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.

Die passende Lösung

Das steckt bei uns dahinter.

KI-Produktions- & Kapazitätsplanung

Zur Lösung

Weitere Praxisbeispiele

Das haben wir sonst noch gebaut.

Handel

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.
Lösung: KI-Chatbot mit automatischem Ticket-Routing und angebundener Wissensdatenbank.

70 %

Anfragen reduziert

+25 %

Kundenzufriedenheit

sofort

Reaktionszeit

Produktion

Predictive Maintenance

Ausgangslage: Ungeplante Maschinenstillstände kosteten bis zu 5.000 € pro Tag.
Lösung: IoT-Sensorik kombiniert mit ML-Modellen, die Wartungsbedarf vorhersagen.

−60 %

Stillstandszeit

−40 %

Wartungskosten

98 %

Verfügbarkeit

Alle Praxisbeispiele ansehen →

Kostenloses Erstgespräch

Lassen Sie uns über Ihren Use Case sprechen.

30 Minuten, unverbindlich, ohne Folien: Wir ordnen gemeinsam ein, wo KI in Ihrem Unternehmen am schnellsten Wirkung zeigt, und sagen ehrlich, wo nicht.

Erstgespräch buchen Rückruf anfragen

Kein Verkaufsgespräch, versprochen.