Reporting in der Chemiebranche – klarer Blick auf Produktion, Vertrieb und Forecast
Wir bauen euch ein Reporting, das Verzüge früh sichtbar macht, Umsatz & CM sauber steuert und alle Rollen sicher abgrenzt – auf Basis von Microsoft Power BI und Fabric.
- Bestellstatus & Verzug zentral im Blick
- Umsatz, Menge, CM1/CM2 inkl. Forecast
- Rollenrechte sauber per RLS umgesetzt
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Wenn Verzug erst auffällt, wenn es brennt
In vielen Chemieunternehmen fehlt die zentrale Übersicht, wo Bestellungen im Produktionsprozess stehen: Produktion, QC, Abfüllerei, Spedition.
Das Ergebnis: Feuerwehrmodus statt vorausschauender Planung, teure Eillieferungen, verpasste Speditermine und kein verlässlicher Forecast aus offenen Aufträgen.
Warum DatenPioniere für euer Reporting in der Chemiebranche?
Weil Reporting nur dann hilft, wenn es im Alltag funktioniert: aktuelle Daten, klare KPIs, saubere Rechte und ein Ansatz, der euch Schritt für Schritt zum Gipfel führt.
Planungssicherheit statt Projektrisiko
Wir schneiden den Scope auf klar definierte Use Cases zu. So bekommt ihr eine belastbare Umsetzung und könnt intern sauber planen.
100% Microsoft: Power BI, Fabric, Purview
Kein Tool-Mix, kein Bauchladen. Wir integrieren Reporting, Datenmanagement und Governance im Microsoft-Ökosystem.
Strukturiert mit Polarstern-Methodik
Strategie/Governance, Architektur, Visualisierung, Veränderung: damit Power BI nicht zur Dashboard-Sammlung, sondern zur Steuerungsplattform wird.
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 ein Chemie-Reporting mit Power BI?
Für Unternehmen, die Produktion, Qualitätssicherung, Abfüllung, Spedition und Sales aus einem Steuerungsbild führen wollen.
Besonders, wenn Daten mindestens 4x täglich aktualisiert werden müssen oder ihr für die operative Steuerung auf stündliche Updates und DirectQuery angewiesen seid.
Was steckt im Paket?
Der Weg vom ersten Überblick bis zur täglichen Steuerung.
KPI-Design & Datenmodell
Wir definieren eure KPIs wie Verzüge je Prozessschritt, Umsatz, Menge, CM1/CM2, Credit Notes und Forecast aus offenen Aufträgen.
Status-Monitoring & Eskalation
Automatisierte Überwachung der Status-Übergänge zwischen Produktion, QC, Abfüllerei und Spedi – inklusive visueller Hervorhebung kritischer Werte.
Rollen & Compliance
Rollenbasierte Sicht (z. B. Regionen) mit Row-Level Security (RLS) und klaren Zugriffswegen, damit Daten nur dort sichtbar sind, wo sie hingehören.
Plattform & Betrieb
Optional mit Microsoft Fabric für Pipelines, Lakehouse und Governance (inkl. Microsoft Purview), damit die Datenversorgung stabil bleibt.
Bereit für Reporting, das 3–5 Tage früher warnt?
- Use Cases abgrenzen, Scope sichern
- KPIs & Datenquellen gemeinsam klären
- Nächste Schritte als Route festlegen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (Reporting für operative Steuerung und Finance).
Liefertermine halten: End-to-End-Order-Tracking
Ausgangslage
- Kein zentrales Bild über Bestellstatus im Prozess
- Verzüge wurden erst bei Eskalationen sichtbar
- Manuelle Abfragen in Produktion, QC, Abfüllung, Spedi
- Palettenzusammenlegung und Speditermine schwer planbar
Ergebnis
- Power-BI-Steuerungsdashboard je Prozessschritt etabliert
- Verzug-Logik und visuelle Markierung kritischer Orders
- Regelmäßige Aktualisierung für operative Steuerung
- Klare Übergaben und schnellere Eskalation bei Abweichungen
Sales & Management: Umsatz, CM und Forecast aus offenen Aufträgen
Ausgangslage
- Keine tagesaktuelle Sicht auf Abweichungen zu Budget/Vorjahr
- Forecast nicht konsistent aus offenen Aufträgen abgeleitet
- Unklare Rechte: Regionen sollten getrennt sein
- KPIs wie CM1/CM2 und Credit Notes nicht einheitlich
Ergebnis
- Einheitliche KPI-Schicht für Umsatz, Menge, CM, Gutschriften
- Forecast-Logik mit offenen Aufträgen im Reporting verankert
- Rollen- und Regionssicht sauber umgesetzt
- Governance-Leitplanken für Datenqualität und Freigaben
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Etappen, damit ihr schnell Nutzen seht und sauber skalieren könnt.
Erstgespräch
Wir klären euren Polarstern: Welche Entscheidungen soll das Reporting täglich besser machen? Dann schneiden wir 2–3 Use Cases sauber zu (z. B. Verzug je Prozessschritt, Umsatz/CM, Forecast).
Setup
Wir bauen Datenmodell, KPI-Definitionen und das erste Dashboard. Datenanbindung und Refresh-Strategie richten wir so aus, dass Aktualität und Stabilität zusammenpassen (inkl. DirectQuery, wenn nötig).
Training
Wir machen eure Key User fit: Filtern, Drilldowns, Abweichungsanalyse, Kommentare und klare Spielregeln für neue Anforderungen.
Skalierung
Danach wird aus dem ersten Gipfel eine Route: weitere Bereiche, mehr Datenquellen, Governance mit Purview und ein Betriebskonzept, das nicht an Einzelpersonen hängt.
So verändert sich eure Steuerung mit gutem Reporting
Ein klares BI-Setup bringt Ruhe rein: weniger Bauchgefühl, mehr frühe Signale und saubere Verantwortlichkeiten.
- Status-Infos verteilt über Teams und Systeme
- Verzug wird zu spät erkannt
- Manuelle Abfragen und Excel-Listen
- Uneinheitliche KPI-Definitionen
- Rechte und Regionen schwer abgrenzbar
- Zentrale Übersicht über laufende Bestellungen
- Verzüge je Prozessschritt transparent sichtbar
- Umsatz, Menge, CM und Forecast in einem Bild
- Rollenbasierte Sicht mit klaren Zugriffsregeln
- Skalierbare Datenplattform mit Microsoft Fabric
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.
Preise, die zu eurem Reporting-Ziel passen
Der Preis hängt am Scope: wie viele Use Cases, Quellen und Rollen ihr im ersten Schritt umsetzen wollt.
- KPI-Definition und Mockup
- Datenmodell light
- Power BI Dashboard inkl. Basis-Visuals
- Übergabe an Key User
- 2–3 Use Cases (Produktion/Sales/Finance)
- RLS für Regionen oder Rollen
- Refresh- und Monitoringkonzept
- Workshop für Betrieb & Weiterentwicklung
- Microsoft-Fabric-Setup (Pipelines/Lakehouse)
- Governance-Leitplanken mit Purview
- Mehrere Reports + Dataset-Strategie
- Enablement für Center of Excellence
Bereit für Reporting, das 3–5 Tage früher warnt?
- Use Cases abgrenzen, Scope sichern
- KPIs & Datenquellen gemeinsam klären
- Nächste Schritte als Route festlegen
Häufige Fragen
Welche KPIs sind typisch für Reporting in der Chemiebranche?
Häufig sind es zwei Blickwinkel: operative Steuerung (z. B. Bestellungen im Verzug in Produktion, QC, Abfüllerei, Spedi; laufende Bestellungen; Abgangsdaten) und Finance/Sales (Umsatz, Menge, CM1/CM2, Credit Notes, Sales MTD inkl. offene Aufträge als Forecast). Wir helfen euch, diese KPIs einheitlich zu definieren.
Wie aktuell müssen die Daten sein – und geht das auch stündlich?
Das hängt vom Use Case ab. Viele Teams brauchen mindestens 4 Updates am Tag, manche stündlich. In Power BI kann das je nach Quelle und Architektur mit Import, inkrementellem Refresh oder DirectQuery gelöst werden. Wir wählen die Variante, die eure Steuerung unterstützt, ohne die Plattform unnötig instabil zu machen.
Können verschiedene Regionen oder Rollen nur ihre eigenen Daten sehen?
Ja. Wir setzen das über Row-Level Security (RLS) um. Damit sieht z. B. Sales Region Nord nur ihre Kunden und Umsätze, während Management eine Gesamtsicht bekommt. Wichtig ist, dass Rollen, Zuständigkeiten und Datenquellen sauber geklärt sind.
Brauchen wir dafür Microsoft Fabric oder reicht Power BI?
Für ein sauberes Reporting reicht Power BI oft als Start. Wenn ihr viele Quellen habt, Datenpipelines stabilisieren wollt oder Governance/Lineage wichtig wird, ist Microsoft Fabric der nächste Schritt. Wir gehen die Route so, dass ihr schnell Nutzen seht und danach skalieren könnt.