Reporting Automobilbranche: Zahlen, die du wirklich steuern kannst
Wir bauen euer Reporting so auf, dass Margen, OEE, Abrufe, Qualität und Sonderkosten je Teil und Kunde sichtbar und steuerbar werden – im Microsoft-Stack.
- Marge je Teil und Kunde
- OEE inkl. monetärem Ausschusswert
- Sonderfrachten: Verursacher statt Sammelkonto
Wenn Reporting zu spät kommt, wird Steuerung teuer
In der Automobilbranche entscheiden Abrufe, Materialpreise, Qualität und Logistik täglich über Marge und Liefertreue. Wenn die Daten erst in Excel zusammenlaufen oder auf Sammelkonten verschwinden, reagierst du zu spät.
Das Ergebnis: Sonderfrachten, Bestandskosten, Margen-Erosion und Qualitätskosten, die niemand sauber auf Teil, Kunde und Werk zurückführen kann.
Warum dein aktuelles Reporting nicht in die Tiefe kommt
Typische Ursachen sind nicht einzelne Dashboards, sondern fehlende Durchgängigkeit von Datenlogik bis Nutzung im Alltag.
KPIs ohne Teile- und Kundenbezug
Reklamationskosten, Sortieraktionen oder Sonderfrachten laufen über Sammelkonten. Ohne eindeutige Zuordnung bleibt der Verursacher unsichtbar und Maßnahmen werden nach Gefühl priorisiert.
Planung vs. Realität wird zu spät sichtbar
Abrufschwankungen tauchen erst in der Disposition auf. Wenn Rahmenplan, Auftragsbestand und Bestände nicht zusammengeführt sind, entsteht reaktive Steuerung mit Zusatzkosten.
OEE ohne Wertbezug
OEE wird gemessen, aber Ausschuss wird nicht monetär bewertet. Dann optimierst du auf Verfügbarkeit statt auf Wertschöpfung und investierst Instandhaltung nicht dort, wo es betriebswirtschaftlich wirkt.
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 Reporting in der Automobilbranche besonders?
Für Unternehmen, die Margen, Qualität und Lieferperformance nicht nur „sehen“, sondern konsequent je Teil, Kunde, Werk und Zeitraum steuern wollen.
Typisch ist auch: Du hast ERP-, MES- und Qualitätsdaten, aber keine einheitliche KPI-Logik, keine saubere Datenpipeline und zu viele manuelle Schritte bis zum Bericht.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Einstieg, der Reporting produktiv macht – und danach sauber skalierbar.
KPI-Design & Datenlogik
Wir definieren mit euch die KPI-Struktur für z. B. Marge je Teil/Kunde, Abrufabweichung, Sonderfrachtkosten, Bestandsreichweite, ppm und Reklamationskosten – inkl. eindeutiger Definitionen und Drilldowns.
Datenmodell & Power BI Dashboard
Wir bauen ein robustes Datenmodell und ein Power BI Dashboard, das vom Management-Blick bis zur Ursachenanalyse in Teil, Kunde, Werk und Linie führt.
Datenplattform (optional) mit Microsoft Fabric
Wenn eure Quellen heterogen sind oder Governance fehlt, setzen wir eine passende Basis in Microsoft Fabric (Lakehouse, Pipelines) auf, damit Reporting nicht am nächsten Datenchaos scheitert.
Enablement & Betrieb
Wir bringen die Nutzer schnell in die Anwendung: Rollen, Berechtigungen, Refresh-Logik, Standards für neue Berichte – damit das Reporting im Alltag genutzt und weiterentwickelt wird.
Willst du eure KPIs je Teil und Kunde wirklich steuerbar machen?
- Use Cases abgrenzen und priorisieren
- Datenquellen und KPI-Logik klären
- Nächste Schritte im Microsoft-Stack
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Reporting in der Automobilbranche greifbar wird.
Tier-1-Zulieferer: Margin- & Sonderfracht-Transparenz je Teil
Ausgangslage
- Teilemargen basieren auf alten Kalkulationen
- Materialpreisänderungen werden nicht nachgezogen
- Sonderfrachten auf Sammelkonten ohne Verursacher
- Uneinheitliche KPI-Definitionen je Werk
Ergebnis
- Marge je Teil und Kunde im Power BI Dashboard
- Materialpreisabweichung inkl. Indexlogik transparent
- Sonderfrachtkosten drilldownfähig bis Auftrag/Kunde
- Einheitliche KPI-Definitionen und Datengrundlage
Automotive-Produktion: OEE mit Ausschusswert und Qualitätskosten
Ausgangslage
- OEE wird gemessen, aber ohne monetären Ausschusswert
- Reklamationskosten inkl. Sortierung ohne Teilebezug
- ppm je Kunde/Teil nicht konsistent verfügbar
- Compliance-Nachweise erfordern manuelle Exporte
Ergebnis
- OEE inkl. Verfügbarkeit, Leistung, Qualität konsolidiert
- Ausschussquote und Ausschusswert je Linie/Teil
- ppm und Reklamationskosten je Kunde und Teil
- Governance-Grundlagen für nachvollziehbare KPI-Daten
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Strukturierter Weg vom Bergfuß bis zum belastbaren Reporting – ohne Aktionismus.
Erstgespräch
Wir klären eure wichtigsten Steuerungsfragen: Welche KPIs entscheiden wirklich (z. B. Marge je Teil/Kunde, Abrufabweichung, Sonderfrachten, OEE, Reklamationskosten)? Dann grenzen wir Use Cases und Datenquellen sauber ab.
Setup
Wir setzen Datenmodell und Reporting auf: Datenanbindung, KPI-Logik, Berechtigungen und ein erstes Power BI Dashboard, das vom Überblick bis zur Ursachenanalyse führt.
Training
Wir befähigen Controlling, Operations und IT: Wie nutzt ihr den Bericht im Tagesgeschäft? Wie werden neue Teile, Kunden, Werke und Abweichungsgründe sauber nachgezogen?
Skalierung
Danach skaliert ihr: weitere Werke, weitere KPIs, bessere Datenqualität. Wenn nötig, stabilisieren wir die Plattform mit Microsoft Fabric und Governance, damit Reporting nicht zum Lizenzgrab wird.
So verändert sich eure Steuerung mit gutem Reporting
Du gehst von „wir vermuten“ zu „wir wissen, wo der Hebel ist“ – je Teil, Kunde und Werk.
- Sammelkonten statt Verursacher-Transparenz
- Abrufe erst spät in der Disposition sichtbar
- OEE ohne monetäre Bewertung von Ausschuss
- Marge basiert auf veralteten Kalkulationen
- Manuelle Nachweise für Audits und Kundenanfragen
- Kosten und Qualität je Teil und Kunde
- Abrufabweichung gegen Rahmenplan im Blick
- OEE plus Ausschusswert für Priorisierung
- Materialpreisabweichungen nachvollziehbar integriert
- Reporting als Standard für Werke und Bereiche
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 Reporting in die Umsetzung bringen
Du wählst den Einstieg passend zu Datenlage, Use-Case-Umfang und gewünschter Tiefe im Teile- und Kundenbezug.
- KPI-Scope und Report-Struktur
- Power BI Prototyp für 1 Use Case
- Datenmodell-Basis und Drilldowns
- Übergabe inkl. Next Steps
- Mehrere KPIs (z. B. Marge, OEE, Qualität)
- Robustes Power BI Datenmodell
- Berechtigungen und Refresh-Konzept
- Enablement für Fachbereich und IT
- Microsoft Fabric Setup (Lakehouse/Pipelines)
- Governance-Grundlagen und Standards
- Werks- und Bereichs-Rollout vorbereitet
- Operating Model für Weiterentwicklung
Willst du eure KPIs je Teil und Kunde wirklich steuerbar machen?
- Use Cases abgrenzen und priorisieren
- Datenquellen und KPI-Logik klären
- Nächste Schritte im Microsoft-Stack