Planzeitermittlung mit Regressionsanalyse verständlich erklärt

Planzeiten werden genutzt, um den erwarteten Zeitbedarf eines Vorgangs unter bestimmten Bedingungen zu beschreiben. Eine mögliche Grundlage sind bereits vorhandene Prozessdaten. Regressionsanalysen können dabei helfen, Zusammenhänge zwischen Zeitbedarf und geeigneten Einflussgrößen zu untersuchen.

Was eine Regressionsanalyse untersucht

Eine Regression beschreibt einen statistischen Zusammenhang zwischen einer Zielgröße und einer oder mehreren erklärenden Größen. Bei der Planzeitermittlung kann die Zielgröße beispielsweise die Bearbeitungszeit sein. Mögliche Einflussgrößen ergeben sich aus dem konkreten Prozess und dem betrachteten Arbeitsplatz.

Ein einfaches Beispiel ist ein Zusammenhang zwischen Stückzahl und Zeitbedarf. In anderen Fällen könnten etwa Abmessungen, Bearbeitungsmerkmale oder weitere Prozessgrößen eine Rolle spielen. Welche Merkmale geeignet sind, muss fachlich geprüft werden. Bei administrativen Tätigkeiten können beispielsweise die Anzahl von Rechnungspositionen oder erforderliche Prüfschritte untersucht werden.

Welche Daten benötigt werden

Zeit- und Einflussgrößen müssen zu demselben Vorgang gehören. Eine Menge aus einem Auftrag und eine Zeit aus einem anderen Bereich ergeben keine geeignete Beobachtung. Eindeutige Zuordnungen sind deshalb wesentlich.

Auch die Abgrenzung der Zeit muss klar sein: Enthält sie Rüstzeit, Bearbeitungszeit oder Unterbrechungen? Werden unterschiedliche Abläufe vermischt, kann ein Modell einen Zusammenhang abbilden, der betrieblich wenig hilfreich ist.

Vom Datensatz zum geprüften Modell

Zunächst werden der betrachtete Prozess und der Einsatzbereich festgelegt. Danach werden die Daten auf fehlende Werte, ungewöhnliche Beobachtungen und Vergleichbarkeit geprüft. Ausreißer dürfen nicht allein deshalb entfernt werden, weil sie ein Ergebnis verschlechtern. Sie können auf reale Sonderfälle oder Erfassungsprobleme hinweisen. Arbeitsplatzstudien helfen dabei, reale Abläufe und mögliche Einflussgrößen für die Modellformulierung zu verstehen.

Anschließend wird untersucht, welches Modell den Zusammenhang angemessen beschreibt. Neben statistischen Größen zählen die fachliche Plausibilität und die Verteilung der Abweichungen. Eine gute Anpassung an vorhandene Daten allein garantiert noch keine verlässlichen Werte für neue Fälle.

Grenzen und Gültigkeitsbereich beachten

Ein Modell gilt nicht automatisch für alle Varianten und Mengenbereiche. Besonders außerhalb des untersuchten Datenbereichs können Vorhersagen unsicher werden. Auch geänderte Verfahren oder Arbeitsbedingungen können eine erneute Prüfung erforderlich machen.

Statistische Zusammenhänge belegen außerdem nicht automatisch Ursache und Wirkung. Prozesswissen bleibt notwendig, um Ergebnisse einzuordnen und die Anwendung eines Modells freizugeben.

Wann vorhandene Daten ausreichen können

Sind ausreichend passende Beobachtungen und relevante Merkmale vorhanden, kann eine Planzeitermittlung ohne zusätzliche Zeitaufnahmen möglich sein. Fehlen wesentliche Informationen, kann ergänzende Datenerhebung sinnvoll werden. Eine feste Mindestmenge an Datensätzen lässt sich ohne Blick auf Prozess und Modell nicht pauschal angeben.

Planzeitermittlung mit AVATR

AVATR unterstützt Regressionsanalysen auf Basis geeigneter Prozessdaten. Vor einem Einsatz werden Datenquellen, Einflussgrößen und Auswertungsziele abgestimmt. So lässt sich prüfen, ob die vorhandenen Daten eine sinnvolle Grundlage für Ihre Planung bieten.