Korrelation ist keine Magie – aber verdammt nützlich

Wenn der Ausschuss steigt, sobald’s draußen regnet…

…dann ist das kein Zufall. Vielleicht zieht die Luftfeuchtigkeit in die Verpackungsmaschine. Vielleicht rutscht das Papier anders. Vielleicht war es auch nur der Wetterbericht – und die eigentliche Ursache liegt woanders.

Willkommen in der Welt der Korrelationen

Korrelation ist kein Beweis – aber ein Hinweis. Ein wertvoller, wenn man weiß, wie man ihn nutzt:

• Sie zeigt Zusammenhänge, die vorher unsichtbar waren
• Sie liefert Hypothesen, wo Ursachen liegen könnten
• Sie gibt Richtung – aber nicht die Lösung

In der Produktion besonders spannend:

• Anomalien in Taktzeiten korrelieren mit bestimmten Schichtbesetzungen
• Qualitätsabweichungen häufen sich bei Materialchargen eines bestimmten Lieferanten
• Ausschuss steigt nach jeder Wartung – aber nur an Linie 3

All das sind Signale – und genau darum geht’s: Signale erkennen, bevor sie zu Problemen führen.

Warum Korrelation nicht gleich Ursache ist

Ein Klassiker: Der Storch bringt die Babys. Denn in Regionen mit mehr Störchen gibt es mehr Geburten. Klingt schlüssig – ist aber Unsinn. Die wahre Kausalität liegt an der ländlichen Struktur.

Genauso in der Produktion: Zwei Werte können korrelieren, ohne dass einer den anderen verursacht. Trotzdem ist Korrelation nützlich – wenn man sie richtig interpretiert.

Der Mehrwert:

• Fehlerursachen eingrenzen, statt blind suchen
• Prozessoptimierungen datengestützt planen
• Qualitätsprobleme schneller beheben

Was es braucht:

• Gute Datenqualität – sonst korreliert Müll mit Müll
• Kontextwissen – denn nur wer den Prozess versteht, erkennt sinnvolle Zusammenhänge
• Teamwork – zwischen QS, Produktion, IT und Analyse

Fazit: Korrelation ist kein Orakel – aber ein verdammt guter Spürhund

Wer regelmäßig Daten auf Zusammenhänge prüft, sieht früher, wo es kritisch wird. Und kann reagieren, bevor der Fehler teuer wird. Magie ist das nicht. Aber praktisch? Und wie.