Eine der wichtigsten Erkenntnisse von W. Edwards Deming wird bis heute häufig missverstanden:
Nicht jede Abweichung ist ein Problem.
In nahezu jedem Prozess gibt es natürliche Schwankungen. Deming bezeichnete diese als Common Cause Variation – also systembedingte Variation.
Viele Führungskräfte interpretieren jedoch jede Abweichung sofort als Fehler. Genau hier beginnt das, was Deming Tampering nannte.
Was bedeutet Tampering?
Tampering beschreibt das ständige Eingreifen in einen grundsätzlich stabilen Prozess aufgrund zufälliger Schwankungen.
Der Gedanke dahinter ist nachvollziehbar:
„Der Wert ist schlechter als gestern. Wir müssen sofort etwas ändern.„
Doch genau dieses Verhalten erzeugt häufig zusätzliche Instabilität.
Nicht die Schwankung verschlechtert den Prozess.
Die Reaktion darauf verschlechtert ihn.
Demings Trichter-Experiment
Deming machte dieses Prinzip mit seinem berühmten Funnel Experiment (Trichterexperiment) anschaulich.
Stellen wir uns einen Trichter vor, durch den Murmeln auf eine Zielscheibe fallen.
Selbst wenn der Trichter vollkommen ruhig gehalten wird, landen die Murmeln niemals exakt auf demselben Punkt. Es entstehen kleine, zufällige Abweichungen – normale Streuung.
Nun beginnt der Versuchsleiter nach jedem Wurf den Trichter in Richtung des letzten Fehlers zu verschieben.
Liegt die Murmel 2 cm rechts?
Dann wird der Trichter 2 cm nach links bewegt.
Beim nächsten Wurf liegt die Murmel links.
Also wird wieder korrigiert.
Mit jeder weiteren Korrektur werden die Abweichungen größer.
Die Streuung nimmt immer weiter zu.
Der Prozess wird schlechter – nicht weil der Trichter defekt wäre, sondern weil ständig eingegriffen wird.
Demings Fazit:
Ein stabiler Prozess wird durch unnötige Eingriffe instabil.
Common Cause vs. Special Cause
Deming unterschied zwei Arten von Variation.
Common Cause Variation
Dies sind normale Schwankungen, die durch das System selbst entstehen.
Beispiele:
- leichte Temperaturschwankungen
- unterschiedliche Tagesformen
- minimale Materialunterschiede
- zufällige Kundenanfragen
- normale Marktschwankungen
Diese Variation ist vorhersehbar.
Sie gehört zum System.
Special Cause Variation
Hier liegt tatsächlich eine außergewöhnliche Ursache vor.
Beispiele:
- Maschinenausfall
- Stromausfall
- Cyberangriff
- Lieferkettenunterbrechung
- außergewöhnlicher Markteinbruch
Nur hier sollte unmittelbar eingegriffen werden.
Die eigentliche Schwierigkeit besteht darin, beide Arten sauber voneinander zu unterscheiden.
Management by Results
Deming kritisierte außerdem das sogenannte Management by Results.
Dabei orientieren sich Führungskräfte ausschließlich an kurzfristigen Kennzahlen.
Sinkt der Umsatz in einem Monat?
→ Neue Verkaufsstrategie.
Steigt die Reklamationsquote in einer Woche?
→ Neue Qualitätsinitiative.
Fällt die Mitarbeiterzufriedenheit leicht?
→ Sofort neue Maßnahmen.
Das Problem:
Eine einzelne Kennzahl zeigt selten den Zustand des Systems.
Sie zeigt lediglich eine Momentaufnahme.
Wer jede kleine Veränderung sofort interpretiert, reagiert auf statistisches Rauschen statt auf tatsächliche Entwicklungen.
Ein einfaches Beispiel
Ein Vertrieb erzielt über viele Monate durchschnittlich:
100 Abschlüsse pro Monat
Normale Schwankung:
- Januar: 97
- Februar: 102
- März: 99
- April: 101
- Mai: 98
Diese Werte sind vollkommen normal.
Eine unerfahrene Führungskraft interpretiert jedoch jeden Monat neu.
97?
„Wir brauchen ein neues CRM.“
102?
„Unsere neue Strategie funktioniert hervorragend.“
99?
„Jetzt müssen wir den Vertrieb umstrukturieren.“
101?
„Die Provisionen erhöhen!“
Das Unternehmen befindet sich permanent im Umbau.
Nicht weil das System schlecht wäre.
Sondern weil jede natürliche Schwankung überinterpretiert wird.
Warum Ausreißer nicht automatisch Probleme sind
Menschen erkennen Muster sehr schnell.
Leider erkennen wir häufig auch Muster, wo gar keine existieren.
Ein einzelner Ausreißer bedeutet statistisch noch nicht, dass sich der Prozess verändert hat.
Er kann schlicht Zufall sein.
Deshalb entwickelte Walter A. Shewhart – auf dessen Arbeiten Deming aufbaute – Regelkarten (Control Charts).
Diese unterscheiden zwischen:
- normaler Variation innerhalb statistischer Grenzen,
- und außergewöhnlichen Signalen außerhalb dieser Grenzen.
Erst wenn Messwerte diese Grenzen überschreiten oder systematische Muster auftreten, besteht Anlass zur Untersuchung.
Nicht jeder einzelne Messwert rechtfertigt eine Intervention.
Warum Führung dadurch oft schlechter wird
Viele Organisationen leben heute in einem permanenten Alarmzustand.
Jede Woche neue Prioritäten.
Jeder Monat neue Strategien.
Jedes Quartal neue Ziele.
Jeder politische oder wirtschaftliche Impuls löst neue Programme aus.
Dadurch entsteht genau das Gegenteil dessen, was erreicht werden soll:
- steigende Komplexität,
- sinkende Vorhersehbarkeit,
- überforderte Mitarbeiter,
- instabile Prozesse,
- kurzfristiges Denken.
Demings zentrale Botschaft
Demings Lehre lässt sich in einem Satz zusammenfassen:
Gute Führung reagiert nicht auf jede Schwankung. Gute Führung verbessert das System, das die Schwankungen erzeugt.
Bevor eingegriffen wird, sollten Führungskräfte deshalb immer drei Fragen stellen:
- Liegt überhaupt eine außergewöhnliche Ursache vor?
- Bewegt sich der Prozess noch innerhalb seiner normalen Variation?
- Verbessert unsere Maßnahme das System – oder reagieren wir lediglich auf Zufall?
Wer diese Fragen konsequent stellt, reduziert unnötige Eingriffe, schafft stabilere Prozesse und trifft langfristig bessere Entscheidungen.