26. August 2025
Maschinenstillstände gehören zu den größten Kostentreibern in der Industrie. Laut dem Siemens‑Report „The True Cost of Downtime 2022“, basierend auf den Erhebungen aus den Jahren 2021–22, verlieren Fortune‑Global‑500‑Unternehmen durch ungeplante Ausfälle rund 11 % ihres Jahresumsatzes – das entspricht knapp 1,5 Billionen US-Dollar pro Jahr.
Laut der International Society of Automation geht jeder Fabrik jährlich mindestens 5 % ihrer produktiven Kapazität durch Stillstand verloren – vielen sogar bis zu 20 %.
Dabei ist es entscheidend, die Zahlen klar zu analysieren und dadurch die wahren Ursachen von Stillständen zu verstehen. Nur eine sorgfältige Analyse der Zahlen macht die verborgene Tiefe des Problems sichtbar und eröffnet den Weg zu wirksamen Maßnahmen.
Stillstand ist nicht gleich Stillstand: Geplante Pausen (z. B. Wartung, Umrüstung), vermeidbare Stopps (z. B. Materialmangel) und ungeplante Ausfälle (z. B. Defekte) unterscheiden sich zwar in ihrer Ursache – doch eines haben sie gemeinsam: Mit jeder Minute steigen die Kosten.
Verstärkt wird diese Problematik durch eine weitere, häufig unterschätzte Herausforderung: den Personalmangel. Wartungen ziehen sich in die Länge, Störungen lassen sich schwerer beheben, und neue Mitarbeiter:innen benötigen deutlich mehr Zeit, um die nötige Erfahrung aufzubauen. Auf den ersten Blick scheint es also, als wäre schlicht zu wenig Personal vorhanden.
Doch bei genauerem Hinsehen zeigt sich: Der wahre Engpass liegt im fehlenden Wissensmanagement – insbesondere beim Wissensauffinden und bei der Wissensübergabe. Ohne systematisch verfügbares Know-how entstehen Abhängigkeiten von Einzelpersonen, und Stillstände dauern länger und kosten mehr, als es nötig wäre.
In vielen Produktionsbetrieben wiederholt sich dasselbe Szenario: Es kommt zu Störungen, die Kosten in die Höhe treiben, und gleichzeitig herrscht Personalmangel.
Tritt eine Störung auf, suchen die Bedienenden nach der Ursache – doch selbst wenn die beste Datenbank vorhanden wäre, bliebe das Problem häufig ungelöst. Der Grund: Um Wissen aus einer klassischen Datenbank zu nutzen, muss man Schlagwörter kennen und richtig einsetzen. Doch oft ist es genau das, was fehlt: die richtige Bezeichnung für die Komponente oder den Störungstyp. So bleibt die Ursache verborgen und die Lösung verzögert sich.
Genau hier setzt MADDOX an – unser digitaler Kollege. Statt mühsam nach Schlagwörtern zu suchen, vergleicht MADDOX die aktuellen Datenmuster der Störung mit historischen Datenmustern und Wissenseinträgen, auf die der Machine-Learning-Algorithmus trainiert wurde. Anschließend schlägt das System direkt die passende Wissenskarte vor, die eine konkrete Lösung für die aktuelle Störung enthält. Damit werden Maschinenausfälle reduziert, ohne dass wertvolle Zeit durch erfolglose Suchprozesse verloren geht.
MADDOX ist das Ergebnis jahrelanger Forschung am Fraunhofer IVV Dresden und enger Zusammenarbeit mit Psychologen. Ein bekanntes Problem in der Produktion: Erfahrene Mitarbeiter teilen ihr Wissen oft nur zögerlich, weil sie das Gefühl haben, dass ihr Einsatz wenig Anerkennung findet. Mit MADDOX dreht sich diese Situation: Wenn Bedienende eine Störung selbst lösen und daraus eine Wissenskarte erstellen, erleben sie unmittelbar, dass ihr Beitrag anderen Kolleginnen und Kollegen hilft. Dieses direkte Feedback schafft Wertschätzung und Motivation – Wissen wird gerne geteilt. So wächst Schritt für Schritt ein lebendes Wissenssystem, das den Betrieb resilienter macht.
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Produktionsstillstand und Reaktion der Maschinenbedienenden: Was hinter dem langsamen Handeln steckt – und wie sich die Ausfalldauer reduzieren lässt
