Kapazitätsanalysen

Kapazitätsanalysen untersuchen systematisch die verfügbaren Kapazitäten eines Systems, etwa einer Produktionslinie, eines Dienstleistungsprozesses oder einer IT-Infrastruktur, im Vergleich zur erwarteten Nachfrage. Ziel ist es, Engpässe zu identifizieren, Kapazitätslücken zu quantifizieren und Handlungsoptionen abzuleiten, um Kosten zu senken, Durchsatz zu erhöhen und Lieferzeiten zu reduzieren.

Sie kombinieren quantitative und qualitative Ansätze: historische Datenanalyse, Zeitreihenprognosen, Simulation, Warteschlangentheorie sowie lineare bzw. ganzzahlige Optimierung. Typische Eingaben sind Nachfragestruktur, verfügbare Kapazitäten (Maschinen, Personal, Rüstzeiten, Instandhaltung), taktzeiten, Arbeitszeiten und Materialverfügbarkeit. Zu den Ergebnissen gehören Kapazitätskennzahlen, Engpassanalysen und die Bestimmung von Kapazitätslücken (Gaps).

Vorgehen umfasst üblicherweise: Systemgrenzen definieren, Daten erheben, ein Modell erstellen, Validierung prüfen, Szenarien analysieren, Maßnahmen ableiten, Umsetzung und Monitoring. Wichtige Kennzahlen sind Auslastungsgrad, verfügbare Kapazität je Zeitraum, Throughput, Durchlaufzeit, Lead Time, identifizierte Engpässe sowie die Kapazitätslücke zwischen Bedarf und Leistung. Engpässe werden oft nach Methoden wie der Theory of Constraints priorisiert.

Anwendungen finden sich in Fertigung, Logistik, Dienstleistungssektor, IT-Infrastruktur und Cloud-Umgebungen. Beispiele verdeutlichen, wie Kapazitätsanalysen Entscheidungen beeinflussen: eine Produktionslinie mit theoretischer Kapazität von 200 Einheiten/h erreicht 180/h, der Engpass limitiert den Gesamtdurchsatz; Maßnahmen reichen von zusätzlicher Schicht über Reduzierung von Rüstzeiten bis zu Investitionen in Automatisierung. Herausforderungen ergeben sich aus Unsicherheit, saisonalen Schwankungen und unvollständigen Daten.

Kapazitätsanalysen liefern so eine fundierte Basis für Kapazitätsplanung und -steuerung.