Vorausschauende Kapazitätsplanung

Die Produktion plante reaktiv. Engpässe wurden erst sichtbar, wenn Liefertermine bereits gefährdet waren.

+30 %

Liefertreue

−40 %

Überstunden

−25 %

Lagerkosten

Worum es ging

Geplant wurde reaktiv: Ein Engpass wurde sichtbar, wenn der Liefertermin schon gefährdet war. Die Daten, um ihn früher zu sehen, lagen vor, nur eben in getrennten Systemen und ohne Prognose.

So sind wir vorgegangen.

Auftragshistorie, Materialbewegungen und Schichtdaten zusammengeführt und auf Vollständigkeit geprüft.
Prognosemodell zunächst nur für die drei Engpassressourcen gebaut, die die Termintreue tatsächlich bestimmen.
Vorhersagen gegen die letzten zwölf Monate rückgerechnet, bevor jemand danach geplant hat.
Ergebnis als Planungsvorschlag ausgegeben, nicht als Automatik. Die Entscheidung bleibt in der Arbeitsvorbereitung.
Wöchentlicher Abgleich zwischen Prognose und Ist, um das Modell nachzuziehen.

Die Bausteine

Zusammenführung von Auftrags-, Material- und Schichtdaten
Prognosemodelle für Auslastung und Materialbedarf
Frühwarnung bei drohenden Engpässen
Planungsvorschläge für die Arbeitsvorbereitung

Branche: Produktion
Bis produktiv: 12 Wochen
Auftraggeber: Serienfertiger, 180 Mitarbeitende, Norddeutschland

Was dabei herausgekommen ist

Das Ergebnis.

Die Liefertreue ist um 30 Prozent gestiegen, Überstunden sind um 40 Prozent zurückgegangen und die Lagerkosten um 25 Prozent gesunken, weil nicht mehr auf Verdacht bevorratet wird.

Anonymisiertes Projekt aus unserem Team und Netzwerk. Welche Ergebnisse in Ihrem Prozess realistisch sind, ordnen wir im Erstgespräch ehrlich ein. Auf Wunsch vermitteln wir Ihnen dazu ein Referenzgespräch mit einem unserer Kunden.

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F&E & Strategie

Innovationsradar für F&E

Ausgangslage: Trends, Wettbewerber und Patente wurden nur punktuell beobachtet, relevante Signale gingen unter.
Lösung: KI-Monitoring von Marktquellen, Patentdatenbanken und News, mit Scoring nach Strategie-Fit.

−80 %

Recherchezeit

4×

Relevante Signale

Wochen → Tage

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Automatisierte Rechnungsverarbeitung

Ausgangslage: Über 200 Eingangsrechnungen im Monat wurden von Hand erfasst, rund 40 Stunden Arbeit.
Lösung: KI-gestützte Texterkennung mit automatischer Datenextraktion direkt in die Buchhaltung.

90 %

Zeitersparnis

95 %

Fehlerreduktion

2.400 €

Ersparnis / Monat

Service

Intelligenter Kundenservice

Ausgangslage: Die Hotline war chronisch überlastet: 80 % der Anrufe waren wiederkehrende Standardfragen.
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Anfragen reduziert

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