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Qualitätskennzahlen in der Fertigung erklärt

Von Christian Fieg · Zuletzt aktualisiert: März 2026

Was sind Qualitätskennzahlen?

Qualitätskennzahlen messen, wie viele Teile fehlerfrei durch die Fertigung laufen. Sie beantworten drei Fragen: Wie hoch ist der Anteil fehlerhafter Teile? Wo im Prozess entstehen die Fehler? Und wie stabil ist der Prozess selbst?

In der diskreten Fertigung gibt es eine überschaubare Anzahl von Qualitätskennzahlen, die tatsächlich auf dem Shopfloor genutzt werden. Die meisten Fertigungsunternehmen arbeiten mit vier bis sechs Kernkennzahlen. Der Rest steht in QM-Handbüchern, wird aber selten operativ eingesetzt. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Kennzahlen, die in Schichtbesprechungen, OEE-Dashboards und Verbesserungsprojekten eine Rolle spielen.


Die sechs wichtigsten Qualitätskennzahlen in der Fertigung

Kennzahl Formel Was sie misst Typischer Einsatz
Ausschussrate Ausschussteile / Gesamtteile x 100 Anteil der Teile, die nicht nachgearbeitet werden können und entsorgt werden Schichtbericht, OEE-Dashboard, Kostenrechnung
Nacharbeitsquote Nacharbeitsteile / Gesamtteile x 100 Anteil der Teile, die nachbearbeitet werden müssen, um die Spezifikation zu erreichen Kapazitätsplanung, Kostenanalyse (Nacharbeit bindet Maschinen und Personal)
First Pass Yield (FPY) Gutteile beim ersten Durchlauf / Gesamtteile x 100 Anteil der Teile, die beim ersten Mal ohne Nacharbeit oder Ausschuss fehlerfrei sind Prozessbewertung, Lean-Projekte, Vergleich zwischen Linien
ppm (Parts per Million) Fehlerhafte Teile / Gesamtteile x 1.000.000 Fehlerrate in Teilen pro Million, Standard in der Automobilindustrie Kundenanforderungen (OEM), Lieferantenbewertung, Reklamationsanalyse
Cp/Cpk (Prozessfähigkeit) Cp = (OSG - USG) / (6 x Sigma); Cpk = min(Cpu, Cpl) Cp: Wie viel Platz hat der Prozess innerhalb der Toleranz. Cpk: Wie zentriert der Prozess innerhalb der Toleranz liegt SPC, Serienbemusterung (PPAP), präventive Qualitätssicherung
OEE-Qualitätsfaktor Gutteile / Gesamtteile x 100 Qualitätsanteil der OEE: Wie viel der produzierten Menge ist verkaufsfähig OEE-Berechnung, Verlustanalyse, Shopfloor-Meeting

Die Kennzahlen überschneiden sich teilweise. Der OEE-Qualitätsfaktor fasst Ausschuss und Nacharbeit zusammen. Die Ausschussrate und die Nacharbeitsquote differenzieren, was mit den fehlerhaften Teilen passiert. Der FPY ist strenger als der OEE-Qualitätsfaktor, weil er Teile, die nachgearbeitet und dann als "Gut" gebucht werden, trotzdem als Verlust zählt.


Rechenbeispiel: Eine Spritzgussschicht in Zahlen

Eine Spritzgussmaschine produziert Gehäuseteile. Am Ende der Schicht liegen folgende Zahlen vor:

Datenpunkt Wert
Gesamtteile produziert 2.000
Ausschussteile (nicht nacharbeitbar) 30
Nacharbeitsteile (nachbearbeitet und dann i.O.) 50
Gutteile (direkt beim ersten Durchlauf fehlerfrei) 1.920
Gutteile nach Nacharbeit (gesamt verkaufsfähig) 1.970

Daraus ergeben sich die Qualitätskennzahlen:

Kennzahl Berechnung Ergebnis
Ausschussrate 30 / 2.000 x 100 1,5 %
Nacharbeitsquote 50 / 2.000 x 100 2,5 %
First Pass Yield 1.920 / 2.000 x 100 96,0 %
ppm 30 / 2.000 x 1.000.000 15.000 ppm
OEE-Qualitätsfaktor 1.970 / 2.000 x 100 98,5 %

Das Beispiel zeigt das Problem: Der OEE-Qualitätsfaktor liegt bei 98,5 %, was gut aussieht. Aber der FPY liegt bei 96,0 %. Die Differenz sind die 50 Nacharbeitsteile, die im OEE-Qualitätsfaktor als "Gut" gezählt werden, weil sie nach der Nacharbeit die Spezifikation erfüllen. Die Nacharbeit hat aber Maschinenzeit, Personal und Material gekostet. Wer nur den OEE-Qualitätsfaktor betrachtet, übersieht 2,5 % verdeckte Qualitätsverluste.


Warum Ausschussrate und Nacharbeitsquote getrennt betrachtet werden müssen

Viele Fertigungsunternehmen erfassen nur eine "Fehlerquote", in der Ausschuss und Nacharbeit zusammengefasst werden. Das ist ein Problem, weil die beiden Verlustarten unterschiedliche Ursachen haben und unterschiedliche Maßnahmen erfordern.

Merkmal Ausschuss Nacharbeit
Definition Teil ist nicht mehr rettbar, wird entsorgt Teil kann durch Nachbearbeitung die Spezifikation erreichen
Kostenwirkung Materialverlust + verlorene Maschinenzeit Zusätzliche Maschinenzeit + Personalkosten (Material wird nicht verloren)
Typische Ursachen Werkzeugbruch, falsche Prozessparameter, Materialfehler Gratbildung, Maßabweichungen innerhalb Nacharbeitstoleranz, Oberflächenfehler
Sichtbarkeit im OEE Im Qualitätsfaktor enthalten Oft nicht sichtbar (Nacharbeitsteile werden als "Gut" gebucht)
Verbesserungsansatz Prozessparameter stabilisieren, SPC einführen, Werkzeugwartung Toleranzanalyse, Werkzeuggeometrie optimieren, Prozesszentrierung (Cpk)

Wenn ein Werk eine "Fehlerquote" von 4 % hat und diese senken will, muss es wissen: Sind das 4 % Ausschuss, 4 % Nacharbeit, oder eine Mischung? Die Maßnahmen sind grundverschieden.


Cp und Cpk: Prozessfähigkeit als präventive Qualitätskennzahl

Ausschussrate, Nacharbeitsquote und FPY messen, was bereits passiert ist. Cp und Cpk messen, wie wahrscheinlich es ist, dass Fehler in Zukunft auftreten. Deshalb sind sie die wichtigsten präventiven Qualitätskennzahlen in der Fertigung.

Cp misst, ob der Prozess grundsätzlich in die Toleranz passt. Ein Cp von 1,0 bedeutet: Die Prozessstreuung (6 Sigma) füllt die Toleranz exakt aus. Jede kleine Verschiebung führt zu Ausschuss. Ein Cp von 1,33 gibt 33 % Puffer. Ein Cp von 1,67 gibt reichlich Puffer. In der Automobilindustrie fordern OEMs typischerweise Cpk ≥ 1,33 für Serienteile.

Cpk berücksichtigt zusätzlich, ob der Prozess zentriert ist. Ein Prozess kann einen Cp von 2,0 haben (viel Platz in der Toleranz), aber wenn er an einem Rand der Toleranz liegt, ist der Cpk trotzdem niedrig. Cpk ist deshalb die aussagekräftigere Kennzahl.

In der Praxis: Wenn eine Spritzgussmaschine eine Maßtoleranz von 50,0 mm ± 0,1 mm hat und die tatsächliche Prozessstreuung 0,12 mm beträgt (6 Sigma), dann ist Cp = 0,2 / 0,12 = 1,67. Wenn der Mittelwert aber bei 50,03 mm liegt (also 0,03 mm neben der Mitte), sinkt der Cpk auf 1,08. Die Maschine produziert noch innerhalb der Toleranz, aber mit deutlich weniger Sicherheit. Die richtige Maßnahme: Prozess zentrieren (Mittelwert verschieben), nicht Streuung reduzieren.


Was mit Qualitätskennzahlen in der Praxis passiert

Bei Neoperl (vollautomatische Montageautomaten) hat die Korrelation von SPS-Alarmen mit Qualitätsdefekten die Ursachen für Ausschuss erstmals quantifizierbar gemacht. Die Werker wussten vorher, welche Anlagen Probleme hatten. Aber erst die automatische Datenerfassung hat gezeigt, welche Alarme mit welchen Fehlerbildern zusammenhängen. Das Ergebnis: 15 % weniger Ausschuss durch gezielte Maßnahmen an den identifizierten Korrelationen.

Bei Klocke (Pharma-Verpackung, Blister und Sachets) hat die automatische Erfassung von Stückzahlen und Stillständen die Grundlage für eine Qualitäts-Baseline geschaffen. Im regulierten GMP-Umfeld ist die lückenlose Dokumentation der OEE-Faktoren (einschließlich Qualität) nicht optional. Das Ergebnis: 12 % bessere Ausbringung und 8 % bessere Verfügbarkeit in nur 3 Wochen Implementierungszeit.

Bei Carcoustics (Spritzguss, Kaltschäumen, Stanzen in 7 Werken weltweit) hat die konzernweite Performance-Analyse in Echtzeit ermöglicht, Qualitätskennzahlen zwischen Werken und Linien zu vergleichen. Ein Werk mit 1,8 % Ausschussrate und ein Werk mit 3,2 % beim gleichen Produkt werden sichtbar. Der Unterschied ist kein Zufall, sondern ein Prozessunterschied, der adressiert werden kann. Das Ergebnis: 3 % mehr Ausbringung, 4 % weniger Stillstände.


Häufige Fragen zu Qualitätskennzahlen

Was ist der Unterschied zwischen Ausschussrate und OEE-Qualitätsfaktor?
Die Ausschussrate zählt nur die Teile, die entsorgt werden. Der OEE-Qualitätsfaktor fasst Ausschuss und nicht nacharbeitbare Teile zusammen und bezieht sich auf die Gesamtproduktion. Nacharbeitsteile, die nach der Nachbearbeitung als "Gut" gelten, erscheinen im OEE-Qualitätsfaktor als fehlerfrei. Im FPY werden sie als Verlust gezählt.

Welche Qualitätskennzahl ist die wichtigste?
Es gibt keine einzelne "wichtigste" Kennzahl. Für das Schichtmeeting: OEE-Qualitätsfaktor und Ausschussrate. Für Verbesserungsprojekte: FPY (weil er Nacharbeit als Verlust sichtbar macht). Für die Prozessstabilität: Cpk (weil er zeigt, wie viel Sicherheit der Prozess hat). Für Kundenanforderungen: ppm.

Warum ist der FPY strenger als der OEE-Qualitätsfaktor?
Weil der FPY nur die Teile als "Gut" zählt, die beim ersten Durchlauf fehlerfrei sind. Nacharbeitsteile, die nach der Nachbearbeitung die Spezifikation erfüllen, zählen im FPY als Verlust. Im OEE-Qualitätsfaktor werden sie als Gutteile gebucht. Der FPY zeigt deshalb die tatsächliche Prozessfähigkeit ehrlicher.

Was bedeutet ppm in der Fertigung?
ppm (Parts per Million) gibt die Fehlerrate in Teilen pro Million produzierter Teile an. 15.000 ppm bedeuten: Von einer Million Teilen sind 15.000 fehlerhaft, also 1,5 %. In der Automobilindustrie fordern OEMs typischerweise weniger als 50 ppm beim Kunden, manche weniger als 10 ppm.

Wie hängen Qualitätskennzahlen und Maschinendatenerfassung zusammen?
Ohne automatische Datenerfassung basieren Qualitätskennzahlen auf manuellen Zählungen am Schichtende. Mikrostopps mit Ausschuss werden vergessen, Nacharbeitsteile nicht dokumentiert, Stückzahlen gerundet. Automatische MDE liefert exakte Gut/Schlecht-Zählung pro Takt, sekundengenau. Erst damit werden Qualitätskennzahlen verlässlich genug für Verbesserungsprojekte.

Christian Fieg
Über den Autor:
Christian Fieg
Head of Sales bei SYMESTIC. Zuvor iTAC, Dürr, Visteon. Six Sigma Black Belt. Autor von "OEE: Eine Zahl, viele Lügen".
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