Power BI für WMS & Lagerverwaltung
Du steuerst dein Lager nicht mehr über Tages-Excel, sondern über KPIs in Power BI – mit untertägigem Blick auf Aufträge, Engpässe und Bestände.
- Untertägige Lagersteuerung im Stundentakt
- KPIs: Verladezeit, Fehlmenge, Leistung
- Bestände, Lagerplätze, Umlagerungen transparent
Wenn der Report erst an der Rampe „rot“ wird
Viele Lager bekommen täglich einen Excel-Export aus dem WMS. Das reicht für Rückspiegel-Reporting – aber nicht für Tagessteuerung.
Das Ergebnis: Verspätungen werden zu spät erkannt, Schichten werden „nach Gefühl“ geplant und Inventurdifferenzen bleiben ein Dauerproblem, weil Ursachen nicht sauber klassifiziert sind.
Was dir im Lageralltag wirklich hilft
Drei Hebel entscheiden, ob du heute sauber durchkommst – und ob du morgen weniger Feuer löschen musst.
Engpässe früh sehen
Offene Aufträge und Positionen nach Verladezeit zeigen dir, ob die Welle kippt – nicht erst, wenn der LKW an der Rampe steht.
Leistung fair vergleichen
Kommissionierleistung je Schicht ist nur dann belastbar, wenn sie nach Auftragsstruktur bereinigt wird (z.B. viele Kleinpositionen vs. wenige Großpositionen).
Bestände & Lagerplätze steuern
Bestandsgenauigkeit, Inventurdifferenzen nach Ursache, Lagerplatzauslastung und Umlagerungen machen aus Bauchgefühl eine steuerbare Lagerlogik.
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 Power BI im WMS besonders?
Für Lager, die täglich liefern müssen – und bei denen Excel-Reports, Scanner-Daten und ERP-Bestände nicht sauber zusammenlaufen.
Typische Nutzer sind Lagerleitung, Schichtleitung und Logistikleitung (untertägig), sowie Einkauf und Controlling (monatlich für Bestand, Lagerstruktur und Inventur).
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Scope, damit ihr schnell produktiv werdet – und nicht in Endlos-Definitionen versandet.
Datenanbindung & Modell
Anbindung von WMS/ERP-Exports oder Datenbank-Views, sauberes Datenmodell (Auftrag, Position, Artikel, Lagerplatz, Schicht, Zeit) und klare KPI-Definitionen.
Dashboards für Tagessteuerung
Power BI Seiten für offene Aufträge/Positionen nach Verladezeit, Verspätungsrisiko, Wareneingang offen nach Alter und Engpass-Sichten nach Bereich.
Bestand & Lagerstruktur
Auswertungen für Bestandsgenauigkeit, Inventurdifferenzen nach Ursache, Lagerplatzauslastung je Platztyp, Umlagerungen je Artikel und Ladenhüter nach Alter.
Betrieb & Befähigung
Rollen, Refresh-Logik, Rechtekonzept und kurze Enablement-Sessions, damit die Lager- und Logistikleitung die Reports im Alltag wirklich nutzt.
Willst du sehen, wie das für euer WMS konkret aussieht?
- Use Cases & KPIs in 30 Minuten schärfen
- Scope festziehen, Risiken früh klären
- Nächste Schritte als klare Route
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis – typische Setups, typische Effekte im Lageralltag.
Tagessteuerung: Verladezeit & Engpässe pro Schicht
Ausgangslage
- Täglicher Excel-Export aus dem WMS
- Verspätungen erst an der Rampe sichtbar
- Schichtleistung ohne Auftragsstruktur-Vergleich
- Wareneingang-Backlog nur „gefühlt“ priorisiert
Ergebnis
- Untertägiger Blick auf offene Aufträge/Positionen
- Engpässe je Bereich und Schicht früh erkennbar
- Leistungsreport bereinigt nach Auftragsstruktur
- Wareneingang offen nach Alter priorisiert steuerbar
Bestand & Lagerplätze: Inventurdifferenzen klassifizieren
Ausgangslage
- ERP- und WMS-Bestände weichen bei Inventur ab
- Ursachen nicht einheitlich erfasst/auswertbar
- Lagerplatzauslastung und Platztypen ohne Reporting
- Viele Umlagerungen, aber keine Transparenz je Artikel
Ergebnis
- Inventurdifferenzen nach Ursache auswertbar
- Bestandsgenauigkeit je Lager und Zeitraum sichtbar
- Lagerplatzauslastung je Platztyp als Steuerungsgröße
- Umlagerungen je Artikel als Ansatz für Reduktion
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unser Vorgehen ist wie eine Wanderroute: erst Orientierung (Polarstern), dann sauberer Aufstieg – ohne Umwege.
Erstgespräch
Wir klären Use Cases (Tagessteuerung vs. Bestand), eure WMS/ERP-Datenquellen, KPI-Definitionen (z.B. Fehlmenge, Verladezeit) und ziehen den Scope so eng, dass Umsetzung planbar bleibt.
Setup
Wir bauen Datenmodell und KPIs in Power BI, setzen Rechte/Workspaces auf und liefern die ersten Dashboard-Seiten für Lagerleitung und Schichtleitung – mit klarer Filterlogik (Lager, Bereich, Schicht, Zeit).
Training
Kurze Enablement-Sessions: Wie liest du das Dashboard in 5 Minuten? Welche Aktionen folgen bei „Risiko-Aufträgen“? Wie nutzt ihr Plan/Tag-Vorwoche/Schicht-gegen-Schicht-Vergleiche?
Skalierung
Wenn die Basis steht, erweitern wir strukturiert: weitere Lager, zusätzliche Dimensionen (Platztypen, Artikelgruppen), Governance und – bei Bedarf – Datenmanagement über Microsoft Fabric.
So verändert sich eure Lagersteuerung
Weniger Überraschungen im Tagesgeschäft – mehr Kontrolle über Aufträge, Leistung und Bestand.
- Excel-Tagesbericht statt Live-Steuerung
- Verspätungen erst an der Rampe sichtbar
- Leistung je Schicht schwer vergleichbar
- Inventurdifferenzen ohne Ursachenbild
- Lagerplätze und Umlagerungen „blind“
- Untertägige KPIs für Aufträge und Verladezeit
- Verspätungsrisiko früh im Blick
- Schichtvergleich mit Auftragsstruktur-Kontext
- Inventurdifferenzen nach Ursache auswertbar
- Auslastung je Platztyp und Umlagerungen sichtbar
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, die im Lager echten Steuerungswert liefern
Du bekommst einen klaren Einstieg – und kannst danach sauber erweitern.
- Use-Case-Workshop (kompakt)
- KPI-Definitionen & Datencheck
- Mockup für 1 Dashboard
- Roadmap für Umsetzung
- Datenmodell für Auftrag/Position/Schicht
- Dashboards: offen, Risiko, Leistung
- Stündliche Aktualisierung (wenn Daten da)
- Enablement für Lager- & Schichtleitung
- Zusatzbereich: Bestand & Inventur
- Ursachenmodell für Differenzen
- Lagerplatzauslastung & Umlagerungen
- Betrieb: Rechte, Rollout, Standards
Willst du sehen, wie das für euer WMS konkret aussieht?
- Use Cases & KPIs in 30 Minuten schärfen
- Scope festziehen, Risiken früh klären
- Nächste Schritte als klare Route
Häufige Fragen
Geht das auch, wenn unser WMS nur Excel- oder CSV-Exports liefert?
Ja. Für viele Lager ist das der Startpunkt. Wichtig ist, dass die Exports sauber strukturiert sind (Auftrag, Position, Zeitstempel, Lagerbereich etc.) und regelmäßig bereitgestellt werden. Wenn ihr später robuster werden wollt, kann man die Datenanbindung schrittweise professionalisieren.
Wie oft können die Zahlen aktualisiert werden?
Das hängt davon ab, wie euer WMS/ERP Daten bereitstellt. Für Tagessteuerung ist ein untertägiger Rhythmus (z.B. stündlich) sinnvoll – aber nur, wenn Quellen und Prozess das hergeben. Im Erstgespräch klären wir, was realistisch und stabil ist.
Können wir Kommissionierleistung fair vergleichen, obwohl Aufträge unterschiedlich sind?
Ja – genau dafür braucht ihr Kontext im Datenmodell: Auftragsstruktur (Positionen, Artikelmix, Wege/Zone sofern vorhanden) und Schicht. Dann könnt ihr Leistung nicht nur „Menge pro Stunde“, sondern im Verhältnis zur Arbeitslast betrachten.
Wie bekommt ihr Inventurdifferenzen nach Ursache in den Griff?
Mit einer gemeinsamen Ursachen-Taxonomie (z.B. Buchungsfehler, Schwund, falscher Lagerplatz, Wareneingang falsch) und einer Datenerfassung, die diese Ursache im Prozess überhaupt mitführt. In Power BI wird das dann konsequent auswertbar – bis auf Lager, Zeitraum, Artikelgruppe und Prozessschritt.