Häufige Analysefehler mit der 5 Why Methode – Die 5 Why Methode gilt als eines der einfachsten Werkzeuge zur Ursachenanalyse – und wird gerade deshalb erschreckend oft falsch eingesetzt. In der Praxis führt das zu oberflächlichen Ergebnissen, Scheinlösungen und wiederkehrenden Problemen. Dieser Beitrag zeigt, welche häufigen Analysefehler mit der 5 Why Methode in Projekten, Prozessen und IT-Organisationen auftreten, wie Sie sie erkennen und gezielt vermeiden. Mit klaren Beispielen aus dem Unternehmensalltag, praxisnahen Checklisten und konkreten Formulierungsbeispielen können Sie Ihre nächste 5-Why-Analyse deutlich professioneller aufsetzen.

Was ist die 5 Why Methode? (Kurzdefinition)
Die 5 Why Methode ist ein einfaches Werkzeug zur Ursachenanalyse: Ausgehend von einem klar beschriebenen Problem wird wiederholt die Frage „Warum?“ gestellt, typischerweise fünf Mal hintereinander. Jede Antwort bildet die Grundlage für die nächste Frage, bis die eigentliche Ursache („Root Cause“) identifiziert ist und sich daraus wirksame Maßnahmen ableiten lassen.
Typischer Ablauf der 5-Why-Analyse:
- Problem knapp und messbar formulieren
- Erste Warum-Frage zum direkten Auslöser stellen
- Antwort präzisieren und mit Fakten hinterlegen
- Ausgehend von der Antwort erneut „Warum?“ fragen
- Nach mehreren Iterationen die tragfähige Ursache definieren und Maßnahmen ableiten
So einfach die Methode klingt – in der täglichen Praxis schleichen sich immer wieder Denkfehler und methodische Schwächen ein, die das Ergebnis massiv verfälschen.
Warum passieren bei der 5-Why-Methode so viele Fehler?
Die 5-Why-Analyse wirkt auf den ersten Blick trivial. Viele Entscheider und Projektleiter setzen sie daher „mal eben schnell“ in einem Meeting oder ad hoc im Tagesgeschäft ein. Typische Rahmenbedingungen:
- Zeitdruck („Wir brauchen schnell eine Lösung.“)
- Unvollständige Datenlage
- Dominante Meinungen einzelner Stakeholder
- Fehlende Moderation oder methodische Führung
Die Folge:
Statt einer fundierten Root-Cause-Analyse entsteht eine scheinbar logische, aber in Wahrheit lückenhafte Kausalkette. Maßnahmen beruhen auf Annahmen, nicht auf überprüften Ursachen. Genau hier setzen die häufigsten Analysefehler mit der 5 Why Methode an.
Die 10 häufigsten Analysefehler mit der 5 Why Methode
Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Stolperfallen – jeweils mit Praxisbeispiel und konkretem Gegenmittel.
1. Unklare oder zu breite Problemdefinition
Typischer Fehler:
Die Analyse startet mit einer schwammigen Formulierung wie „Unsere Qualität ist schlecht“ oder „Die IT ist unzuverlässig“. Solche Aussagen sind nicht messbar und führen in der 5-Why-Kette zu beliebigen Antworten.
Beispiel (schlecht):
„Warum ist unsere Qualität schlecht?“
→ „Weil die Mitarbeiter nicht sorgfältig arbeiten.“
Besser:
„Im Produkt X überschreitet die Reklamationsquote im Q4 den Zielwert von 2 % und liegt derzeit bei 5,3 %.“
So vermeiden Sie den Fehler:
- Problem immer mit Zeitraum, Prozess/Produkt, Kennzahl und Zielwert beschreiben
- Eine Problemformulierung pro 5-Why-Analyse – keine Sammel-Themen
- Erst weiterarbeiten, wenn alle Beteiligten der Formulierung zustimmen
2. Symptome statt Ursachen untersuchen
Typischer Fehler:
Das Team analysiert Symptome (z. B. „Lieferverzug“, „Systemabsturz“) und hält sie für Ursachen. Die 5-Why-Kette endet dann auf einer Zwischenebene.
Beispiel:
Problem: „Kundentickets werden zu spät gelöst.“
Warum 1: „Weil die Bearbeitungszeit zu lang ist.“
Warum 2: „Weil viele Tickets offen sind.“
Hier drehen sich die Antworten im Symptomraum. Die eigentlichen Ursachen (z. B. unklare Priorisierung, fehlende Skills, fehlerhafte Prozesse) bleiben unentdeckt.
So vermeiden Sie den Fehler:
- In jeder Antwort prüfen: Beschreiben wir ein Symptom (Auswirkung) oder eine Ursache (Auslöser)?
- Formulierungen wie „weil wir zu wenig Zeit haben“ oder „weil wir zu viel Arbeit haben“ kritisch hinterfragen
- Ursache möglichst so formulieren, dass sie durch eine konkrete Maßnahme veränderbar ist
3. Suggestivfragen und Bestätigungsfehler (Confirmation Bias)
Typischer Fehler:
Die Warum-Fragen werden so gestellt, dass sie eine bereits vorhandene Meinung bestätigen. Statt neutral zu fragen, werden Ursachen in die Frage „hineinformuliert“.
Beispiel:
„Warum funktionieren unsere Prozesse so schlecht, seit wir das neue Tool eingeführt haben?“
Die Frage setzt bereits voraus, dass das Tool schuld ist. Das Team wird unbewusst nach Argumenten suchen, die diese Annahme stützen.
So vermeiden Sie den Fehler:
- Neutral fragen: „Welche Faktoren haben dazu geführt, dass seit Einführung des neuen Tools die Durchlaufzeit gestiegen ist?“
- Antworten systematisch mit Daten, Logs, Kennzahlen oder Beobachtungen abgleichen
- Externe oder neutrale Moderation einsetzen, wenn starke Meinungen im Raum sind
4. Nach dem ersten plausiblen „Warum“ aufhören
Typischer Fehler:
Das Team findet schnell eine plausibel klingende Ursache – und beendet die Analyse zu früh. Häufig stecken aber dahinter weitere, tiefere Ursachen.
Beispiel:
Problem: „Kunde erhält falsche Rechnung.“
Warum 1: „Weil die falsche Artikelnummer im System hinterlegt war.“
Analyse-Ende – Maßnahme: „Stammdaten prüfen.“
Mögliche weitere Warum-Stufen:
- Warum war die falsche Artikelnummer hinterlegt?
- Warum wurde die Änderung nicht überprüft?
- Warum gibt es kein Vier-Augen-Prinzip bei Stammdatenänderungen?
So vermeiden Sie den Fehler:
- Mindestens 4–5 „Warum“-Stufen konsequent durchgehen – nicht nach der ersten plausiblen Antwort stoppen
- Nach jeder Stufe prüfen: Lässt sich diese Ursache noch weiter hinterfragen?
- Wo System- oder Prozessfaktoren sichtbar werden, besonders nachfassen
5. Nur eine Ursachenlinie statt verzweigter Ursachenketten
Typischer Fehler:
Die 5-Why-Methode wird linear eingesetzt, als gäbe es nur eine einzige Ursache. In der Realität sind Probleme fast immer multikausal.
Beispiel:
Problem: „Projektziele werden regelmäßig verfehlt.“
5 Why führt ausschließlich zur Antwort: „Ziele sind unrealistisch geplant.“
Dabei könnten weitere Ursachen relevant sein:
- Unklare Priorisierung durch das Management
- Ressourcen werden im Projektverlauf abgezogen
- Fehlende Skills im Team
- Keine verbindliche Änderungssteuerung (Change Requests)
So vermeiden Sie den Fehler:
- Ab einer bestimmten Stufe gezielt mehrere „Warum“-Zweige zulassen
- Jede Hauptursache in einem eigenen Mini-5-Why-Strang vertiefen
- Ergebnisse z. B. in einem Ursache-Wirkungs-Diagramm (Ishikawa/Fishbone) zusammenführen
6. Meinungen statt Daten – fehlende Faktenbasis
Typischer Fehler:
Antworten in der 5-Why-Kette basieren auf Vermutungen, Bauchgefühl oder persönlichen Eindrücken, nicht auf Daten oder konkreten Beobachtungen.
Typische Formulierungen:
- „Ich glaube, das liegt daran, dass…“
- „Wahrscheinlich ist es so, dass…“
- „Gefühlt haben wir zu viele Störungen…“
So vermeiden Sie den Fehler:
- Vor der Analyse Daten sammeln (KPIs, Logs, Fehlerberichte, Prozessdurchläufe)
- In der Analyse jede Antwort mit „Woran sehen wir das?“ prüfen
- Annahmen klar als Hypothesen kennzeichnen und anschließend verifizieren
Hilfreich ist hier die Kombination der 5-Why-Analyse mit einfachen Auswertungen (Pareto-Analyse, Fehlerklassifizierung, Trendverläufe).
7. Die falschen (oder zu wenigen) Personen im Raum
Typischer Fehler:
Die 5-Why-Analyse wird ausschließlich mit Führungskräften oder nur mit einem Teilbereich durchgeführt. Wichtige Perspektiven fehlen.
Typische Konsequenzen:
- Ursachen werden auf „das andere Team“ geschoben
- Praktische Hürden am Arbeitsplatz bleiben unsichtbar
- Maßnahmen sind nicht praxistauglich oder werden nicht akzeptiert
So vermeiden Sie den Fehler:
- Beteiligte entlang der Prozesskette einbeziehen (End-to-End-Sicht)
- Sowohl operative Anwender als auch Verantwortliche für Prozesse/Tools einladen
- Klare Rollen im Workshop definieren (Moderator, Protokoll, Fachinput)
Eine gut besetzte Runde verlangsamt zwar die Analyse kurzfristig, verbessert aber Qualität und Akzeptanz der Ergebnisse deutlich.
8. Schuldzuweisung statt Systemdenken
Typischer Fehler:
Die Warum-Fragen zielen auf die „Schuld“ einzelner Personen oder Abteilungen. Dadurch entsteht Abwehr, und echte Ursachen bleiben im Verborgenen.
Beispiele problematischer Formulierungen:
- „Warum haben die Mitarbeiter das wieder falsch gemacht?“
- „Warum hat die IT das nicht ordentlich getestet?“
So vermeiden Sie den Fehler:
- Fokus bewusst auf Prozesse, Strukturen, Rahmenbedingungen legen
- Personen nur dort benennen, wo es um Rollen, Verantwortlichkeiten oder Qualifikation geht – nicht um „Schuld“
- Eine „No-Blame“-Kultur klar aussprechen: Ziel ist Lernen, nicht Anklage
Hilfreich ist es, konsequent in Systembegriffen zu sprechen: „Unser Prozess…“, „Unser Tool…“, „Unsere Schnittstelle…“.
9. Keine Verknüpfung zu konkreten Maßnahmen und Kennzahlen
Typischer Fehler:
Die 5-Why-Analyse endet mit einer identifizierten Ursache, aber ohne klare Umsetzungsplanung. Die Erkenntnisse bleiben im Protokoll stecken.
Typische Symptome:
- Maßnahmen sind zu allgemein („mehr schulen“, „besser planen“)
- Es gibt keine Verantwortlichen und keine Termine
- Es existiert keine Kennzahl, an der die Wirksamkeit gemessen wird
So vermeiden Sie den Fehler:
- Zu jeder Ursache mindestens eine konkrete Maßnahme definieren:
- Was genau wird geändert?
- Wer ist verantwortlich?
- Bis wann?
- Messgrößen festlegen (z. B. Fehlerquote, Durchlaufzeit, Ticketvolumen)
- Nach 4–8 Wochen einen Review-Termin einplanen: Haben sich die Kennzahlen verbessert?
Die 5-Why-Methode ist erst dann erfolgreich, wenn es nachweisbar weniger Vorkommnisse des analysierten Problems gibt.
10. Keine Dokumentation und kein organisationales Lernen
Typischer Fehler:
Ergebnisse der 5-Why-Analyse werden nicht systematisch dokumentiert. Wissen bleibt in Köpfen und einzelnen Projekten.
Konsequenz:
- Die gleiche Analyse wird in anderen Bereichen erneut durchgeführt
- Wiederkehrende Muster werden nicht erkannt
- Lessons Learned fließen nicht in Standards, Schulungen oder Richtlinien ein
So vermeiden Sie den Fehler:
- Einheitliches Format für Ursachenanalysen definieren (z. B. Template im Qualitäts- oder Projektmanagementsystem)
- Ergebnisse zentral ablegen und verschlagworten (Problemtyp, Prozess, Bereich)
- In Reviews, Retrospektiven oder Lessons-Learned-Workshops wiederkehrende Ursachen identifizieren und unternehmensweit adressieren
Konkreter Leitfaden: So setzen Sie die 5-Why-Analyse professionell auf
Damit die häufigen Analysefehler mit der 5 Why Methode gar nicht erst entstehen, hilft ein klar strukturierter Ablauf.
Vorbereitung:
- Problem sauber und messbar formulieren
- Relevante Daten und Fakten zusammentragen
- Geeignete Teilnehmer (Fachleute, Prozessverantwortliche, Anwender) einladen
- Neutrale Moderation festlegen
Durchführung:
- Problem-Statement von allen Beteiligten bestätigen lassen
- Erste Warum-Frage stellen – neutral und ohne Schuldzuweisung
- Antwort schriftlich festhalten, mit Fakten hinterlegen
- Nächste Warum-Frage an die vorherige Antwort anknüpfen
- Ab Stufe 3–4 prüfen, ob sich mehrere Ursachenstränge abzeichnen
- So lange „Warum?“ fragen, bis Ursachen klar, überprüfbar und veränderbar sind
Nachbereitung:
- Ursachen in priorisierte Maßnahmen übersetzen
- Verantwortliche, Termine und Erfolgskennzahlen definieren
- Ergebnisse dokumentieren und im relevanten Gremium spiegeln
- Nach festgelegter Zeit Wirksamkeit überprüfen und ggf. nachjustieren
Praxisbeispiele: Schlechte vs. gute 5-Why-Analyse
Beispiel 1: IT-Incident in einem Service-Portal
Ausgangslage:
Kunden können an mehreren Tagen nicht auf das Portal zugreifen.
Variante A – oberflächliche Analyse:
- Problem: „Portal war mehrfach nicht erreichbar.“
- Warum 1: „Weil der Server abgestürzt ist.“
- Warum 2: „Weil die Last zu hoch war.“
- Maßnahme: „Serverkapazität erhöhen.“
Ergebnis: Die Stabilität verbessert sich nur kurzfristig. Später treten erneut Ausfälle auf.
Variante B – saubere 5-Why-Analyse:
- Problem: „Das Kundenportal war im Zeitraum 05.–10.02. an drei Tagen jeweils >30 Minuten nicht erreichbar.“
- Warum 1: „Weil der Applikationsserver nicht mehr reagiert hat.“
- Warum 2: „Weil alle Worker-Threads blockiert waren.“
- Warum 3: „Weil mehrere zeitintensive Reports parallel gestartet wurden.“
- Warum 4: „Weil keine Begrenzung der Report-Laufzeit und -Anzahl implementiert ist.“
- Warum 5: „Weil bei der ursprünglichen Architekturplanung Lastspitzen-Szenarien nicht berücksichtigt wurden.“
Maßnahmen:
- Technisch: Begrenzung gleichzeitiger Report-Starts, Timeouts, Queueing einführen
- Prozessual: Abnahme-Kriterien für neue Features um Lasttests erweitern
- Organisatorisch: Architekturreviews mit Fokus Performance etablieren
Hier werden nicht nur technische Symptome, sondern auch Prozess- und Architekturthemen adressiert.
Beispiel 2: Verfehlte Projekttermine
Ausgangslage:
Mehrere Projekte im Unternehmen überschreiten regelmäßig ihre geplanten Endtermine.
Variante A – vorschnelle Schuldzuweisung:
- Problem: „Projekte sind immer zu spät fertig.“
- Warum 1: „Weil das Projektteam nicht effizient arbeitet.“
- Warum 2: „Weil die Mitarbeiter zu viele Themen parallel haben.“
- Maßnahme: „Team zu besserem Zeitmanagement schulen.“
Die tatsächlichen Ursachen bleiben unscharf.
Variante B – differenzierte Ursachenanalyse:
- Problem: „In den letzten 12 Monaten haben 70 % der IT-Projekte den geplanten Endtermin um mehr als 20 % überschritten.“
- Warum 1: „Weil der ursprüngliche Aufwand regelmäßig unterschätzt wird.“
- Warum 2: „Weil bei der Planung nur Optimalszenarien und nicht Störungen/Abhängigkeiten berücksichtigt werden.“
- Warum 3: „Weil es keine belastbaren historischen Aufwandsdaten gibt und Schätzungen erfahrungsbasiert und nicht datenbasiert erfolgen.“
Zweiter Ursachenzweig:
- Warum 1b: „Weil Ressourcen im Projektverlauf mehrfach umpriorisiert werden.“
- Warum 2b: „Weil operative Anfragen kurzfristig Vorrang erhalten und es keine verbindliche Priorisierungslogik gibt.“
Maßnahmen:
- Einführung einer standardisierten Aufwandsschätzung auf Basis von Referenzprojekten
- Aufbau eines Projekt-Controlling-Backlogs mit historischen Daten
- Klare Priorisierungsregeln zwischen Projekten und operativem Geschäft
- Verbindliche Kapazitätsplanung mit Management-Freigabe
Die Analyse liefert mehrere systemische Ursachen, die sich gezielt adressieren lassen.
Wann die 5-Why-Methode an ihre Grenzen stößt
So hilfreich die 5-Why-Analyse ist – sie ist nicht in jeder Situation das passende Werkzeug.
Typische Grenzen:
- Hochkomplexe, stark vernetzte Systeme (z. B. verteilte IT-Architekturen, Produktionsnetzwerke)
- Stark regulierte Umgebungen, in denen detaillierte Risikobewertungen nötig sind (z. B. Medizintechnik, Luftfahrt)
- Sicherheitskritische Vorfälle, bei denen systematische Methoden vorgeschrieben sind
In solchen Fällen sollte die 5-Why-Methode höchstens ein Einstieg sein und kombiniert werden mit:
- Ursache-Wirkungs-Diagrammen (Ishikawa/Fishbone)
- FMEA (Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse)
- Fault-Tree-Analyse
- Statistischen Auswertungen und Prozessanalysen (z. B. Six Sigma, SPC)
Wichtig ist hier die saubere Auswahl der passenden Methode – abhängig von Risiko, Komplexität und Kritikalität des Problems.
Fazit: 5-Why-Methode wirksam nutzen – typische Fehler konsequent vermeiden
Die häufigen Analysefehler mit der 5 Why Methode sind kein Zeichen dafür, dass das Werkzeug schlecht ist – sie zeigen vor allem, wie anspruchsvoll sauberes Denken unter Zeitdruck und in komplexen Organisationen ist. Entscheidend ist:
- Problem klar, messbar und fokussiert formulieren
- Symptome von echten Ursachen trennen
- Neutral fragen, ohne Schuldzuweisung oder Bestätigungsfallen
- Nicht zu früh aufhören und mehrere Ursachenstränge zulassen
- Antworten mit Daten und Fakten absichern
- Ergebnisse in konkrete Maßnahmen, Verantwortlichkeiten und Kennzahlen übersetzen
- Systematisch dokumentieren und unternehmensweit daraus lernen
Wenn Sie Ursachenanalysen in Ihrem Unternehmen professionalisieren möchten – etwa im Rahmen von kontinuierlicher Verbesserung, Projektmanagement oder IT-Service-Management –, lohnt sich ein strukturierter Blick von außen. PURE Consultant unterstützt Unternehmen dabei, Methoden wie die 5-Why-Analyse, Ishikawa-Diagramme und FMEA pragmatisch einzuführen, auf Ihre Organisation zuzuschneiden und im Alltag zu verankern. So wird aus einem einfachen Werkzeug ein wirksamer Hebel für bessere Entscheidungen, stabilere Prozesse und nachhaltige Problemlösung.