnen und Ärzte, ob tatsächlich ein Hirnschaden vorliegt und was seine Ursache ist. Dabei schließen sie aus, dass vorübergehende Einflüsse - wie zum Beispiel durch Medikamente oder eine schwere Kreislaufstörung - für den Zustand der Patientin oder des Patienten verantwortlich sind.
Ist das Gehirn tatsächlich geschädigt, werden im zweiten Schritt der Hirntoddiagnostik alle Hirnfunktionen überprüft. Beim Hirntod sind alle Funktionen erloschen. Die Ärztinnen und Ärzte stellen fest, ob die drei Anzeichen des Hirntods (die klinischen Symptome) eingetreten sind:
- tiefe Bewusstlosigkeit (tiefes Koma)
- Ausfall der Hirnstammreflexe
- Atemstillstand (Ausfall der Spontanatmung; Apnoe)
Abschließend wird geprüft, ob der zuvor festgestellte Ausfall der gesamten Hirnfunktionen unumkehrbar ist. Das Verfahren dafür hängt von Art und Lage der Hirnschädigung ab. Entweder werden die klinischen Untersuchungen nach einer festgelegten Wartezeit (12 Stunden beziehungsweise 72 Stunden) wiederholt oder es erfolgen apparative Zusatzuntersuchungen.
OEE (Overall Equipment Effectiveness)
OEE (Overall Equipment Effectiveness) wird oft als maschinenbezogenes technisches Ding angesehen; ein KPI 'mit Formeln und so weiter'. Aber worum geht es bei OEE wirklich? OEE sollte nicht als KPI betrachtet werden, sondern als Sprache für Verbesserungen. Viele Manager glauben, bei der Gesamtanlageneffektivität (OEE) gehe es darum, zu kontrollieren und mehr Druck auszuüben. OEE ist jedoch keine Bewertungskennzahl, sondern ein Kompass. Es ist wichtig, die Bediener und Teamleiter nicht nur darin zu schulen, die Zahlen zu lesen, sondern auch die Geschichte dahinter zu verstehen. Sie kennen nun den Unterschied zwischen einem Verfügbarkeitsverlust aufgrund einer Einrichtung und einem vermeidbaren Stillstand. Jedes Team hat sein eigenes Verbesserungsboard, auf dem es seine tatsächlichen OEE-Daten kommuniziert.