Vier Kennzahlen, die zusammengehören
- AU-Tage: Wie viele Arbeitstage fallen insgesamt aus?
- Krankenquote: Welcher Anteil der möglichen Arbeitstage entfällt?
- Fallhäufigkeit: Wie oft beginnen neue Fehlzeitenfälle?
- Falldauer: Wie lange dauert ein Ausfall im Durchschnitt?
Warum die Ursache nicht aus der Zahl kommt
Viele kurze Ausfälle können auf Infektwellen, Belastungsspitzen oder organisatorische Probleme hinweisen. Wenige lange Ausfälle können die Quote ebenfalls stark erhöhen. Deshalb sollten Unternehmen nicht automatisch aus einer hohen Quote auf Motivation oder Verhalten schließen.
Welche Kennzahlen zusammen ein brauchbares Bild ergeben
Eine Krankenquote zeigt die Größenordnung, aber nicht die Struktur der Fehlzeiten. Für Entscheidungen sollten mehrere Kennzahlen kombiniert werden.
- AU-Tage: zeigen die gesamte Ausfallmenge.
- Krankenquote: setzt Ausfalltage ins Verhältnis zu möglichen Arbeitstagen.
- Fallhäufigkeit: zeigt, wie oft neue Fehlzeiten beginnen.
- Falldauer: unterscheidet viele kurze von wenigen langen Ausfällen.
- Überstunden: zeigen, wie stark Ausfälle intern aufgefangen werden.
- Fluktuation: kann zusätzliche Hinweise auf belastete Bereiche geben.
Warum Kurzzeit- und Langzeitausfälle getrennt betrachtet werden sollten
Wenige Langzeiterkrankungen können die Krankenquote eines kleinen Teams stark erhöhen, obwohl im Alltag kaum häufige Kurzzeitausfälle auftreten. Umgekehrt können viele einzelne kurze Ausfälle organisatorisch besonders belastend sein, obwohl die Gesamttage niedriger bleiben.
Deshalb sollten Unternehmen nicht nur fragen „Wie hoch ist unsere Quote?“, sondern auch „Wie setzt sie sich zusammen?“
Wie Bereichs- und Schichtvergleiche helfen
Besonders aufschlussreich sind Vergleiche zwischen ähnlich strukturierten Bereichen. Wenn zwei vergleichbare Schichten deutlich unterschiedliche Fehlzeiten, Überstunden oder Fluktuation zeigen, lohnt sich ein Blick auf Arbeitsorganisation, Führung, Besetzung und Belastung.
Welche Zeiträume sinnvoll sind
Ein einzelner Monat kann durch Infektwellen, Urlaub oder einzelne Langzeiterkrankungen stark verzerrt sein. Aussagekräftiger sind Zeitreihen über mehrere Monate oder Quartale. Zusätzlich lohnt sich der Vergleich mit dem gleichen Zeitraum des Vorjahres, wenn saisonale Effekte eine Rolle spielen.
Kennzahlen mit betrieblichen Ereignissen verbinden
Fehlzeitendaten werden besonders nützlich, wenn Unternehmen sie mit konkreten Veränderungen verbinden: neue Schichtmodelle, Personalabbau, Umzug, neue Technik, Produktionsspitzen oder Führungswechsel. So lassen sich mögliche Zusammenhänge erkennen und Maßnahmen gezielter prüfen.
- Wann stiegen Überstunden deutlich an?
- Gab es gleichzeitig mehr kurzfristige Ausfälle?
- Hat sich eine neue Schichtfolge auf bestimmte Teams ausgewirkt?
- Gab es nach ergonomischen Maßnahmen Veränderungen?
- Wie entwickeln sich Fluktuation und Versetzungswünsche parallel?
Datenschutz und Vertrauen mitdenken
Für Steuerung reichen in vielen Fällen aggregierte Daten. Medizinische Diagnosen gehören nicht in eine allgemeine Fehlzeitenanalyse. Ziel ist die Verbesserung von Arbeitsbedingungen – nicht die Suche nach „auffälligen“ Einzelpersonen.
Fazit: Die Quote ist der Startpunkt, nicht die Diagnose
Gute Fehlzeitenanalyse kombiniert mehrere Kennzahlen, betrachtet Entwicklungen über Zeit und vergleicht ähnliche Bereiche miteinander.
Erst wenn Krankenquote, Falldauer, Fallhäufigkeit, Überstunden und betriebliche Rahmenbedingungen zusammen betrachtet werden, entsteht ein brauchbares Steuerungsbild.
