Power BI fürs TMS Transportmanagement
Wir bauen dir ein Reporting, das Zustellquote, Pünktlichkeit, Kosten und Abweichungen aus dem Transportmanagementsystem belastbar zusammenführt.
- Leistungsnachweis ohne Excel-Monatsstress
- Depot- und Tour-Vergleich mit Gebietsstruktur
- Kosten je Stopp inkl. Zuschläge
Wenn dein TMS die Daten hat – aber du sie nicht nutzen kannst
In vielen Transport- und Zustellnetzen sind Qualität (Zustellquote, Pünktlichkeit, Reklamationen) und Kosten (Frachtkosten, Zuschläge, Leerkilometer) zwar im Transportmanagementsystem und in Nebensystemen vorhanden, aber nicht in einer auswertbaren Logik zusammengeführt.
Das Ergebnis: Leistungsnachweise entstehen in Excel, Depotvergleiche sind anfechtbar, und du findest Kostentreiber je Tour zu spät oder gar nicht.
Warum Reporting im Transportmanagement oft hängen bleibt
Typische Stolpersteine, die du wahrscheinlich kennst:
Daten sind verteilt statt verbunden
Zustellstatus kommt aus dem TMS, Scans aus dem Zusteller-Scanner, Kosten aus der Abrechnung. Ohne gemeinsames Modell bekommst du keine durchgängigen KPIs je Depot, Tour und Kunde.
Vergleiche sind unfair oder nicht belastbar
Depot gegen Depot zu vergleichen, ohne Gebietsstruktur und Sendungsmix zu berücksichtigen, führt zu falschen Schlussfolgerungen – und zu Diskussionen statt Entscheidungen.
Retouren und Sonderfälle fehlen in der Logik
Wenn Retouren nicht der Hinfahrt zugeordnet sind, kannst du Leerkilometer und Rückläufer nicht sauber je Tour auswerten. Genau da verstecken sich Kosten und Prozessprobleme.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
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Für wen lohnt sich Power BI im TMS-Umfeld?
Für dich, wenn du Leistungsnachweise für Großkunden liefern musst, intern wöchentlich eine Qualitätssteuerung brauchst und monatlich Kosten- und Auslastungskennzahlen pro Depot/Tour diskutierst.
Typische Nutzer: Kundenservice, Vertrieb, Großkunden-Reporting, Disposition, Controlling und Depotleitungen.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenztes Setup, das Qualität und Kosten in einem Modell zusammenbringt.
KPI-Definition & Datenlogik
Wir definieren Zustellquote (1. Versuch), Pünktlichkeit je Zeitfenster, Reklamationen je 1.000 Sendungen, Laufzeit von Abholung bis Zustellung sowie Kosten je Sendung und je Stopp – inkl. Tarif, Zuschlag und Nachberechnung.
Datenmodell nach Depot, Tour, Kunde
Wir bauen ein Modell mit Dimensionen wie Depot/Tour, Fahrzeug, Kunde, Sendung/Zustellversuch, Gebietsstruktur, Tarif/Zuschlag und Zeit (Abholung, Zustellung, Abrechnung) – damit deine Analysen stabil bleiben.
Dashboards für Leistungsnachweis & Steuerung
Power BI Reports für Großkunden (monatlich) und interne Steuerung (wöchentlich): Abweichungen bis auf Sendungs- und Tour-Ebene, inkl. Drilldowns für Reklamationen, Zeitfenster und nicht zustellbare Sendungen.
Governance & Übergabe an dein Team
Klare Regeln für KPI-Definitionen, Datenquellen und Freigaben. Dazu Enablement, damit Fachbereich und Controlling das Reporting weiterentwickeln können – ohne wieder bei Excel zu landen.
Lass uns prüfen, welche TMS-Daten bei dir wirklich zählen
- Use Cases abgrenzen und priorisieren
- KPIs und Datenquellen sauber mappen
- Realistischen Fahrplan festziehen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: Qualität/Leistungsnachweis und Kosten/Auslastung – vom Datensilo zur Steuerung.
Leistungsnachweis für Großkunden mit Zustellquote & Zeitfenstern
Ausgangslage
- Monatlicher Leistungsnachweis in Excel je Großkunde
- Pünktlichkeit nur grob, keine Zeitfenster-Analyse
- Reklamationen getrennt vom Sendungsstatus geführt
- Abweichungen nur schwer auf Sendungen zurückführbar
Ergebnis
- Power BI Bericht je Kunde mit Drilldown bis Sendung
- Zustellquote 1. Versuch und Zeitfenster-Pünktlichkeit
- Reklamationen je 1.000 Sendungen mit Ursachenansicht
- Standardisierte Monats-Exports für Kundenservice/Vertrieb
Kosten je Stopp, Leerkilometer und Zuschläge je Tour steuern
Ausgangslage
- Frachtkosten, Zuschläge und Nachberechnungen in Tabellen verteilt
- Depotvergleich ohne Gebietsstruktur und Sendungsmix
- Leerkilometer nicht sauber je Tour erklärbar
- Retouren nicht der Hinfahrt zugeordnet
Ergebnis
- Kosten je Sendung und je Stopp nach Depot/Tour/Kunde
- Zuschlagsanteile transparent bis auf Tarifregel
- Leerkilometer und Auslastung je Tour im Reporting
- Governance für Datenbegriffe und Berechtigungen in Purview
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Eine Route mit klaren Etappen: erst Nutzen, dann Technik, dann Skalierung.
Erstgespräch
Wir klären deine wichtigsten Fragen (Leistungsnachweis/Qualität vs. Kosten/Auslastung), definieren die KPIs (z. B. Zustellquote, Zeitfenster, Leerkilometer, Zuschlag) und grenzen die Datenquellen ab: TMS, Scanner, Abrechnung, Excel-Nachweise.
Setup
Wir setzen das Datenmodell auf (Depot, Tour, Kunde, Sendung, Zustellversuch, Gebietsstruktur, Tarif/Zuschlag, Zeitachsen) und bauen die ersten Power BI Dashboards. Optional: Datenplattform in Microsoft Fabric für stabile Pipelines.
Training
Wir schulen key User aus Controlling, Disposition und Kundenservice: KPI-Interpretation, Self-Service-Ansätze, saubere Anforderungen. Ziel: weniger Rückfragen, mehr Entscheidungstempo.
Skalierung
Wir erweitern schrittweise: weitere Depots, zusätzliche Kundensegmente, neue Kennzahlen (Deckungsbeitrag je Kunde, Ursachenanalyse für nicht zustellbare Sendungen) und Governance, damit das System wartbar bleibt.
Das ändert sich, wenn Reporting aus dem TMS sauber steht
Du gehst von Excel-getriebenen Nachweisen zu konsistenten KPIs, die du intern und extern vertreten kannst.
- Leistungsnachweis wird monatlich manuell gebaut
- Kosten und Zuschläge liegen in getrennten Listen
- Depotvergleich ohne Gebietsstruktur und Mix
- Retouren/Leerfahrten nicht je Tour erklärbar
- Viele Diskussionen über KPI-Definitionen
- Power BI Reports je Kunde, Depot und Tour
- Ein Modell für Qualität und Kosten
- Vergleiche mit Gebietsstruktur und Sendungsmix
- Leerkilometer und Retouren je Tour analysierbar
- Klare KPI-Governance für alle Stakeholder
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 für Power BI im Transportmanagement – mit klarem Scope
Du bekommst einen planbaren Einstieg, der sich über belastbare Leistungsnachweise und gefundene Kostentreiber rechnet.
- KPI-Set für Qualität oder Kosten
- Datenquellen-Check: TMS/Abrechnung/Excel
- Mockup für 1 Power BI Bericht
- Roadmap für Umsetzung in Etappen
- Datenmodell inkl. Depot/Tour/Kunde
- Power BI Dashboard mit Drilldowns
- Vergleiche: Vormonat, Plan, Depot vs. Depot
- Übergabe: Doku und Key-User Enablement
- Qualität + Kosten in einem Modell
- Fabric-Setup für stabile Datenpipelines
- Gebietsstruktur und Tarif/Zuschlag-Logik
- Governance-Setup, optional mit Purview
Lass uns prüfen, welche TMS-Daten bei dir wirklich zählen
- Use Cases abgrenzen und priorisieren
- KPIs und Datenquellen sauber mappen
- Realistischen Fahrplan festziehen
Häufige Fragen
Brauchen wir für Power BI im TMS-Umfeld immer Microsoft Fabric?
Nein. Für einen klar abgegrenzten Use Case kann Power BI auch mit vorhandenen Datenquellen starten. Microsoft Fabric lohnt sich, wenn du mehrere Systeme (TMS, Scanner, Abrechnung) zuverlässig zusammenführen willst, Datenqualität brauchst und das Reporting skalieren soll.
Wie stellt ihr sicher, dass Leistungsnachweise nicht anfechtbar sind?
Indem KPI-Definitionen, Datenquellen und Berechnungslogik eindeutig dokumentiert und im Datenmodell verankert sind. Zusätzlich bauen wir Drilldowns ein, damit Abweichungen bis zur Sendung, zum Zustellversuch oder zur Tour nachvollziehbar bleiben.
Können wir Depots fair vergleichen, obwohl Gebiete unterschiedlich sind?
Ja – wenn du Gebietsstruktur und Sendungsmix als Dimensionen einbeziehst. Dann vergleichst du nicht „Äpfel mit Birnen“, sondern kannst Ausreißer (z. B. bei Kosten je Stopp oder Pünktlichkeit je Zeitfenster) begründet bewerten.
Was müssen wir als Kunde beitragen?
Du stellst den Zugang zu den relevanten Datenquellen (TMS, Scanner, Abrechnung, Excel-Nachweise) und benennst fachliche Ansprechpartner für KPI-Definitionen und Abnahmen. Ohne diese Mitarbeit wird es kein belastbares Reporting – mit ihr geht es schnell und sauber voran.