Tertiäre Dienste: Benchmarking

Bevor konkrete Kennzahlensysteme betrachtet werden, sollen zentrale Begriffe und Konzepte der Leistungsmessung im FM-Kontext erläutert werden. Eine Kennzahl (Key Performance Indicator, KPI) ist eine quantitativ messbare Größe, die einen wichtigen Aspekt der Leistung oder Effizienz abbildet. Im Gegensatz zu Einzelwerten (z.B. absolute Kosten oder Anzahl Mitarbeiter) verdichten KPIs häufig Informationen zu Verhältniskennzahlen mit Aussagekraft über die Performance. So setzt sich etwa „Reinigungskosten pro Quadratmeter“ aus den Parametern Gesamtkosten und Fläche zusammen – erst die Verknüpfung liefert einen Maßstab zur Bewertung der Wirtschaftlichkeit der Reinigung. Allgemein gilt: Eine Kennzahl besteht in der Regel aus mindestens zwei Parametern, da ein isolierter Einzelwert ohne Bezug nur begrenzte Aussagekraft hätte. KPIs machen also Leistungen und Zusammenhänge sichtbar, die für Analysen, Vergleiche und Entscheidungen genutzt werden können.

Kennzahlenklassifikationen: In der Literatur werden Kennzahlen nach verschiedenen Kriterien eingeteilt. Eine gebräuchliche Unterscheidung ist die zwischen Basiskennzahlen und Verhältniskennzahlen. Basiskennzahlen sind absolute Größen, etwa Bestandsgrößen (z.B. Zahl der Betten, Fläche in m²) oder Bewegungsgrößen pro Zeitraum (z.B. Anzahl der Patientenfälle pro Jahr, jährlicher Energieverbrauch).

• Produktivitätskennzahlen: Verhältnis von Output zu Input (z.B. Reinigungsleistung pro Mitarbeiter oder Anzahl transportierter Patienten pro Transportdienst-Mitarbeiter).

• Wirtschaftlichkeits- bzw. Effizienzkennzahlen: Verhältnis von Ergebnis zu Aufwand in monetärer Hinsicht (z.B. Kosten pro verpflegtem Patienten, Instandhaltungskosten pro m²).

• Qualitätskennzahlen: Verhältnis von erreichtem Qualitätsniveau zu definiertem Standard (z.B. Reinigungserfüllungsgrad laut Audit, Kundenzufriedenheit in der Essensversorgung auf einer Skala).

• Auslastungs- und Nutzungsgrade: Verhältnis von genutzter Kapazität zu verfügbarer Kapazität (z.B. Bettenauslastung in %, Nutzung von OP-Sälen in Stunden pro Tag).

• Struktur- und Sicherheitskennzahlen: z.B. Mitarbeiterqualifikationen pro Bereich, Anteil zertifizierter Prozesse, Anzahl Sicherheitsbegehungen pro Quartal, etc.

• Eine andere Sichtweise ist die Einordnung nach dem bekannten Donabedian-Modell aus der Medizin: Struktur-, Prozess- und Ergebniskennzahlen. Strukturkennzahlen beziehen sich auf Ressourcen (Input: Personal, Fläche, Budget), Prozesskennzahlen auf Ablaufparameter (Durchlaufzeiten, Pünktlichkeit, Fehlerquoten) und Ergebniskennzahlen auf Outputs bzw. Outcomes (Qualitätsergebnisse, Zufriedenheit, Kosten pro Fall). Im FM-Kontext lassen sich diese Kategorien übertragen, um sicherzustellen, dass nicht nur Effizienz (Kosten, Zeit) betrachtet wird, sondern auch Qualität und Wirksamkeit der Leistungen.

• Balanced Scorecard (BSC): Ein zentrales Management-Konzept, um Kennzahlen strategisch auszurichten, ist die Balanced Scorecard nach Kaplan & Norton. Die Kernidee der BSC ist, operative Kennzahlen nicht isoliert zu betrachten, sondern sie aus der Strategie des Unternehmens abzuleiten und in mehreren Perspektiven zu gruppieren. Klassisch umfasst die BSC vier Perspektiven: Finanzen, Kunden, interne Prozesse sowie Lernen & Entwicklung (Mitarbeiter/Innovation). Für ein Krankenhaus-FM könnten diese z.B. bedeuten: Finanzperspektive (Kostenkennzahlen, Budgeteinhaltung, Erlöse aus Nebenleistungen), Kundenperspektive (Patienten- und Mitarbeiterzufriedenheit mit FM-Services, Beschwerdequoten), Prozessperspektive (Prozessqualität und -zeiten in Reinigung, Technik, Logistik etc.) und Lern- und Entwicklungsperspektive (Mitarbeiterqualifikation, Innovationsprojekte, Digitalisierung im FM). Die BSC stellt sicher, dass ein Kennzahlensystem ausgewogen ist – d.h. finanzielle Ziele nicht zulasten von Prozessqualität oder Kundenzufriedenheit verfolgt werden und umgekehrt. Im Gesundheitswesen wurde die Anwendung der BSC vielfach beschrieben und empfohlen. Allerdings fokussierten sich bestehende BSC-Ansätze in Kliniken oft auf medizinische oder gesamtorganisatorische Ziele, während eine spezifische Adaption für den FM-Bereich erst in Ansätzen entwickelt wird. Ein integratives Kennzahlensystem für Supportleistungen kann hier ansetzen, indem es die BSC-Logik (Perspektiven und Strategieabgleich) nutzt, aber mit den speziellen KPIs des FM hinterlegt.

• EFQM-Modell: Ein weiterer konzeptioneller Rahmen ist das Qualitätsmanagement nach dem EFQM Excellence Model (European Foundation for Quality Management). Das EFQM-Modell betrachtet Organisationen in neun Kriterien, unterteilt in Befähiger (wie Führung, Strategie, Mitarbeiter, Partnerschaften/Prozesse) und Ergebnisse (Kunden-, Mitarbeiter-, Gesellschafts- und Schlüsselergebnisse). Für FM-Bereiche liefert EFQM ein ganzheitliches Bewertungsgerüst, das insbesondere Qualitäts- und Verbesserungskennzahlen einbezieht. So würde z.B. im Kriterium „Prozesse“ die Leistungsfähigkeit der FM-Prozesse (Effizienz, Fehlerfreiheit etc.) bewertet, während im Kriterium „Mitarbeiter“ Aspekte wie Schulungen oder Arbeitssicherheit im FM erfasst werden könnten. EFQM und BSC können kombiniert werden – in Krankenhäusern wurde vorgeschlagen, BSC-Kennzahlen auch den EFQM-Kriterien zuzuordnen, um sicherzustellen, dass die strategischen Kennzahlen alle Excellence-Dimensionen abdecken. Allerdings gilt auch hier, dass bisherige Anwendungen meist auf die Gesamtorganisation oder den klinischen Bereich zielen, und eine spezifische Unterlegung mit FM-Kennzahlen noch Entwicklungsfeld ist.

• Es bilden BSC und EFQM zwei komplementäre Ansätze: Die Balanced Scorecard hilft, ein Kennzahlensystem an der Strategie des Krankenhauses auszurichten und auf wenige erfolgskritische Messgrößen pro Perspektive zu fokussieren. Das EFQM-Modell stellt sicher, dass dabei alle relevanten Qualitäts- und Leistungsaspekte berücksichtigt und kontinuierliche Verbesserungen angestrebt werden. In einem modernen Kennzahlensystem für das Krankenhaus-FM können Elemente beider Ansätze einfließen – etwa indem man für jede BSC-Perspektive nicht nur finanzielle oder prozessuale Kennzahlen definiert, sondern auch Qualitäts- und Entwicklungskennzahlen (im Geiste von EFQM).

• Referenzmodell RemoS und Kennzahlenkatalog KenkaS (Schweiz)

• Einen Meilenstein in der systematischen Erfassung von FM-Leistungen im Krankenhaus stellt das an der ZHAW entwickelte Referenzmodell RemoS (Reference Model for Non-Medical Support Services) dar. RemoS ist ein umfassendes Modell, das die Supportprozesse, Leistungen, Anwendungen und Kennzahlen eines Krankenhauses in Beziehung setzt. Zentraler Bestandteil ist der Kennzahlenkatalog KenkaS („Kennzahlen für Supportleistungen in Spitälern“), der 2016/17 veröffentlicht wurde. KenkaS wurde in Kooperation mit mehreren Schweizer Spitälern und FM-Fachleuten entwickelt, um der beschriebenen Lücke – fehlende Kennzahlenbasis für Controlling und Benchmarking im FM – zu begegnen.

• Der KenkaS-Katalog verfolgt zwei Hauptanliegen: (1) Eine möglichst umfassende Liste relevanter Kennzahlen und Basisparameter für alle FM-Bereiche im Gesundheitswesen bereitzustellen, und (2) aus dieser Liste einen Satz priorisierter, praxisnaher KPIs abzuleiten, die für die Umsetzung in Krankenhäusern empfohlen werden. So werden in KenkaS einerseits Hunderte von Kennzahlen (und deren genaue Definitionen) systematisch aufgelistet – geordnet nach Bereichen und Kategorien – und andererseits sogenannte „Top-Kennzahlen“ pro Fachbereich konsolidiert dargestellt. Durch diese Struktur bietet KenkaS objektive Grundlagen für strategische Diskussionen und Entscheidungen im FM und schafft die Basis für Benchmarking zwischen Einrichtungen. Wichtig ist, dass KenkaS eng verzahnt ist mit den weiteren Komponenten des RemoS-Referenzmodells: Er baut auf dem Leistungskatalog LekaS (einer einheitlichen Definition aller nicht-medizinischen Leistungen) auf, ist verknüpft mit dem Prozessmodell PromoS (das die Prozessschritte in Plan-Do-Check-Act-Struktur abbildet) und dient als Grundlage für den IT-Leitfaden LesapS (Leitfaden zum Einsatz von SAP im FM) sowie ein geplantes Benchmarking-Tool. Dadurch ist gewährleistet, dass Kennzahlen nicht isoliert betrachtet werden, sondern immer im Kontext der definierten Leistungen, Prozesse und IT-Datenquellen interpretiert werden können.

• Inhaltlich deckt KenkaS alle oben genannten Supportbereiche ab. Für jeden der 15 Fachbereiche (z.B. Reinigung, Instandhaltung, Verpflegung, etc.) werden zunächst Basis(kenn)zahlen erfasst – etwa Mengen und Ressourcen: Anzahl FTE (Mitarbeiterstellen), Totalkosten, verbrauchte Menge X, usw. – gefolgt von abgeleiteten Leistungskennzahlen. Ein Beispiel im Bereich Reinigung: Basisgrößen wären Reinigungsfläche in m², Reinigungskosten total, Anzahl Reinigungsfachkräfte, geleistete Reinigungsstunden. Daraus abgeleitete Kennzahlen sind u.a. Kosten pro m² Reinigungsfläche, m² Reinigungsfläche pro FTE, Reinigungsstunden pro Bett oder Qualitätsquote (Sauberkeitserfüllung in Audits). KenkaS definiert jede Kennzahl exakt, inklusive der Formel (Quotient der Parameter) und teils Quellenhinweisen oder Benchmarks. So wird z.B. die Kennzahl „Durchschnittliche Verweildauer (in Tagen)“ als Summe Pflegetage / Anzahl Entlassungen definiert und mit Verweis auf die BAG-Statistik erläutert. Auch für FM-Kennzahlen werden Quellen herangezogen, z.B. Normen wie VDI-Richtlinien für Flächen oder Literatur für typische Werte.

• Als Beispiel für einen KenkaS-Auszug seien Kennzahlen im Fachbereich Verpflegung genannt: Basiszahlen umfassen etwa Anzahl bereitgestellter Mahlzeiten pro Jahr, Personalkosten Küche, Wareneinsatz Lebensmittel, Anzahl Diätformen angeboten. Abgeleitete Kennzahlen wären Kosten pro Mahlzeit, Personalkostenanteil in %, Mahlzeiten pro Mitarbeiter, Patientenzufriedenheitsquote Essen. Für Logistik/Transport finden sich Kennzahlen wie Transportaufträge pro Tag, Kosten pro Transportauftrag, Lagerumschlagshäufigkeit, Liefertermintreue in %. Im Technik/Instandhaltung-Bereich z.B. Instandhaltungskosten pro m², Anteil präventiver Wartungen (%), Durchschnittliche Reparaturdauer, Anlagenausfallzeit pro Quartal. Diese Vielfalt zeigt, dass KenkaS sowohl Effizienzgrößen (Kosten, Leistungen pro Input) als auch Qualitäts- und Zuverlässigkeitsgrößen (Ausfälle, Zufriedenheit, Fehlerquoten) einbezieht.

• KenkaS ist somit ein inhaltlich äußerst breites und detailliertes System. In der Praxis empfiehlt es sich, aus dem „Katalog“ diejenigen Kennzahlen auszuwählen, die für die eigene Organisation strategisch relevant sind – KenkaS liefert hier eine Top-10-Auswahl pro Bereich (basierend auf Expertenpriorisierung). Beispielsweise identifizierten Schweizer Spitäler im Bereich Reinigung neben Kostengrößen auch Qualitätskennzahlen (Hygieneaudits) als Top-KPIs, während im Bereich Energie Kennzahlen zum Verbrauch pro Fläche und zum Anteil erneuerbarer Energien priorisiert wurden. Entscheidend ist, dass KenkaS den Ordnungsrahmen vorgibt, um nichts Wesentliches zu übersehen und um eine gemeinsame Datenbasis für FM im Gesundheitswesen zu schaffen.

• Auch im deutschsprachigen Raum wurden in den letzten Jahren verstärkt Methoden entwickelt, um FM-Leistungen in Kliniken transparenter zu machen. Ein wichtiges Thema ist die Kostenzuordnung und Verrechnung der FM-Leistungen. Traditionell wurden FM-Kosten als Gemeinkosten behandelt und pauschal auf medizinische Kostenstellen umgelegt. Heutiges Ziel ist es jedoch, eine präzise Kostentransparenz für alle sekundären Leistungen zu schaffen – als Voraussetzung, um Einsparpotenziale zu identifizieren und Leistung und Kosten besser steuern zu können.

• Ein bekannter Ansatz ist das produktorientierte Verrechnungssystem nach Abel, der 29 standardisierte „FM-Produkte“ für Krankenhäuser definiert hat. Diese Produkte entsprechen einzelnen Dienstleistungsarten (z.B. Verpflegung, Reinigung, Wärmeversorgung, Transport, Sterilgutversorgung, Sicherheitsdienst etc.) und dienen als kalkulatorische Einheiten. Für jedes dieser Produkte werden Kennzahlen definiert (etwa Flächen, Mengen, Kosten), sodass man die Kosten dieser Leistungen getrennt erfassen und vergleichen kann. Abel’s Produktkatalog ist insbesondere in der deutschen Klinik-FM-Literatur ein Referenzpunkt und wurde vom Verband GEFMA aufgegriffen. Parallel dazu gibt es eine prozessorientierte Verrechnungslogik nach Diez, die zusätzlich die Nutzungsintensität der Bereiche berücksichtigt. Diez argumentiert, dass die Kosten eines FM-Produktes auch davon abhängen, wie intensiv ein Bereich genutzt wird (Beispiel: Reinigungskosten hängen von Belegungsgraden ab).

• Die deutsche FM-Richtlinie GEFMA 812 („Gliederungsstruktur für FM-Kosten im Gesundheitswesen“) von 2007 kombiniert produkt- und prozessorientierte Ansätze zu einem dreistufigen Kalkulationsmodell. In Stufe 1 werden alle FM-Kosten auf die gesamte Hauptnutzfläche (HF) des Krankenhauses umgelegt, was Kennzahlen wie Kosten pro m² BGF/NGF ergibt – ein globaler Effizienzindikator. In Stufe 2 werden einzelne kostenintensive FM-Produkte separat ausgewiesen (z.B. Reinigung, Wäscherei, Energie), indem deren Kosten pro m² berechnet werden – so sieht man, welche Leistungen die Kostentreiber pro Fläche sind. In Stufe 3 schließlich erfolgt eine Zuordnung der Kosten zu Raumclustern (Funktionsbereichen gemäß DIN 13080). Dies bedeutet, dass z.B. für einen „Bettenstation“-Cluster ermittelt wird, wie hoch die FM-Kosten pro m² auf einer Bettenstation sind, getrennt nach den Produktgruppen (Reinigung, Verpflegung, etc.). So werden bereichsspezifische Kostenunterschiede sichtbar – etwa dass OP-Bereiche höhere Reinigungs- und Energiekosten pro m² verursachen als Verwaltungsbereiche.

• Das GEFMA-812-Modell liefert damit ein verzahntes Kennzahlensystem zur Kostensteuerung: von der Gesamtbetriebskostenkennziffer bis hin zu detail­lierten Leistungs-KPIs pro Funktionsbereich. Es zielt vor allem auf die interne Verrechnung und Benchmarking zwischen Abteilungen eines Krankenhauses ab. Einige Krankenhäuser nutzen diese Methodik, um etwa Kliniken oder Fachabteilungen interne FM-Kosten „in Rechnung zu stellen“ und so Bewusstsein für deren Höhe zu schaffen.

• Ergänzend zur Kostenbetrachtung existieren auch spezifische Leistungskennzahlen-Kataloge im deutschen Raum. Winfried Zapp et al. (2010) stellten in „Kennzahlen im Krankenhaus“ einen Katalog an Schlüsselindikatoren zusammen, der sowohl medizinische als auch infrastrukturelle Bereiche umfasst. Darin finden sich Kennzahlen wie Flächenproduktivität (Fläche pro Bett), Personalkostenanteil nicht-medizinischer Dienstleister, Hygiene-Kennzahlen etc. Papenhoff & Schmitz (2013) legten einen Schwerpunkt auf Patientenzufriedenheits- und Hotel­lierie-Kennzahlen, während Losbichler et al. (2015) betriebswirtschaftliche Kennzahlen im Gesundheitswesen behandelten. Diese Werke unterstreichen, dass es kein One-size-fits-all-Set an Kennzahlen gibt – vielmehr muss jedes Krankenhaus für sich die passenden KPIs identifizieren, die zur eigenen Strategie und den eigenen Schwachstellen passen. Dennoch bilden solche Kataloge einen Referenzrahmen, um nichts Wesentliches zu übersehen und sich an „Best Practices“ zu orientieren.

• International gibt es ebenfalls verschiedene Ansätze, Kennzahlen für Krankenhaus-FM zu standardisieren. In Großbritannien werden seit Jahrzehnten landesweit FM-Daten im Gesundheitsdienst erhoben. Das NHS Estates Returns Information Collection (ERIC) ist ein verpflichtendes Reporting aller staatlichen Krankenhäuser zu über 100 Kennzahlen der Betriebsführung. Hierzu zählen z.B. Gebäudeflächen und -zustand, Reinigungsstandards und -kosten, Wäschereimengen, Energieverbräuche, Instandhaltungsrückstau, Verpflegungskosten pro Patiententag, Anzahl der Unfälle (Arbeitssicherheit) und viele mehr. Die Daten werden jährlich ausgewertet und dienen dem NHS, um Kliniken zu vergleichen und Effizienzpotenziale zu identifizieren. So wurde publik, dass z.B. 2019/20 die Reinigungskosten in England insgesamt £1,1 Mrd. betrugen und 140 Mio. Essen ausgegeben wurden, mit einem Durchschnittskostenwert pro Mahlzeit – solche Kennzahlen schaffen Transparenz und ermöglichen gezielte Verbesserungsprogramme (z.B. Energieeffizienz-Investitionen in Kliniken mit überdurchschnittlichem Verbrauch). Das ERIC-System zeigt, dass Benchmarking durch Kennzahlen auf großer Skala machbar ist, wenn klare Definitionen und Meldewege vorgegeben sind.

• In den USA sind vergleichbare nationale Vorgaben weniger etabliert, jedoch existieren freiwillige Benchmarks. Die American Society for Health Care Engineering (ASHE) betreibt etwa das Programm „Energy to Care“, wo Krankenhäuser Kennzahlen ihres Energieverbrauchs melden und vergleichen können. Viele US-Kliniken nutzen auch kommerzielle Benchmarking-Datenbanken, um Kennzahlen wie Betriebskosten pro Quadratfuß, Wartungskosten pro Bett, Reinigungskosten pro Room Day etc. mit Peers zu vergleichen. Zudem hat die Facility Management Association (IFMA) branchenspezifische Kennzahlenhandbücher, u.a. für Gesundheitseinrichtungen, herausgegeben. Hier werden typische KPI-Werte (Benchmarks) für z.B. Flächen je technischer Mitarbeiter, Jährliche Instandhaltungskosten in % des Anlagewerts, Responsezeiten bei technischen Störungen usw. dokumentiert, um Mitgliedern Anhaltspunkte zu liefern.

• Ein weiterer Trend international ist die Ausrichtung der Kennzahlen auf Patientenorientierung. Im Sinne der „Patient Experience“ messen einige Krankenhäuser sehr gezielt die Performance ihrer Supportdienste aus Sicht des Patienten: Wartezeit auf Patiententransport, Sauberkeit des Zimmers laut Patientenumfrage, Anteil warm servierter Speisen, Reaktionszeit bei Service Calls (z.B. defekte Glühbirne im Zimmer) – all dies sind Kennzahlen, die die Servicequalität direkt am Patienten abbilden. Solche KPIs verbinden den FM-Bereich mit dem klinischen Outcome, da z.B. nachgewiesen ist, dass wahrgenommene Sauberkeit und Komfort einen Einfluss auf die Patientenzufriedenheit und sogar Genesung haben können.

• Datenverfügbarkeit und -qualität: In vielen Krankenhäusern liegen FM-Daten verstreut in verschiedenen Systemen (CAFM-Software, ERP-System, manuelle Listen). Die Zusammenführung ist aufwändig, und häufig mangelt es an historischen Daten für Trendanalysen. Zudem bestehen Lücken, z.B. werden Leistungs­mengen (wie Transportkilometer, gereinigte m²) oft nicht systematisch erfasst. Die Einführung von Kennzahlensystemen erfordert zunächst Investitionen in Datenerhebung und gegebenenfalls neue IT-Tools oder Sensorik (etwa IoT-Lösungen zur Verbrauchsmessung). Auch die Stammdatenqualität (z.B. aktuelle Flächenzahlen, korrekte Kostenzuordnung) muss gewährleistet sein – eine bekannte Schwierigkeit, da Krankenhausimmobilien komplex und Änderungen häufig sind.

• Standardisierung vs. individuelle Gegebenheiten: Jedes Krankenhaus hat leicht unterschiedliche Strukturen – z.B. eigene Leistungsdefinitionen (Was zählt genau als „Reinigung“? Gehören Stationshilfen dazu?), Outsourcing-Grade, regionale Kostenunterschiede. Dies erschwert direkte Vergleiche. Ein Kennzahlenframework wie KenkaS liefert zwar Definitionen, doch die Umsetzung muss lokal angepasst werden. Herausforderung ist es, Einheitlichkeit zu schaffen, ohne die Spezifika zu ignorieren. Zum Beispiel sollten Kennzahlen wie „Kosten pro Bett“ angepasst werden, falls ein Haus besonders viele ambulante Fälle hat (die das Bett weniger beanspruchen). Hier helfen ggf. Relativierungen oder Korrekturfaktoren (etwa Berechnung pro Berechnungsbett inkl. Auslastung).

• Kultur und Akzeptanz: Die Einführung von Kennzahlen im Supportbereich ist auch ein Change-Management-Thema. Mitarbeiter und mittleres Management könnten Kennzahlen als „Kontrollinstrument“ missverstehen und Bedenken haben. Es besteht die Gefahr von Fehlanreizen, wenn Kennzahlen eindimensional eingesetzt werden (z.B. reine Kostenziele könnten Qualität beeinträchtigen). Daher ist es wichtig, eine ausgewogene Kennzahlenauswahl zu treffen (Cost-Benefit-Quality) und die Mitarbeiter einzubinden. Die Kennzahlen sollten als Hilfsmittel zur Verbesserung und nicht als Selbstzweck kommuniziert werden. Ein transparenter Umgang – z.B. regelmäßiges Feedback an Reinigungsteams über Qualitätsergebnisse und wie sie diese verbessern können – fördert Akzeptanz.

• Schnittstellen zum klinischen Bereich: FM-Kennzahlen wirken oft indirekt auf medizinische Outcomes, was die Attribution schwierig macht. Beispiel: Eine hohe Kennzahl für „Durchschnittliche technische Geräteverfügbarkeit“ (nahe 100 %) ist grundsätzlich positiv, aber bedeutet nicht automatisch besseren Behandlungserfolg – sie ist jedoch Voraussetzung dafür. Die Herausforderung liegt darin, die Relevanz der Support-KPIs für die Gesamtperformance des Krankenhauses deutlich zu machen. Hier helfen Ansätze wie Balanced Scorecard, die Kennzahlenkaskaden aufbauen: etwa ein strategisches Ziel „Patientensicherheit erhöhen“ kann auf Kennzahlen im FM heruntergebrochen werden wie Brandschutz-Übungsquote, Wartungsintervalle eingehalten oder Hygieneziele erreicht. So entsteht ein Linienzug vom FM-KPI zum Klinikerfolg.

• Dynamik von Anforderungen: Aktuelle Entwicklungen können Kennzahlensysteme vor neue Aufgaben stellen. Die COVID-19-Pandemie z.B. erhöhte den Fokus auf Kennzahlen der Hygiene und Flexibilität: Plötzlich waren Desinfektionsmittelverbrauch, Luftaustauschfrequenzen oder Notfall-Lagerbestände von strategischer Bedeutung. Kennzahlensysteme müssen anpassungsfähig sein, um solche neuen Schwerpunkte abzudecken. Ebenso gewinnt die Resilienz an Bedeutung: Kennzahlen, die die Robustheit der FM-Services messen (z.B. Notstromabdeckung in Stunden, Redundanzgrade von Anlagen, Ausfallsicherheit der Lieferkette), rücken in den Vordergrund. Das heißt, Entscheidungsträger müssen regelmäßig überprüfen, ob ihr Kennzahlenset noch die richtigen Dinge misst, und es ggf. anpassen.

• Integration von Nachhaltigkeit: Wie oben beschrieben, verlangt die Klimaziel-Debatte nach neuen Kennzahlen. FM-Bereichsleiter stehen vor der Aufgabe, diese „grünen KPIs“ zu erheben und in ihre Steuerung einzubauen. Das ist methodisch komplex, da z.B. für eine CO₂-Bilanz Emissionsfaktoren hinterlegt werden müssen (für Strom, Wärme, Fahrten etc.). Die GEFMA 162-2 liefert hier ein Gerüst und tabellarische Vorlagen, aber die Umsetzung im Klinikalltag bedarf Schulung und initialer Mühe. Langfristig werden Nachhaltigkeitskennzahlen jedoch zu Standard-Steuerungsgrößen werden, die gleichberechtigt neben finanziellen Kennzahlen stehen.

• Benchmarking und Austausch: Schließlich ist es eine Herausforderung, externes Benchmarking sinnvoll zu betreiben. Zwar gibt es Netzwerke (z.B. Erfahrungsaustauschkreise der Krankenhaus-Gesellschaften oder FM-Benchmark-Clubs), aber oft zögern Häuser, ihre Daten offenzulegen. Hier könnte eine neutrale Instanz (z.B. ein Verband oder Forschungsinstitut) helfen, einen anonymisierten Kennzahlenvergleich zu organisieren – ähnlich wie es H+ in der Schweiz oder NHS Digital in England tun. Der Nutzen wäre groß: Man könnte Best Practices identifizieren (z.B. warum erreicht Klinik X deutlich geringere Catering-Kosten bei gleicher Qualität?) und voneinander lernen. Es gilt jedoch, die Limitations zu beachten: Unterschiede in Leistungstiefe (Outsourcinggrad) oder Tarifniveau müssen berücksichtigt werden, damit Vergleiche fair sind.

Trotz dieser Herausforderungen zeigen die Trends, dass sich das Leistungsmeasurement im FM stetig verbessert. Die wachsende Verfügbarkeit von Echtzeitdaten (z.B. durch IoT-Sensoren für Verbrauch oder digitale Workflows, die Durchlaufzeiten erfassen) wird die Datenbasis verbreitern. Zudem fördert der Druck zur Effizienz im Gesundheitswesen die Bereitschaft, FM-Kennzahlen in Führungscockpits aufzunehmen – viele Kliniken richten inzwischen Management-Dashboards ein, auf denen neben medizinischen auch infrastrukturelle KPIs (wie aktuelle technische Verfügbarkeiten, Bettenbelegungsgrad, Reinigungsstatus in Echtzeit) visualisiert sind, um ein ganzheitliches Lagebild zu erhalten.

Wenn ein Kennzahlensystem einmal etabliert und mit zuverlässigen Daten unterfüttert ist, kann es auf vielfältige Weise zur Verbesserung des Krankenhausbetriebs beitragen. Im Folgenden wird dargelegt, wie Kennzahlen gezielt in Steuerungs-, Effizienzsteigerungs- und Qualitätssicherungsprozessen eingesetzt werden können:

Steuerung (“Controlling”): Kennzahlen sind das zentrale Instrument, um Planung, Kontrolle und Steuerung zu verbinden. Für jedes bedeutende FM-Handlungsfeld sollten Zielvorgaben (Soll-Werte) definiert werden – etwa eine Obergrenze für Kosten pro Fall, eine Zielmarke für Reinigungsqualität oder Energieverbrauch pro m². Die regelmäßige Erfassung der Ist-Kennzahlen erlaubt dann den Soll-Ist-Vergleich. Abweichungen werden früh sichtbar und können adressiert werden. Ein Beispiel: Steigt die Kennzahl „Technikkosten je Bett“ unerwartet, kann das Controlling tiefer nachforschen – liegen vermehrte Reparaturen an (Qualitätsproblem) oder gab es Preissteigerungen bei Verträgen (Kostenproblem)? Mit solchen Informationen können Entscheidungen getroffen werden, z.B. Budgetanpassungen, Initiierung von Verbesserungsprojekten oder Neuverhandlungen mit Dienstleistern. Wichtig ist, dass Kennzahlen auch zur Steuerung im Jahresverlauf genutzt werden (laufendes Monitoring), nicht nur retrospektiv. Hierfür eignen sich Dashboards oder Reporting-Meetings, in denen Verantwortliche monatlich auf Kennzahlen schauen und bei Gelb-/Rot-Abweichungen Maßnahmen definieren. Über Kennzahlen lässt sich zudem die strategische Ausrichtung steuern: Wenn z.B. die Klinikleitung beschließt, Patientenservice zu stärken, können entsprechende KPIs (Patientenzufriedenheit mit Sauberkeit, Wartezeiten etc.) in Zielvereinbarungen mit dem FM-Team einfließen.

Effizienzsteigerung: Kennzahlen machen Leistungsunterschiede quantifizierbar und ermöglichen dadurch das Aufdecken von Optimierungspotenzialen. Durch internes Benchmarking zwischen Abteilungen oder Standorten einer Klinik kann man z.B. feststellen, warum ein Haus deutlich höhere Verbräuche oder Kosten hat als ein anderes. Sind Prozesse weniger effizient? Werden Synergien nicht genutzt? So lieferte etwa ein Kennzahlenvergleich an einem Uniklinikum Hinweise, dass Patiententransporte pro Fall deutlich variierten – Ursache war eine unterschiedliche Organisation (Station A bündelte Transporte sinnvoll, Station B rief häufiger einzeln). Mit dieser Erkenntnis konnte durch Prozessstandardisierung die Effizienz gehoben werden. Auch Trendanalysen sind wertvoll: Kennzahlen zeigen, ob eingeleitete Effizienzmaßnahmen greifen (z.B. sinken die Energieverbräuche nach Modernisierung? verbessert sich die Flächennutzung nach Umzug?). Quantitative Ziele – etwa „25 % Kostenreduktion im FM in 5 Jahren“ – lassen sich in Teilkennzahlen herunterbrechen (jede Abteilung soll pro Jahr 5 % einsparen) und der Fortschritt messbar verfolgen. In der Praxis werden hierfür häufig Kennzahlensysteme mit Ampellogik verwendet: Grün bedeutet Zielerreichung, Gelb Abweichung im Toleranzbereich, Rot erhebliche Abweichung. Das schafft Übersicht und Prioritätensetzung. Effizienzkennzahlen helfen ferner, Investitionen zu begründen: Ein Beispiel ist die Kennzahl Instandhaltungs-Backlog (aufgeschobene Wartungen in €). Ist diese hoch, kann man argumentieren – gestützt durch Kennzahlen – dass eine zusätzliche Technikerstelle oder Modernisierungsinvestition langfristig günstiger ist, da sie den Backlog abbaut und Ausfälle (mit Folgekosten) verhindert.

Qualitätssicherung: Kennzahlen dienen nicht nur dem Kostendruck, sondern explizit auch der Qualitätssicherung nicht-medizinischer Leistungen. Ein gut konzipiertes Kennzahlensystem beinhaltet KPIs, die Qualität direkt oder indirekt abbilden. Beispiele: Reinigungsqualität-Index (aus Audits oder UV-Tests), Wäschequalität (Reklamationen), Technik-Ausfallquote, Durchschnittszeit bis Fehlerbehebung, Kundenzufriedenheitswerte für Speisen, Sauberkeit, Service. Durch kontinuierliches Messen dieser Größen wird Qualität transparent – oft ein Anreiz für Mitarbeiter, sich zu verbessern, da Erfolge sichtbar werden. Außerdem können Frühwarnindikatoren etabliert werden: z.B. „Hygiene-Inspektionsquote“ – wenn zu wenige Stichproben erfolgen, sinkt vermutlich die Reinigungsdisziplin, was man an anderen Kennzahlen (Infektionsraten) erst verzögert sähe. Ein weiterer Aspekt ist das Einhalten von Standards und Vorschriften. Kennzahlen ermöglichen ein Monitoring von Compliance, etwa: 100 % der vorgeschriebenen Sicherheitsübungen durchgeführt, Wartungsintervalle zu 95 % eingehalten, Mitarbeiterschulungen (Arbeitsschutz) zu 90 % erfüllt. Solche Zielvorgaben lassen sich mit Kennzahlen tracken, wodurch Qualitätsmanagement auditierbar und nachweisbar wird. Sollte eine Kennzahl hier im roten Bereich liegen, kann gezielt gegengesteuert werden (z.B. Schulungsinitiative verstärken).

Benchmarking und Best Practices: Wie bereits erwähnt, entfalten Kennzahlen ihre volle Wirkung, wenn man über den eigenen Tellerrand schaut. Externes Benchmarking – sofern valide Vergleichsdaten vorliegen – kann enorme Lerneffekte bringen. Wenn z.B. die eigene Klinik beim Kennwert „Verpflegungskosten pro Patiententag“ deutlich über dem Durchschnitt liegt, ist das ein Startpunkt, um Ursachenforschung zu betreiben: Liegt es an höherem Servicelevel (bessere Zutaten, mehr Menüwahl) oder an Ineffizienzen (viele Essensreste, keine Einkaufsbündelung)? Ggf. lohnt ein Blick zu Kliniken mit niedrigeren Kosten, um deren Vorgehen zu analysieren (z.B. nutzen sie Cook-and-Chill oder Outsourcing?). Kennzahlen sind somit die Basis für Best-Practice-Sharing. Auch innerhalb eines Verbunds (etwa bei mehreren Häusern unter gleicher Trägerschaft) lassen sich Pilotprojekte und Innovationen mittels Kennzahlen objektiv vergleichen: Hat das eine Haus eine neue Reinigungsmethode eingeführt, so zeigen Kennzahlen wie Zeit pro Zimmerreinigung oder Zufriedenheitswerte, ob dies tatsächlich Verbesserungen brachte gegenüber den anderen Häusern.

Strategische Entscheidungen: Auf höherer Ebene unterstützen Kennzahlen die Make-or-Buy-Entscheidungen sowie Portfolio-Überlegungen. Wenn beispielsweise die Kennzahl Eigenleistungskosten vs. Fremdleistungskosten für einen Service (etwa Reinigung) fortlaufend ermittelt wird, kann man evidenzbasiert entscheiden, ob Outsourcing vorteilhaft ist. Oder Kennzahlen zur Flächenausnutzung und Raumkosten können in strategische Bauentscheidungen einfließen (lohnt sich ein Erweiterungsbau oder kann man mit Optimierung denselben Output erreichen?). Kennzahlen geben auch Hinweise auf Investitionsprioritäten: Ein hoher Wartungskostenanteil bei bestimmten Anlagen gepaart mit häufiger Störungszeit signalisiert, dass eine Erneuerung wirtschaftlich sein könnte. Ebenso fließen Kennzahlen in Risikobewertungen ein – etwa ein hoher Wert bei „Durchschnittliche Gebäudealter“ und „Anteil kritischer Anlagen ohne Redundanz“ könnte im Risikomanagement der Klinik als kritisch gewertet werden, was Investitionen ins Facility Management zur Folge hat.

Es ermöglichen Kennzahlen im FM dem Krankenhausmanagement, Transparenz in einem zuvor wenig durchsichtigen Bereich zu schaffen. Sie verbinden die operativen Details (z.B. Minuten, Euro, Prozente) mit der strategischen Ebene (Qualität, Kosten, Patientenzufriedenheit). Ihr Nutzen entfaltet sich aber nur, wenn sie regelmäßig überwacht, richtig interpretiert und in Entscheidungen übersetzt werden. Dazu gehört, Kennzahlen stets im Zusammenhang zu sehen (eine einzelne Kennzahl isoliert ist wenig aussagekräftig) und Wechselwirkungen zu beachten. Beispielsweise kann ein zu starkes Drücken der Reinigungszeit-Kennzahl kurzfristig Kosten sparen, aber mittelfristig die Qualitätskennzahl und Infektionsraten negativ beeinflussen – was letztlich teurer wird. Ein ausgewogenes Kennzahlenset (Balanced Scorecard Prinzip) und eine kontinuierliche Überprüfung der Zielerreichung sind daher wesentlich.