Einstieg in BI: Effiziente Steuerung von Lager, Produktion und Einkauf

Ausgangssituation

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, operative Daten effizient zu nutzen und aus verteilten Systemen zusammenzuführen. Unser Kunde besaß ein großes Lager mit verschiedenen Materialtypen – von Rohstoffen für die Produktion bis hin zu fertigen Produkten für den Verkauf. Trotz der Nutzung eines ERP-Systems mussten Mitarbeiter Bestände und Lagerorte manuell recherchieren, was mit erheblichem Zeitaufwand und potenziellen Fehlerquellen verbunden war.

Die größten Herausforderungen bestanden in:

Mangelnder Transparenz über Lagerbestände und Standorte
Aufwendiger manueller Suche nach Materialinformationen
Fehlendem Echtzeit-Überblick über Lagerauslastung, Ablaufdaten und Produktionsreserven
Erschwerter Planung für Einkauf und Produktion aufgrund unzureichender Datenverfügbarkeit
Hohen Kommunikations- und Abstimmungsaufwänden zwischen Lager, Produktion und Einkauf

Um eine datengetriebene Grundlage für zukünftige Optimierungen zu schaffen, wurde entschieden, mit einem ersten Business-Intelligence-Projekt zu starten. Ziel war es, eine skalierbare und intuitive Lösung zu entwickeln, die das gesamte Lager- und Bestandsmanagement automatisiert, in Echtzeit aktualisiert und für verschiedene Unternehmensbereiche nutzbar macht.

Herangehensweise und Umsetzung

Phase 1: Analyse und Konzeptentwicklung

Zunächst wurden die bestehenden Prozesse und Datenquellen analysiert. Dabei wurde das gesamte Lager digital erfasst, um Bestände visuell darzustellen und mit relevanten Informationen wie Lagerort, Menge, Ablaufdatum und Reservierungen zu verknüpfen.

Ein wesentlicher Schritt war die Identifikation aller Datenquellen innerhalb des ERP-Systems, die für das BI-Dashboard erforderlich waren. Dies umfasste:

Lagerbestandsdaten
Materialbewegungen
Produktions- und Einkaufsplanung
Laufende Reservierungen für anstehende Produktionen

Auf Basis dieser Analyse wurde eine zentrale Datenarchitektur entwickelt, die alle relevanten Informationen in einem einheitlichen BI-System bündelt.

Phase 2: Entwicklung eines Echtzeit-Dashboards

Nach der Konzeptphase wurde ein interaktives Echtzeit-Dashboard entwickelt, das eine benutzerfreundliche Oberfläche bietet.

Das Dashboard umfasst:

Eine visuelle Darstellung des gesamten Lagers mit einer Standortübersicht aller Materialien
Echtzeit-Updates aus dem ERP-System, die automatisch aktualisiert werden
Eine Suchfunktion, mit der Materialien gezielt nach Name, Kategorie oder Ablaufdatum gefunden werden können
Priorisierte Anzeige von kritischen Lagerbewegungen, z. B. Mindestbestände oder bevorstehende Ablaufdaten

Besonderer Fokus wurde auf die mobile Verfügbarkeit gelegt. Das Dashboard wurde für Tablets und Smartphones optimiert, sodass Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen jederzeit auf aktuelle Lager- und Produktionsdaten zugreifen können.

Phase 3: Automatisierte Datenanbindung und Echtzeit-Updates

Ein zentraler Erfolgsfaktor war die automatische Datenübertragung zwischen dem ERP-System und dem BI-Dashboard. Hierfür wurde eine Schnittstelle entwickelt, die alle relevanten Daten in Echtzeit synchronisiert.

Durch diese Anbindung konnten:

Materialbewegungen automatisch erfasst und aktualisiert werden
Produktions- und Einkaufsdaten mit den Lagerbeständen verknüpft werden
Reichweitenanalysen durchgeführt werden, um vorherzusagen, wie lange aktuelle Bestände für geplante Produktionen ausreichen

Zusätzlich wurde ein automatisierter Lager- und Produktionsbericht entwickelt, der statt manueller Excel-Listen nun regelmäßig generiert und den relevanten Entscheidern zur Verfügung gestellt wird.

Phase 4: Integration in Einkauf und Produktionsplanung

Um den maximalen Nutzen aus der BI-Lösung zu ziehen, wurde eine direkte Verknüpfung mit der Produktions- und Einkaufsplanung geschaffen.

Produktionsleiter können nun:

Echtzeit-Materialreichweiten einsehen, um Produktionsabläufe besser zu planen
Lagerengpässe frühzeitig erkennen, um Ausfälle zu vermeiden

Einkäufer profitieren von:

Automatischen Bedarfsprognosen, basierend auf Produktionsplanung und aktuellen Beständen
Optimierten Bestellvorschlägen, die Überbestände reduzieren und Einkaufskosten optimieren

Diese Integration führte zu einer höheren Prozesseffizienz und einer besseren Abstimmung zwischen den Abteilungen.

Outcome und Mehrwert

Mit diesem ersten BI-Projekt konnte das Unternehmen nicht nur operative Abläufe effizienter gestalten, sondern auch eine datengetriebene Grundlage für zukünftige Optimierungen schaffen.

Schneller Zugriff auf Echtzeit-Daten
Mitarbeiter können jederzeit Lagerbestände, Produktionsreichweiten und Einkaufsbedarfe abrufen.
Reduzierter Abstimmungsaufwand
Klare Datenstrukturen ersetzen manuelle Abfragen und interne Abstimmungen.
Optimierte Produktionsplanung
Echtzeit-Analysen ermöglichen eine gezielte Steuerung und verhindern Materialengpässe.
Bessere Einkaufsentscheidungen
Bedarfsprognosen helfen, Überbestände und Engpässe zu vermeiden.
Management-Transparenz
Die neue BI-Lösung bietet eine datengetriebene Entscheidungsbasis für langfristige Optimierungen.

Das Projekt zeigt, dass der Einstieg in Business Intelligence kein Großprojekt sein muss. Mit einer pragmatischen Herangehensweise lassen sich schnell spürbare Vorteile erzielen.

Fazit

Durch die Einführung dieser Business Intelligence-Lösung hat das Unternehmen erstmals eine ganzheitliche und datengetriebene Steuerung seiner Lagerbestände, Produktionsplanung und Einkauf erreicht.

Die enge Verzahnung von Echtzeit-Daten mit operativen Prozessen hat nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch Abstimmungen erleichtert, Entscheidungen verbessert und den gesamten Workflow beschleunigt.

Diese Case Study zeigt, dass der Einstieg in BI kein komplexes Mammutprojekt sein muss. Unternehmen, die bisher mit manuellen Prozessen arbeiten, können durch einen strukturierten, schrittweisen Ansatz schnell und effizient von datengetriebenen Entscheidungen profitieren.

Mit dieser Grundlage kann das Unternehmen nun weitere datenbasierte Optimierungen vorantreiben – von der Automatisierung der Bestellprozesse bis hin zum Monitoring der Produktionsleistung.