Business Intelligence in der Papierwirtschaft: bessere Entscheidungen
Mit klarer BI, Intelligence und den richtigen KPI-Dashboards steuerst du Fertigung, Qualität und Kosten – ohne Excel-Chaos.
- Kennzahlen in Power BI statt Excel-Pflege
- Data Warehouse als saubere Datenbasis
- Reporting mit Drilldown bis Ursache
Wenn Daten nicht fließen, stockt die Produktion
In Papier- und Verpackungsbetrieben entstehen Entscheidungen oft zu spät: Auswertung dauert, Zahlen widersprechen sich, und am Ende wird im Meeting diskutiert, welche Datei „stimmt“.
Das kostet Effizienz, macht Qualitätsprobleme schwer sichtbar und verschiebt Verbesserungen im gesamten Fertigungszyklus – obwohl die Informationen längst in euren Systemen liegen.
Was Business Intelligence (BI) wirklich ist
Business Intelligence verbindet Daten aus ERP-System, Produktion, Logistik und Qualität in einem Data Warehouse oder Lakehouse, bereitet sie für Datenanalysen auf und macht sie als Reporting und Dashboards nutzbar – damit du früher und besser Entscheidungen triffst.
Data Warehouse: eine Quelle, klare Wahrheit
Statt Insellösungen entsteht eine zentrale Datenbasis (z. B. in Microsoft Fabric). Datenqualität, Historie und Definitionen werden sauber geführt – wichtig für Bestände, Auswertung und belastbare KPI.
Analytics: Ursachen finden statt nur zählen
Analytics geht über „Was ist passiert?“ hinaus: Muster erkennen, Veränderungen überwachen, Frühindikatoren definieren und – wenn sinnvoll – Predictive Analytics oder Was-wäre-wenn-Analyse aufsetzen.
Reporting: Dashboards, die genutzt werden
Power BI liefert Visualisierung für Management und Shopfloor: Produktionscockpit, Logistik-Cockpit, Supply-Chain-Cockpit. Mit Drilldown, einheitlichen Filtern und klarer Story statt Folienfriedhof.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich BI in Papier & Verpackung?
Wenn du in der Papierwirtschaft oder Verpackungsfertigung mehrere Systeme hast (ERP, MES/PQM-System, Sensor-Infrastruktur, Excel-Listen) und Entscheidungen heute zu spät oder zu unsicher sind.
Typische Trigger: Störungen in der Fertigung, schwankende Rohstoffpreise, Engpässe in der Lieferkette, steigender Qualitätsdruck und ein Management, das höhere Transparenz über Kosten, Ausschuss und Durchsatz erwartet.
Was steckt im Paket?
Ein pragmatischer Einstieg: Use Cases abgrenzen, Datenplattform aufbauen, Dashboards liefern.
BI-Check: Ziele, KPIs, Datenquellen
Wir klären mit dir, welche Entscheidungen du beschleunigen willst, welche KPI dafür zählen und aus welchen Systemen die Daten kommen (ERP-System, BDE/MDE, Qualität, Logistik, Excel, Files).
Architektur: Data Warehouse & Pipelines
Wir entwerfen eine Microsoft-Architektur: Ingestion, Modellierung, Governance. In Fabric z. B. als Lakehouse + Data Warehouse – inklusive sauberer Datenqualität und nachvollziehbarer Logik.
Dashboards & Reporting in Power BI
Wir bauen ein erstes Set an Dashboards (z. B. OEE-nahe Sicht, Ausschuss, Energie, Bestände, Lieferperformance). Fokus: verständliche Visualisierung, schnelle Einblicke gewinnen, klare Verantwortlichkeiten.
Befähigung & Betrieb
Damit es nicht bei einem Prototyp bleibt: Rollen, Workspace-Setup, Refresh, Standards für BI-Erstellung, und ein Plan, wie ihr Reporting und Datenanalysen zuverlässig betreibt und erweitert.
Willst du BI für Fertigung & Qualität einmal sauber aufsetzen?
- Use Cases priorisieren statt alles auf einmal
- Roadmap mit Datenquellen und Architektur
- Quick Wins im Reporting sichtbar machen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis – typisch für Papier, Verpackung und Fertigung.
Verpackungshersteller: Produktions- und Qualitätscockpit
Ausgangslage
- KPI in Excel, uneinheitliche Definitionen
- ERP-System, PQM-System und Schichtlisten getrennt
- Störungen nur retrospektiv sichtbar
- Reporting dauert, Diskussion statt Entscheidung
Ergebnis
- Data Warehouse als zentrale Datenbasis
- Power BI Dashboards für Qualität und Ausschuss
- Frühzeitig Trends bei Störungen erkannt
- Höhere Transparenz für Schicht-Meetings
Papierproduzent: Supply-Chain- und Logistik-Dashboards
Ausgangslage
- Bestände in mehreren Systemen, keine Gesamtübersicht
- Lieferkette schwer zu überwachen
- Logistik-Auswertung nur als Monatsreporting
- Viele manuelle Datenanalysen und Abstimmung
Ergebnis
- Supply-Chain-Cockpit mit einheitlichen KPI
- Dashboards für Bestände und Disposition
- Analytics für Muster in Verzögerungen
- Entscheidungen schneller, weniger Ad-hoc-Exports
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Eine Roadmap, die dich vom Bergfuß bis zum stabilen Betrieb bringt.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild, wichtigste Entscheidungen und 2–3 Use Cases. Dazu: Datenquellen, aktuelle Pain Points, Cloud/On-Prem Rahmen und wer intern mitarbeiten kann.
Setup
Wir setzen die Datenbasis auf: Daten aus ERP-System, Produktions- und Qualitätsquellen integrieren, Datenmodell und Data Warehouse/Lakehouse strukturieren, Datenqualität absichern.
Training
Wir entwickeln die ersten Power BI Dashboards und machen euch parallel fit: Standards für Visualisierung, KPI-Definitionen, BI-Erstellung und ein Setup, das Self-Service ermöglicht.
Skalierung
Dann skalieren wir: weitere Werke/Produktlinien, zusätzliche Daten (z. B. Sensor-Infrastruktur), Governance mit Purview und – wenn sinnvoll – KI-gestützte Ad-hoc-Analytics im Microsoft-Umfeld.
So verändert sich eure Steuerung im Alltag
BI wirkt, wenn es in Meetings, Schichtübergaben und Management-Routinen echt hilft.
- Reporting manuell, viele Versionen im Umlauf
- Unklare KPI-Definitionen je Abteilung
- Auswertung erst nach dem Monatsabschluss
- Störungen sichtbar, wenn es zu spät ist
- Entscheidungen basieren auf Bauchgefühl
- Dashboards als Standard für alle Bereiche
- Data Warehouse als eine gemeinsame Wahrheit
- Analytics liefert Einblicke in Ursachen
- Frühzeitig Warnsignale bei Abweichungen
- Entscheidungen nachvollziehbar, messbar, schneller
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Pakete: vom ersten BI-Use-Case bis zur Plattform
Der Umfang hängt von Datenquellen, Use Cases und eurem Zielbild ab.
- Use-Case-Workshop & KPI-Set
- Datenquellen-Check (ERP, Excel, Qualität)
- 1 Power BI Dashboard als Prototyp
- Roadmap für nächsten Ausbau
- Fabric Setup mit Datenpipelines
- Semantisches Modell für mehrere Bereiche
- 2–4 Dashboards inkl. Drilldowns
- Standards für BI-Erstellung & Betrieb
- Mehrere Quellen inkl. Produktion/Logistik
- Governance mit Purview (Lineage/Policies)
- Rollout-Konzept und Berechtigungen
- Enablement, Übergabe, Betriebsprozesse
Willst du BI für Fertigung & Qualität einmal sauber aufsetzen?
- Use Cases priorisieren statt alles auf einmal
- Roadmap mit Datenquellen und Architektur
- Quick Wins im Reporting sichtbar machen
Häufige Fragen
Was sind typische BI-Use-Cases in der Papierwirtschaft?
Häufig starten Unternehmen mit Themen, die direkt Entscheidungen im Alltag beeinflussen: Bestände und Reichweiten (Rohpapier, Hilfsstoffe), Produktionsleistung und Störungen, Ausschuss/Qualität (PQM-System), Energie- und Materialkosten, Lieferperformance in der Logistik sowie Deckungsbeiträge je Produktlinie. Wichtig: Use Cases so schneiden, dass sie in Power BI als Dashboards wirklich genutzt werden.
Brauchen wir ein Data Warehouse oder reicht Power BI mit Excel-Importen?
Für einzelne Auswertungen kann das reichen. Sobald du aber mehrere Systeme zusammenführen willst (ERP-System + Produktion + Qualität + Logistik), wird ein Data Warehouse oder Lakehouse zum Stabilitätsfaktor: einheitliche KPI, saubere Historie, weniger manuelle Schritte und bessere Datenqualität. In Microsoft Fabric lässt sich das als moderne BI-Lösung gut aufbauen.
Wie spielt Künstliche Intelligenz in BI rein – und wo nicht?
Künstliche Intelligenz ist kein Ersatz für eine saubere Datenbasis. Erst wenn das Data Warehouse steht und KPI definiert sind, kann KI helfen: z. B. bei Analytics, Data Mining, Natural Language Processing für Textquellen oder bei Ad-hoc-Fragen. Für euch zählt am Ende: schneller Einblicke gewinnen und Entscheidungen absichern – nicht „KI um der KI willen“.
Wie reduzieren wir Risiko, Zeitaufwand und Budgetunsicherheit?
Indem ihr den Weg in Etappen geht: erst 1–2 priorisierte Use Cases, dann Datenplattform und Skalierung. So bleibt der Scope klar, die Messbarkeit steigt (welche Entscheidungen unterstützt das Reporting?) und ihr seht früh Ergebnisse. Und ja: ihr müsst intern mitarbeiten – aber mit klaren Rollen, einer Checkliste und sauberen Prozessen bleibt der Aufwand beherrschbar.