Produktionsdaten aus mehreren Quellen in ein belastbares KPI-Datenprodukt überführen.

Wenn Kennzahlen aus Maschinen-, Produktions- und Qualitätsdaten manuell zusammengebaut werden, entstehen Diskussionen über Zahlen statt über Verbesserungen. Der Kern des Use Cases ist deshalb nicht das Dashboard, sondern eine nachvollziehbare Datenlogik.

Ausgangslage

Viele Quellen

Daten liegen in unterschiedlichen Systemen, Dateien oder Strukturen. Kennzahlen werden teilweise manuell aufbereitet.

Ziel

Einheitliche KPI-Logik

OEE, Cycle Time, RFT und weitere Kennzahlen sollen reproduzierbar und für verschiedene Ebenen verfügbar sein.

Lösung

Datenprodukt + Dashboard

Quellen anbinden, Datenmodell definieren, Berechnungslogik zentralisieren und Visualisierung darauf aufsetzen.

Typischer Lösungsweg

KPI-Definitionen klärenWelche Kennzahl beantwortet welche operative Frage und wie wird sie exakt berechnet?

Datenquellen bewertenVerfügbarkeit, Granularität, Zeitbezug, IDs und Datenqualität prüfen.

Datenmodell & PipelineTransformationen reproduzierbar aufbauen und Berechnungslogik versionierbar machen.

Dashboard an Entscheidungen ausrichtenNicht möglichst viele Charts, sondern Abweichungen, Ursachen und Handlungsbedarf sichtbar machen.

Geschäftlicher Nutzen

weniger manuelle Datenaufbereitung
einheitliche Definitionen über Teams hinweg
schnellere Erkennung von Abweichungen
bessere Rückverfolgbarkeit der Kennzahlen
Grundlage für weitere Analytics- oder KI-Use-Cases

Technisch kann das von einer schlanken BI-Lösung bis zu einer skalierbaren Datenplattform reichen. Die Architektur sollte dem Volumen und den Anforderungen folgen.

Ihr Reporting wird regelmäßig manuell zusammengebaut?

Dann lässt sich der Zeitaufwand meist zuerst sehr gut quantifizieren.

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