Einkaufslexikon
First Pass Yield (FPY): Qualitätskennzahl für fehlerfreie Produktionsprozesse
November 19, 2025
First Pass Yield (FPY) ist eine zentrale Qualitätskennzahl, die den Anteil fehlerfreier Produkte oder Prozesse beim ersten Durchlauf misst. Im Einkauf spielt diese Metrik eine entscheidende Rolle bei der Lieferantenbewertung und Qualitätssicherung. Erfahren Sie im Folgenden, wie FPY berechnet wird, welche Bedeutung diese Kennzahl für die Beschaffung hat und wie Sie damit Ihre Lieferantenperformance optimieren können.
Key Facts
- FPY misst den Prozentsatz fehlerfreier Einheiten beim ersten Produktionsdurchlauf
- Berechnung: (Anzahl fehlerfreier Einheiten / Gesamtanzahl produzierter Einheiten) × 100
- Hohe FPY-Werte (>95%) signalisieren stabile Produktionsprozesse und zuverlässige Lieferanten
- Niedrige FPY-Werte führen zu Nacharbeit, höheren Kosten und Lieferverzögerungen
- Wichtige Kennzahl für Lieferantenauswahl und kontinuierliche Verbesserungsprozesse
Inhalt
Definition und Bedeutung der First Pass Yield (FPY)
First Pass Yield bezeichnet die Qualitätskennzahl, die misst, wie viele Produkte oder Prozessschritte beim ersten Durchlauf ohne Fehler oder Nacharbeit erfolgreich abgeschlossen werden.
Grundlegende Aspekte von FPY
FPY erfasst die Effizienz von Produktionsprozessen durch die Messung fehlerfreier Outputs. Die Kennzahl wird als Prozentsatz ausgedrückt und zeigt die Stabilität und Zuverlässigkeit von Fertigungsprozessen auf.
- Direkte Messung der Prozessqualität ohne Berücksichtigung von Nacharbeit
- Indikator für die Vorhersagbarkeit von Produktionsergebnissen
- Basis für Kostenkalkulationen und Kapazitätsplanung
FPY vs. andere Qualitätskennzahlen
Im Gegensatz zu Parts per Million (PPM) fokussiert sich FPY auf die erste Durchlaufqualität. Während PPM Fehlerrate über alle Produktionsschritte hinweg misst, zeigt FPY die unmittelbare Prozessleistung.
Bedeutung von FPY im Einkauf
Für Einkäufer ist FPY ein entscheidender Indikator bei der Lieferantenbewertung. Hohe FPY-Werte signalisieren stabile Lieferketten und reduzieren das Risiko von Qualitätsproblemen und Lieferverzögerungen.
Messung und Berechnung der First Pass Yield (FPY)
Die Berechnung von FPY erfolgt durch eine einfache Formel, die jedoch präzise Datenerfassung und klare Fehlerdefinitionen erfordert.
Grundformel und Berechnungsmethodik
FPY wird nach folgender Formel berechnet: (Anzahl fehlerfreier Einheiten / Gesamtanzahl produzierter Einheiten) × 100. Diese Berechnung erfolgt für einen definierten Zeitraum oder Produktionslos.
- Erfassung aller produzierten Einheiten in einem Zeitfenster
- Identifikation und Dokumentation aller Fehler beim ersten Durchlauf
- Ausschluss von nachgearbeiteten oder reparierten Einheiten
Datenerfassung und Qualitätskriterien
Erfolgreiche FPY-Messung erfordert eindeutige Qualitätskriterien und systematische Datenerfassung. Die Qualitätsstandards müssen vor Produktionsbeginn definiert und kommuniziert werden.
Implementierung in der Lieferantenbewertung
Einkäufer integrieren FPY-Messungen in ihre Lieferanten-Scorecards und nutzen diese Daten für Vertragsverhandlungen und Lieferantenentwicklung. Regelmäßige FPY-Reviews ermöglichen proaktive Qualitätssteuerung.
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Interpretation und Zielwerte für FPY
Die richtige Interpretation von FPY-Werten erfordert branchenspezifische Benchmarks und kontextuelle Bewertung der Ergebnisse.
Branchenspezifische Zielwerte
FPY-Zielwerte variieren erheblich zwischen verschiedenen Industrien. Während in der Automobilindustrie FPY-Werte über 99% erwartet werden, können in anderen Branchen bereits 95% als exzellent gelten.
- Automobilindustrie: >99% für kritische Komponenten
- Elektronikfertigung: 95-98% je nach Komplexität
- Pharmazeutische Produktion: >99,5% aufgrund regulatorischer Anforderungen
Trendanalyse und Entwicklungsbewertung
Die Entwicklung von FPY-Werten über Zeit ist oft aussagekräftiger als Einzelmessungen. Kontinuierliche Verbesserung oder Verschlechterung zeigt die Stabilität und Lernfähigkeit von Lieferanten auf.
Integration in Lieferanten-Scorecards
FPY sollte mit anderen Kennzahlen wie On-Time-Delivery und Kostenentwicklung kombiniert werden. Eine gewichtete Bewertung verschiedener Leistungsindikatoren ermöglicht eine ganzheitliche Lieferantenbewertung.
Messrisiken und Bias bei FPY
Bei der FPY-Messung können verschiedene Verzerrungen und Risiken auftreten, die zu falschen Schlussfolgerungen führen.
Definitionsunschärfen und Messverzerrungen
Unklare Fehlerdefinitionen führen zu inkonsistenten FPY-Messungen. Verschiedene Prüfer können unterschiedliche Standards anlegen, was die Vergleichbarkeit zwischen Lieferanten beeinträchtigt.
- Subjektive Bewertung von Grenzfällen bei der Qualitätsprüfung
- Unterschiedliche Interpretationen von Qualitätsstandards
- Zeitliche Schwankungen in der Bewertungsstrenge
Gaming und Manipulation
Lieferanten könnten versucht sein, FPY-Werte durch selektive Berichterstattung oder Vorauswahl zu manipulieren. Die Reklamationsrate kann als Kontrollmechanismus dienen, um solche Verzerrungen zu identifizieren.
Überbetonung kurzfristiger Ergebnisse
Fokussierung ausschließlich auf FPY kann zu kurzfristigem Denken führen und langfristige Verbesserungsinvestitionen vernachlässigen. Eine ausgewogene Bewertung sollte auch andere Kennzahlen wie Termintreue und Innovationsfähigkeit berücksichtigen.
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Praxisbeispiel
Ein Automobilzulieferer produziert 10.000 Bremsscheiben pro Woche. Bei der Endkontrolle werden 150 Teile als fehlerhaft identifiziert und aussortiert. Der FPY beträgt somit (9.850 / 10.000) × 100 = 98,5%. Dieser Wert liegt unter dem Branchenzielwert von 99%, was Verbesserungsmaßnahmen erforderlich macht.
- Ursachenanalyse der 150 fehlerhaften Teile durchführen
- Prozessoptimierung basierend auf identifizierten Schwachstellen
- Monatliche FPY-Reviews mit dem Lieferanten etablieren
Aktuelle Entwicklungen und Auswirkungen
Die Digitalisierung und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz verändern die Art, wie FPY gemessen und optimiert wird.
Digitale Transformation der FPY-Messung
Moderne Produktionsanlagen erfassen FPY-Daten in Echtzeit und ermöglichen sofortige Reaktionen auf Qualitätsabweichungen. IoT-Sensoren und automatisierte Prüfsysteme erhöhen die Messgenauigkeit erheblich.
- Kontinuierliche Datenerfassung ohne manuelle Eingriffe
- Automatische Benachrichtigungen bei FPY-Abweichungen
- Integration in ERP-Systeme für ganzheitliche Sichtbarkeit
KI-gestützte Vorhersagemodelle
Künstliche Intelligenz analysiert historische FPY-Daten und identifiziert Muster, die zu Qualitätsproblemen führen. Predictive Analytics ermöglichen präventive Maßnahmen vor dem Auftreten von Fehlern.
Nachhaltigkeit und FPY-Optimierung
Hohe FPY-Werte reduzieren Materialverschwendung und Energieverbrauch durch weniger Nacharbeit. Unternehmen nutzen FPY-Verbesserungen als Beitrag zu ihren Nachhaltigkeitszielen und zur Kostenreduzierung.
Fazit
First Pass Yield ist eine unverzichtbare Kennzahl für die Bewertung von Produktionsqualität und Lieferantenleistung. Die systematische Messung und Analyse von FPY ermöglicht proaktive Qualitätssteuerung und Kostenoptimierung. Moderne Technologien wie KI und IoT erweitern die Möglichkeiten der FPY-Optimierung erheblich. Einkäufer sollten FPY als zentralen Baustein ihrer Lieferantenbewertung etablieren und kontinuierlich weiterentwickeln.
FAQ
Was ist der Unterschied zwischen FPY und Overall Equipment Effectiveness (OEE)?
FPY fokussiert ausschließlich auf die Qualität beim ersten Durchlauf, während OEE Verfügbarkeit, Leistung und Qualität kombiniert. FPY ist eine Komponente von OEE, aber nicht identisch damit.
Wie oft sollte FPY gemessen werden?
FPY sollte kontinuierlich oder mindestens täglich gemessen werden, um schnelle Reaktionen auf Qualitätsprobleme zu ermöglichen. Wöchentliche oder monatliche Auswertungen reichen für strategische Entscheidungen aus.
Kann FPY auch für Dienstleistungen angewendet werden?
Ja, FPY lässt sich auf Dienstleistungsprozesse übertragen, indem fehlerfreie Serviceerbringung beim ersten Kontakt gemessen wird. Beispiele sind korrekte Rechnungsstellung oder vollständige Auftragsabwicklung ohne Nachfragen.
Welche Maßnahmen verbessern FPY-Werte nachhaltig?
Nachhaltige FPY-Verbesserung erfordert systematische Ursachenanalyse, Mitarbeiterschulungen, Prozessstandardisierung und kontinuierliche Überwachung. Investitionen in Qualitätssicherungssysteme zahlen sich langfristig aus.
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