Kennzahlen für CAD-Datenqualität: KPIs für automatisierte Prüfungen (2026)

Kennzahlen für CAD-Datenqualität: die Kurzfassung

Kennzahlen für CAD-Datenqualität sind die messbaren Indikatoren, die beschreiben, wie gut NX-Teile, -Baugruppen und -Zeichnungen definierte Regeln einhalten: First-Pass-Yield (Erstdurchlaufquote), Befunde pro Teil, Anteil kritischer Befunde, Auto-Healing-Anteil und Downstream-Ablehnungsquote. Automatisierte Prüfungen erzeugen sie bei jeder Freigabe. inteliScience, Siemens-NX-Spezialisten und offizieller DOCUFY-Partner, ermittelt die Baseline und verdrahtet sie mit Teamcenter-Gates.

Das Problem: Über Qualität wird diskutiert, gemessen wird sie nie

Fragen Sie ein NX-Methodikteam, wie gut seine CAD-Daten sind, und Sie bekommen eine Meinung. Fragen Sie nach einer Zahl, und es wird still im Raum. Die meisten Organisationen, die wir treffen, lassen automatisierte Prüfungen laufen, doch die Ergebnisse bleiben im Checker: eine Liste von Befunden pro Teil, einmal vom Konstrukteur gelesen, dann weg. Niemand aggregiert sie, also kann niemand sagen, ob sich die Datenqualität nach der neuen Vorlage verbessert hat.

Die Kosten tauchen anderswo auf: der ERP-Import, der eine Stückliste (BOM) ablehnt, der Lieferant, der fragt, welches von zwei Materialattributen das richtige ist, der CAM-Programmierer, der eine Fläche neu aufbaut, statt sie zu versetzen. Jeder dieser Fälle ist ein entkommener Fehler, unsichtbar in den Zahlen der Konstruktion.

Messen verändert das Gespräch. Eine Regel, die bei 38 Prozent der freigegebenen Teile fehlschlägt, braucht eine Vorlagenkorrektur, keinen strengeren Prüfer. Ein Gate, das im letzten Monat 400 Teile blockiert hätte, ist ein Gate, das Sie noch nicht scharf schalten. Was CAD-Qualität umfasst und warum manuelle Reviews nicht skalieren, ist Thema unserer Übersicht zur automatisierten Modellvalidierung in Siemens NX; in diesem Beitrag geht es darum, was Sie mit den Ergebnissen tun.

Die sechs Dimensionen der CAD-Datenqualität

CAD-Datenqualität hat sechs Dimensionen, und jede Kennzahl gehört zu einer davon: Geometrievalidität, Modellstruktur, Vollständigkeit von Attributen und Metadaten, Normkonformität, Vollständigkeit von PMI und Zeichnungen sowie Downstream-Tauglichkeit. Fünf werden durch Prüfungen in NX gemessen; die sechste messen die Systeme, die die Daten konsumieren, und sie validiert die anderen fünf.

Zwei Normen geben den Dimensionen ein Vokabular. ISO 8000-8:2015, der Messungsteil der ISO-8000-Reihe zur Datenqualität, unterscheidet syntaktische Qualität (Daten entsprechen ihrem Format), semantische Qualität (Daten kodieren die beabsichtigte Bedeutung) und pragmatische Qualität (Daten sind für den Zweck des Nutzers geeignet) [1]. Ein leeres Attribut scheitert syntaktisch; ein gültiger Materialstring, der die falsche Legierung benennt, scheitert semantisch; ein Teil, das jede Prüfung besteht und trotzdem vom ERP abgelehnt wird, scheitert pragmatisch. Für die Geometrie definieren die SASIG-Richtlinie zur Produktdatenqualität, veröffentlicht als ISO/PAS 26183:2006 [2], und ihr deutsches Pendant VDA 4955 “Umfang und Qualität von CAD/CAM-Daten” [3] die Lücken, Mikrokanten und degenerierten Flächen, die ein Modell für den Austausch untauglich machen.

Dimension	Beispielprüfungen	Gespeiste Kennzahl
Geometrievalidität	Geschlossene Volumenkörper, Sliver-Flächen, PDQ-Kriterien nach VDA 4955	Befunde pro Teil, Migrations-Abnahmequote
Modellstruktur	Unterdrückte Features in freigegebenen Teilen, defekte WAVE-Links, ungenutzte Skizzen	Befunde pro Teil, mittlere Korrekturzeit
Attribute und Metadaten	Pflichtattribute vorhanden, Werte aus Listen, Teil und Zeichnung konsistent	Anteil kritischer Befunde, Auto-Healing-Anteil
Normkonformität	Layer, Benennungsmuster, Normteile aus der Reuse Library	Wiederholungstäter-Regeln
PMI und Zeichnungen	Bezugsreferenzen, Anzahl PMI-Ansichten, Ansichtsausrichtung, Blattvorlage	First-Pass-Yield je Freigabe
Downstream-Tauglichkeit	ERP-Importerfolg, Lieferantenrückfragen, CAM-Nacharbeit	Downstream-Ablehnungsquote

Unsere klare Empfehlung: Berichten Sie jede Dimension separat. Ein einzelner Qualitätsscore verdeckt, dass die Attribute in Ordnung sind und die PMI nicht, und niemand kann daraus eine Maßnahme ableiten.

Acht CAD-Qualitäts-KPIs und wie automatisierte Prüfungen sie erzeugen

Acht Kennzahlen für CAD-Datenqualität decken ab, was eine Engineering-Organisation zur Steuerung braucht. Alle werden aus demselben Rohmaterial berechnet, eine Zeile pro Prüfausführung (Teil, Freigabe, Laufnummer, Prüfkennung, Schweregrad, Ergebnis, Healing-Status), plus zwei Feeds von außerhalb von NX. Protokolliert der Checker diese Felder, sind die KPIs reine Arithmetik.

KPI	Definition	Berechnung aus den Prüfergebnissen	Woher die Daten kommen
First-Pass-Yield je Freigabe	Anteil der Teile ohne Fehlerbefund im ersten Prüflauf einer Freigabe	Teile ohne Fehler in Lauf 1 / geprüfte Teile in Lauf 1	Prüfprotokoll, Properties der Teamcenter Item Revision
Befunde pro Teil	Durchschnittliche Befunde je geprüftem Teil, nach Schweregrad	Alle Befunde / geprüfte Teile	Prüfprotokoll
Anteil kritischer Befunde	Anteil der Befunde, die als Fehler (blockierend) eingestuft sind	Fehlerbefunde / alle Befunde	Prüfprotokoll plus Schweregrad aus dem Regelkatalog
Mittlere Korrekturzeit	Durchschnittliche Zeit vom ersten fehlgeschlagenen bis zum ersten bestandenen Lauf	Zeitstempel des ersten Bestehens minus erstes Fehlschlagen	Zeitstempel im Prüfprotokoll oder Workflow-Historie
Auto-Healing-Anteil	Anteil der Befunde, die ohne Eingriff des Konstrukteurs korrigiert wurden	Geheilte Befunde / alle Befunde	Healing-Protokoll des Checkers
Wiederholungstäter-Regeln	Regeln, die drei Monate in Folge unter den fünf am häufigsten fehlschlagenden Prüfungen sind	Monatliches Ranking der Prüfungen nach betroffenen Teilen	Monatliche Aggregation des Prüfprotokolls
Downstream-Ablehnungsquote	Freigegebene Teile, die vom ERP- oder Stücklistenimport abgelehnt oder von einem Lieferanten hinterfragt wurden, je 100 Freigaben	Ablehnungen / Freigaben, mal 100	ERP-Importprotokoll, Ticketsystem der Lieferanten
Migrations-Abnahmequote	Anteil migrierter Teile, die das Abnahmeprofil ohne manuelle Nacharbeit bestehen	Bestandene Teile / migrierte Teile	Batch-Lauf über den migrierten Datenbestand

First-Pass-Yield ist die Zahl für das Management: Wie viel von dem, was wir freigeben, ist auf Anhieb richtig. Befunde pro Teil ist die Zahl für die Methodik: Wo lässt die Vorlage den Konstrukteur im Stich. Die Downstream-Ablehnungsquote beweist, dass die beiden anderen zählen; melden die Prüfungen 95 Prozent First-Pass-Yield und das ERP lehnt trotzdem jede zehnte Stückliste ab, prüft der Katalog die falschen Dinge. Diese Ablehnungen sind Thema unseres Leitfadens zur Automatisierung des BOM- und ERP-Abgleichs aus CAD-Modellen; die Migrations-Abnahmequote beschreibt unser Artikel darüber, was nach einer Migration zu Siemens NX zu validieren ist.

Baseline: ein Batch-Lauf über den Datenbestand

Eine Baseline ist ein einzelner Batch-Lauf des vollständigen Prüfprofils über den bestehenden Datenbestand (Vault), bevor irgendeine Regel erzwungen wird, und sie ist der Schritt, den Organisationen am häufigsten überspringen. Ohne sie ist jeder Schwellenwert geraten.

Beide Werkzeugfamilien unterstützen das. Siemens NX Check-Mate, das native Validierungs-Framework, liefert Hunderte Standardprüfungen mit, läuft im Batch-Modus und kann seine Ergebnisse in Teamcenter speichern [4][5]. DOCUFY CAx Quality Manager (DQM), vollständig in Siemens NX integriert mit mehr als 450 standardisierten und konfigurierbaren Best-Practice-Prüfungen für 2D-Zeichnungen und 3D-Teile, bietet einen Batch-Modus zur Massendatenanalyse großer Datenmengen; es ist das Produkt, mit dem inteliScience als offizieller DOCUFY-Partner Baselines erstellt [6].

Was der Baseline-Lauf liefern sollte, in dieser Reihenfolge:

Befunde pro Teil und Anteil kritischer Befunde für den gesamten Datenbestand, je Dimension.
Die zehn am häufigsten fehlschlagenden Prüfungen mit dem Anteil der betroffenen Teile: die Agenda für das Regel-Review.
Der Anteil automatisch geheilter Befunde. Intelligente Healing-Funktionen in DQM korrigieren Fehler bei unterstützten Prüfungen und geben für den Rest geführte Korrekturanweisungen, sodass der geheilte Anteil zeigt, wie viel des Problems ohne Schulung verschwindet [6].
Ein simuliertes Gate: Wie viele im letzten Quartal freigegebene Teile eine Regel mit Schweregrad Fehler blockiert hätte.

Wir raten davon ab, die Baseline als Rangliste der Konstrukteure zu veröffentlichen. Es geht darum, schlechte Regeln und schlechte Vorlagen zu finden; eine Baseline, die Personen benennt, erzeugt die falsche Art von Stille.

Die Prüfungen laufen. Was für die Produktion fehlt: ein Regelkatalog mit Verantwortlichen, eine Baseline über Ihren Datenbestand, KPI-Schwellenwerte und ein Teamcenter-Gate, das die Ergebnisse liest. inteliScience schließt die Lücke von “der Checker meldet Befunde” zu “die Organisation steuert über Datenqualitätskennzahlen”, mit NX-Spezialisten, die Nearshore aus Rumänien liefern (EET, eine Stunde vor MEZ), beginnend mit einer 90-Tage-Evaluierung auf Ihren eigenen NX-Daten.

Wo die Ergebnisse liegen: Teamcenter als Single Source of Truth

Ein Quality Gate kann nur lesen, was der Checker an einen Ort schreibt, den der Freigabe-Workflow sieht, und für NX-Organisationen ist dieser Ort Teamcenter. Ein PDF-Report im E-Mail-Anhang ist keine Kennzahl; eine Property an der Item Revision schon.

Die Integrationen sind gereift. Das native Framework speichert Ergebnisse direkt am Teil [5]. DQM Version 2026.1, veröffentlicht am 30. März 2026, unterstützt NX bis einschließlich NX 2512 und schreibt Prüfergebnisse als Properties an Item Revisions, überträgt sie in Datasets und liest und schreibt das Validation Master Form [7]. Dasselbe Release ergänzte sieben Basis-Prüfroutinen, von einer PMI-Ansichtsprüfung und der Validierung zusammengesetzter Bezugsreferenzen bis zur Ausrichtung von Zeichnungsansichten und einer Kollisionsanalyse-Prüfung; jede ist eine neue Quellspalte in der KPI-Tabelle oben.

Sobald das Ergebnis eine Property ist, muss der Workflow-Handler nichts über CAD wissen. Er liest “errors = 0” oder eben nicht, und der Monatsbericht wird zu einer Abfrage über Item Revisions. Eine Property je Regelfamilie erlaubt es dem Gate, heute bei Attributen zu blockieren und bei PMI nur zu warnen, bis diese Familie bereit ist.

Die KPIs aus Prüfergebnissen berechnen

Die Arithmetik passt in vierzig Zeilen Python mit Standardbibliothek. Das Skript liest eine CSV mit einer Zeile pro Prüfausführung, berechnet First-Pass-Yield, Befunde pro Teil, kritischen und geheilten Anteil und listet die am häufigsten fehlschlagenden Prüfungen nach dem Anteil der betroffenen Teile. Es läuft auf dem Export jedes Checkers, der diese sieben Felder protokolliert.

import csv
from collections import Counter, defaultdict

# One row per check execution: part_id, release_id, run_no, check_id, severity, result, healed
# result is "pass" or "fail"; run_no 1 is the first check run of that release cycle.
RESULTS = "check_results.csv"

rows = list(csv.DictReader(open(RESULTS, newline="", encoding="utf-8")))

# First-pass yield: parts with zero error-severity failures in run 1 of their release
first_run = [r for r in rows if r["run_no"] == "1"]
parts_in_first_run = {(r["part_id"], r["release_id"]) for r in first_run}
parts_with_error = {
    (r["part_id"], r["release_id"])
    for r in first_run
    if r["result"] == "fail" and r["severity"] == "error"
}
first_pass_yield = 1 - len(parts_with_error) / len(parts_in_first_run)

# Findings per part, all severities, all runs
findings = [r for r in rows if r["result"] == "fail"]
parts_checked = {(r["part_id"], r["release_id"]) for r in rows}
findings_per_part = len(findings) / len(parts_checked)

# Critical findings share and auto-healed share
critical_share = sum(r["severity"] == "error" for r in findings) / len(findings)
healed_share = sum(r["healed"] == "yes" for r in findings) / len(findings)

# Top failing checks, with the share of parts they hit
parts_per_check = defaultdict(set)
for r in findings:
    parts_per_check[r["check_id"]].add((r["part_id"], r["release_id"]))
top_checks = Counter({c: len(p) for c, p in parts_per_check.items()}).most_common(5)

print(f"Parts checked:        {len(parts_checked)}")
print(f"First-pass yield:     {first_pass_yield:.1%}")
print(f"Findings per part:    {findings_per_part:.2f}")
print(f"Critical share:       {critical_share:.1%}")
print(f"Auto-healed share:    {healed_share:.1%}")
print("Top failing checks:")
for check_id, n in top_checks:
    print(f"  {check_id:<32} {n / len(parts_checked):.1%} of parts")

Zwei Details sind wichtig. First-Pass-Yield zählt nur Lauf 1 jeder Freigabe; zählt man jeden Lauf, sieht ein Teil, das viermal durchgefallen ist, bevor es bestand, wie ein Erfolg aus. Und die am häufigsten fehlschlagenden Prüfungen werden nach betroffenen Teilen gereiht, nicht nach Befundanzahl, denn ein Teil mit 200 ungenutzten Skizzen darf keine Regel überholen, die bei der Hälfte des Datenbestands fehlschlägt.

Rollout: Monatsbericht, Schwellenwerte, Gate

Der Rollout von Kennzahlen für CAD-Datenqualität braucht drei Monate Reporting, bevor das erste Gate jemanden blockiert, und wir halten an dieser Reihenfolge fest, auch wenn ein Kunde das Gate ab Tag eins will. Zahlen, die niemand gesehen hat, lassen sich im Freigabemeeting nicht verteidigen.

Monat 1: nur berichten. Veröffentlichen Sie die Baseline und den ersten monatlichen KPI-Bericht je Dimension. Korrigieren Sie die drei schlechtesten Regeln oder Vorlagen, nicht die Konstrukteure.
Monat 2: Schwellenwerte. Vereinbaren Sie einen Warnschwellenwert je Regelfamilie, zum Beispiel First-Pass-Yield bei Attributen über 90 Prozent, und lassen Sie den Checker beim Speichern warnen, ohne zu blockieren.
Monat 3: Gate auf eine Familie. Machen Sie Fehlerbefunde in der Attributfamilie zur Freigabebedingung in Teamcenter. Attribute heilen am besten und brechen das ERP als Erstes, also verdient sich ein Gate hier das Vertrauen.
Quartalsweise: erweitern und neu baselinen. Ergänzen Sie die nächste Regelfamilie und wiederholen Sie den Batch nach jedem NX-Upgrade. Das Prüfverhalten verschiebt sich zwischen Versionen: Das Juni-2026-Release von Siemens hat NX in Designcenter umbenannt [8], und das Early Access Program für Designcenter 2612 hielt seine Vor-Ort-Wochen vom 14. bis 25. September 2026 in Mason, Ohio ab [9]; validieren Sie das Prüfprofil also bei jedem Release neu, bevor das Gate darauf trifft.

Der Monatsbericht ist eine Seite: die acht KPIs mit Trend, die fünf am häufigsten fehlschlagenden Prüfungen, die Wiederholungstäter und eine Entscheidung je Dimension. Die Regeln dahinter stammen aus der Katalogarbeit in unserem Leitfaden zur Umsetzung von Unternehmens-Konstruktionsregeln in ausführbare Prüfungen; Kennzahlen sind wertlos, wenn niemand die Regeln verantwortet.

Häufig gestellte Fragen

Was sind die wichtigsten Kennzahlen für CAD-Datenqualität in einer NX-Organisation?

First-Pass-Yield je Freigabe, Befunde pro Teil nach Schweregrad, Auto-Healing-Anteil und Downstream-Ablehnungsquote. Die ersten drei kommen direkt aus den automatisierten Prüfungen; die vierte stammt aus dem ERP-Importprotokoll und den Lieferantenrückfragen und bestätigt, dass die Prüfungen das messen, was zählt.

Wie ermitteln Sie eine Baseline der CAD-Datenqualität, bevor Sie ein Gate einführen?

Führen Sie das vollständige Prüfprofil im Batch-Modus über den bestehenden Datenbestand (Vault) aus, aggregieren Sie die Befunde je Dimension und Regel, listen Sie die zehn am häufigsten fehlschlagenden Prüfungen mit dem Anteil der betroffenen Teile auf und simulieren Sie das Gate gegen die Freigaben des letzten Quartals. Veröffentlichen Sie das Ergebnis je Regel, nicht je Konstrukteur.

First-Pass-Yield vs. Befunde pro Teil: Mit welcher KPI sollten wir steuern?

Mit beiden, für unterschiedliche Zielgruppen. First-Pass-Yield ist die Management-Zahl: Wie viel der freigegebenen Daten war auf Anhieb richtig. Befunde pro Teil ist die Methodik-Zahl: Welche Regeln, Vorlagen und Schulungen brauchen Nacharbeit. Wer nur mit einer von beiden steuert, verbirgt entweder die Ursachen oder das Ergebnis.

Was kostet der Aufbau einer CAD-Datenqualitätsmessung in Siemens NX?

Das Tooling ist der kleinere Teil. DOCUFY bietet ein 90-Tage-DQM-Evaluierungspaket mit unternehmensweiter, unbegrenzter Nutzung zum Festpreis von 2.950 EUR zzgl. MwSt. für Deutschland, Österreich und die Schweiz, inklusive Installation, Basis-Customizing und Telefonsupport. Der größere Teil ist der Methodikaufwand für den Regelkatalog, die Baseline und die Anpassung des Teamcenter-Workflows.

Kann ein Teamcenter-Freigabe-Workflow auf Basis von CAD-Qualitätskennzahlen blockieren?

Ja, sofern der Checker seine Ergebnisse dort schreibt, wo der Workflow sie lesen kann: als Properties an der Item Revision oder im Validation Master Form. Ein Workflow-Handler prüft dann die Fehleranzahl je Regelfamilie und stoppt die Freigabe. Reports, die nur im Checker oder in E-Mails existieren, taugen nicht als Gate-Bedingung.

Nächster Schritt

Sprechen Sie mit unserem NX-Team über eine KPI-Baseline auf Ihrem eigenen Datenbestand

Referenzen

ISO, “ISO 8000-8:2015 Data quality, Part 8: Information and data quality: Concepts and measuring,” https://www.iso.org/standard/60805.html, abgerufen am 24. September 2026.
ISO, “ISO/PAS 26183:2006 SASIG Product data quality guidelines for the global automotive industry,” https://www.iso.org/standard/43436.html, abgerufen am 24. September 2026.
VDA, “VDA 4955 Umfang und Qualität von CAD/CAM-Daten (12/2006),” https://webshop.vda.de/VDA/en/vda-4955-122006, abgerufen am 24. September 2026.
Siemens, “CAD model design validation,” Designcenter-NX-Produktseite, https://www.siemens.com/en-us/products/designcenter/nx-cad-software/mcad/design-validation/, abgerufen am 24. September 2026.
Siemens, “Ensure CAD quality with NX Validation tools: What’s new,” NX Design Blog, 25. August 2021, https://blogs.sw.siemens.com/nx-design/ensure-cad-quality-with-nx-validation-tools-whats-new/, abgerufen am 24. September 2026.
DOCUFY GmbH, “DOCUFY CAx Quality Manager,” Produktseite, https://docufy.de/en/products/for-your-product-lifecycle-managementfuer-ihr-product-lifecycle-management/docufy-cax-quality-manager/, abgerufen am 24. September 2026.
DOCUFY GmbH, “NX-Datenqualität sichern: Neue Version des DOCUFY CAx Quality Managers” (DQM 2026.1), 30. März 2026, https://docufy.de/nx-datenqualitaet-sichern-neue-version-des-docufy-cax-quality-managers/, abgerufen am 24. September 2026.
Siemens, “Designcenter is for everyone: June 2026 release,” Designcenter-Blog, 23. Juni 2026, https://blogs.sw.siemens.com/designcenter/designcenter-is-for-everyone-june-2026-release/, abgerufen am 24. September 2026.
Siemens, “Welcome to the September 2026 Early Access Program for Designcenter,” https://resources.sw.siemens.com/en-US/presentation-welcome-to-designcenter-early-access-program/, abgerufen am 24. September 2026.