Europas Produktivität steckt in Tabellen fest

Ob ein Werk sein Erfahrungswissen sichern kann, entscheidet, wie oft es für dasselbe Problem zweimal bezahlt. In der EU, wo eine Arbeitsstunde in zehn Jahren nur 7% mehr erwirtschaftet hat, ist es einer der wenigen verbliebenen Hebel, jedes gelöste Problem auffindbar zu machen.

Wir steckten bei einem schwierigen Problem fest. Dann erfuhren wir, dass ein Ingenieur es einige Jahre zuvor untersucht hatte. Alles war da, auf seinem Laptop, auf dem mehr als 20 Jahre seiner Arbeit lagen.

Sonst wusste es niemand. Die Antwort war schon im Haus.

Warum Werke zuerst Erfahrungswissen sichern müssen

Aus meiner Sicht steckt Europas Produktivität genau in solchem verlorenen Wissen fest. Sie liegt in dem, was das Unternehmen schon weiß und nicht findet.

Wissensmanagement klingt nach einer Softwarekategorie. Auf dem Shopfloor ist es einfacher. Es ist die Frage, ob der Nächste, der auf ein Problem stößt, finden kann, was der Letzte gelernt hat.

Die meisten Werke können darauf nicht mit Ja antworten. Der Rest dieses Beitrags handelt davon, warum das heute mehr zählt als vor zehn Jahren.

Europas Arbeitsstunde hat sich kaum bewegt

Eurostat misst, was eine Arbeitsstunde inflationsbereinigt erwirtschaftet. Für die EU ist dieser Wert zwischen 2015 und 2025 um 7% gestiegen.

Zehn Jahre Investitionen in Anlagen und Software, und die Stunde ist 7% besser.

Für die EU als Ganzes sind die Kosten der kleinere Teil der Geschichte. Eine Arbeitsstunde kostete 25,6 Euro im Jahr 2016 und 34,9 Euro im Jahr 2025. Zu Preisen von 2025 entsprach die Stunde von 2016 einem Wert von 33,95 Euro, die realen Kosten stiegen also um etwa 3%, weniger als die Leistung. Slowenien ist ein anderer Fall, dazu weiter unten.

Das Problem ist, wie langsam die Leistung wächst. Europa muss aus jeder Stunde mehr herausholen, und dafür gibt es nur wenige Wege.

Mehr Personal löst das nicht

Die naheliegende Antwort ist, mehr Leute einzustellen. Die Zahlen schließen diese Tür.

Der Draghi-Bericht zur europäischen Wettbewerbsfähigkeit, veröffentlicht im September 2024, formuliert es so: “By 2040, the workforce is projected to shrink by close to 2 million workers each year.”

Derselbe Bericht fasst die Folge in einem Satz zusammen: “If Europe cannot become more productive, we will be forced to choose.”

Längere Arbeitszeiten lösen das auch nicht

Die zweite naheliegende Antwort ist, mehr zu arbeiten. Das hat die Wirtschaftsgeschichte schon ausprobiert.

John Pencavel aus Stanford hat britische Munitionsfabriken im Ersten Weltkrieg untersucht. Die Leistung stieg mit den Stunden nur bis zu einem gewissen Punkt. Darüber hinaus brachten zusätzliche Stunden fast nichts mehr.

Ein Vergleich sticht heraus. Arbeiter mit 48 Stunden an sechs Tagen und freiem Sonntag produzierten etwas mehr als Arbeiter mit 70 Stunden an sieben Tagen.

Ein müdes Team kommt bei einem schwierigen Problem langsamer voran und verursacht dabei weitere Probleme.

Die teuersten Probleme sind alte Bekannte

Was bleibt, ist, aus jeder Stunde mehr herauszuholen. In der Qualitätssicherung fällt dabei eine Stelle besonders auf.

Kunden sagen mir immer wieder dasselbe. Die teuersten Probleme sind nicht neu. Sie sind vergessen.

Für die Leute in der Schicht sind sie selten. Ein Fehler, der alle paar Jahre einmal auftritt, ist für das Team, das ihm begegnet, neu. Für das Unternehmen ist er ein alter Hut. Jemand hat ihn schon einmal gelöst.

Die Antwort liegt meist an einem von vier Orten:

1. Ein alter 8D-Report, abgelegt nach Nummer und Datum.
2. Eine Tabelle ohne Kopfzeile auf einem Netzlaufwerk.
3. Ein Ordner, den nur eine Person versteht.
4. Der Kopf eines einzelnen Menschen oder sein Laptop.

Keiner dieser Orte lässt sich mit der Frage durchsuchen, die der nächste Ingenieur tatsächlich stellt: “Gab es so etwas an dieser Linie schon einmal?”

Also fängt das Team von vorne an, und Linie und Kunde warten. Niemand verbucht diese Stunden als Verschwendung, weil sie wie Arbeit aussehen.

Was die Forschung zeigt

Eine 2025 im Quarterly Journal of Economics veröffentlichte Studie hat untersucht, was passiert, wenn genau diese Art von Antwort geteilt wird.

Erik Brynjolfsson, Danielle Li und Lindsey Raymond haben 5.172 Mitarbeiter im Kundensupport begleitet. Das Unternehmen gab ihnen einen KI-Assistenten, der darauf trainiert war, wie seine besten Mitarbeiter frühere Fälle gelöst hatten.

Drei Ergebnisse sind hier wichtig:

1. Die größten Zuwächse gab es bei mäßig seltenen Problemen, bei denen die Mitarbeiter wenig eigene Erfahrung hatten, das System aber noch genug frühere Fälle hatte, aus denen es lernen konnte.
2. Weniger erfahrene Mitarbeiter profitierten am meisten. Die erfahrensten profitierten nur wenig.
3. Mitarbeiter mit zwei Monaten im Job und dem Assistenten waren so gut wie Mitarbeiter mit mehr als sechs Monaten ohne Assistenten.

Das war Kundensupport, keine Fabrik. Ich glaube, eine Fabrik funktioniert genauso, weil auch ihre teuersten Probleme selten sind. Das ist meine Lesart der Studie, und die Studie prüft das nicht.

Übertragbar ist der Mechanismus. Der Assistent hat das, was die besten Mitarbeiter wussten, für alle anderen erreichbar gemacht.

Was sich auf dem Shopfloor ändert

Verbinden Sie jedes Qualitätsproblem, das das Unternehmen gelöst hat, und lassen Sie jeden darin suchen. Das Wissen des besten Ingenieurs erreicht dann alle.

Hier ist dasselbe seltene Problem, vorher und nachher.

	Wissen in Berichten, Ordnern und Köpfen	Wissen, das jeder durchsuchen kann
Wo die letzte Lösung liegt	ein 8D-Report, eine Tabelle, ein Laptop	ein Datensatz, auffindbar über Symptom, Teil oder Maschine
Wer weiß, dass es sie gibt	wer das Problem gelöst hat, falls noch im Haus	jeder, der fragt
Erste Stunde eines seltenen Problems	Besprechungen, um Bekanntes neu zu erarbeiten	lesen, was versucht wurde und was gewirkt hat
Neuer Ingenieur	lernt, indem er alte Arbeit wiederholt	startet bei der letzten Lösung
Linie und Kunde	warten, bis alles gelöst ist	bekommen schneller eine Antwort
Fehlerkosten	jedes Mal neu bezahlt	einmal bezahlt, danach sinkend

Aus meiner Sicht läuft die Linie früher wieder an, und der Kunde bekommt früher eine Antwort. Schwierigere Probleme werden gelöst, und die Fehlerkosten sinken.

Slowenien, ein schärferer Fall

In Slowenien ist der Druck höher, weil die Kosten der Stunde schneller steigen als ihre Leistung.

Zwischen 2016 und 2025 sind die realen Kosten einer Arbeitsstunde in Slowenien um 35% gestiegen. Die Leistung je Stunde stieg um 16%. Beide Werte sind inflationsbereinigt und beruhen auf Eurostat-Daten.

Ein einfacher Test zeigt die Lücke. Wären die Stundenkosten von 16,8 Euro aus dem Jahr 2016 nur mit Produktivität und Preisen gewachsen, hätten sie 2025 bei 25,6 Euro gelegen. Tatsächlich waren es 29,7 Euro. Das sind 4,1 Euro pro Stunde, die die Leistung nicht gedeckt hat. Die Rechnung stammt von uns, auf Basis von Eurostat-Daten.

Allein 2025 stiegen die Arbeitskosten pro Stunde in Slowenien um 9,3%, gegenüber 4,1% in der EU (Eurostat).

Die Produktivität Sloweniens lag 2025 bei 86% des EU-Durchschnitts, gemessen in Kaufkraftstandards (KKS). UMAR, das slowenische Institut für makroökonomische Analyse und Entwicklung, schreibt, dass sich der Abstand nur langsam schließt. Das European Innovation Scoreboard 2026 führt Slowenien als mäßigen Innovator.

Peter Wostner von UMAR sagte 2023, Slowenien müsse sich von der Erzählung verabschieden, mit dem Durchschnitt zufrieden zu sein. Bei derselben Präsentation gab RTV SLO seine Einschätzung wieder, dass die Vorteile der KI vor allem Ländern zugutekommen würden, die ehrgeizig und innovativ sind und sich schnell anpassen.

Ein Werk kann die nationalen Zahlen nicht ändern. Es kann aufhören, für dasselbe Problem zweimal zu bezahlen.

Und die Menschen

Die Sorge um Arbeitsplätze ist berechtigt.

Die Internationale Arbeitsorganisation hat untersucht, wie stark jeder Beruf generativer KI ausgesetzt ist. Ihr Schluss: Die meisten Arbeitsplätze werden sich eher verändern als verschwinden.

Forscher aus Stanford haben US-Lohnabrechnungsdaten von ADP bis Juni 2026 ausgewertet. In den Berufen, die KI am stärksten ausgesetzt sind, ist die Beschäftigung der 22- bis 25-Jährigen gesunken, und zwar dort, wo KI ihre Aufgaben ersetzt. Wo KI Menschen ergänzt, ist die Beschäftigung stabil oder steigt.

Aus meiner Sicht ist genau das die Wahl. Man nimmt den Menschen repetitive Arbeit und Datenarbeit ab und setzt sie für Aufgaben ein, die mehr Wert schaffen. Eine durchsuchbare Sammlung gelöster Probleme ist genau so ein Einsatz. Der Ingenieur bleibt, und es entfällt die Arbeit, noch einmal zu machen, wofür das Unternehmen schon bezahlt hat.

Eine Frage für Ihr Werk

Nehmen Sie die 10 teuersten Qualitätsprobleme des letzten Jahres.

Wie viele davon hatte Ihr Unternehmen schon einmal gelöst?

FAQ

Was ist Wissensmanagement in der Produktion?

Es ist die Art, wie ein Werk festhält, was seine Leute gelernt haben, damit jemand anderes es finden und nutzen kann. In der Qualitätssicherung heißt das: Jedes gelöste Problem bleibt nach Symptom, Teil oder Maschine durchsuchbar, mit seiner Ursache, seinen Nachweisen und der Maßnahme, die gewirkt hat. Ein Bericht, abgelegt nach Nummer und Datum, besteht diese Prüfung nicht.

Warum wächst die Produktivität in Europa so langsam?

Es gibt viele Gründe, und Ökonomen sind sich über ihr Gewicht nicht einig. Die Zahlen sind eindeutig: Die reale Wirtschaftsleistung je Arbeitsstunde ist in der EU zwischen 2015 und 2025 um etwa 7% gestiegen (Eurostat). Der Draghi-Bericht ergänzt, dass die Zahl der Arbeitskräfte bis 2040 jedes Jahr um knapp 2 Millionen sinken wird. Das Wachstum muss also aus der Stunde selbst kommen.

Ersetzt KI in der Produktion Arbeitsplätze?

Die Internationale Arbeitsorganisation erwartet, dass sich die meisten Arbeitsplätze, die generativer KI ausgesetzt sind, eher verändern als verschwinden. Forscher aus Stanford haben festgestellt, dass die Beschäftigung junger Arbeitskräfte dort sinkt, wo KI ihre Aufgaben ersetzt, und stabil bleibt oder steigt, wo sie Menschen ergänzt. Das Ergebnis hängt davon ab, wie ein Unternehmen sie einsetzt.

Warum wiederholen sich Qualitätsprobleme?

Weil die teuersten Probleme für die Leute in der Schicht selten sind und für das Unternehmen ein alter Hut. Die erste Lösung steckt in einem alten Bericht, einem Ordner oder im Kopf eines einzelnen Menschen, und das nächste Team findet sie nicht. Also fängt es von vorne an.

Mehr auf galileon.si

1. Fabriken vergessen, was sie längst gelöst haben
2. Wie SolveR einen Fall zusammenhält

Quellen

1. Eurostat, Labour productivity and unit labour costs (nama_10_lp_ulc), reale Arbeitsproduktivität je geleistete Arbeitsstunde, Index 2015 = 100, EU27 und Slowenien. Daten abgerufen am 28 September 2026. Eurostat-Datenbrowser
2. Eurostat, Labour cost levels by NACE Rev. 2 activity (lc_lci_lev), Industrie, Baugewerbe und Dienstleistungen, EU27 und Slowenien. Daten abgerufen am 28 September 2026. Eurostat-Datenbrowser
3. Eurostat, HICP annual average index (prc_hicp_aind), 2015 = 100, EU27 und Slowenien. Daten abgerufen am 28 September 2026. Eurostat-Datenbrowser
4. Eurostat, EU hourly labour costs ranged from €12 to €57 in 2025, Pressemitteilung, 31 March 2026. Eurostat-News
5. Mario Draghi, The future of European competitiveness, Part A, September 2024, S. 5. Europäische Kommission
6. John Pencavel, The Productivity of Working Hours, The Economic Journal 125 (589), December 2015. Wiley, frei zugängliche Fassung IZA DP 8129, April 2014
7. Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond, Generative AI at Work, The Quarterly Journal of Economics 140 (2), April 2025. Oxford Academic
8. ILO und NASK, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure, 20 May 2025. ILO
9. Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen, Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence, Stanford Digital Economy Lab, Fassung vom 12 August 2026. Stanford Digital Economy Lab
10. UMAR, Poročilo o razvoju 2026 (Entwicklungsbericht 2026), May 2026, S. 19. UMAR
11. Europäische Kommission, European Innovation Scoreboard 2026, 9 July 2026, und Länderprofil Slowenien. Europäische Kommission, Länderprofil Slowenien
12. RTV SLO, UMAR: za hitrejšo rast produktivnosti je potrebno več ambicioznosti in poguma, 6 December 2023. RTV SLO