Reporting in der Elektronikbranche, das du wirklich steuern kannst
Wir bauen dir ein Power BI Reporting, das Auftragsmarge, Materialkosten und Qualitätskosten zusammenbringt – damit du schneller und sicherer entscheidest.
- Auftragsmarge statt Umsatz als Leit-KPI
- Materialpreisabweichungen je Auftrag sichtbar
- Qualitätskosten auditfähig nachvollziehen
Wenn Reporting zu spät kommt, steuerst du im Blindflug
In vielen Elektronikfertigungen kommt der Monatsbericht erst Tage nach Monatsende. Dann sind Materialpreise, Nacharbeit und Margenabweichungen längst passiert.
Und wenn QS und Controlling mit unterschiedlichen Zahlen arbeiten, fehlt die Single Source of Truth. Das kostet Vertrauen, Zeit – und am Ende Marge.
Warum Elektronik-Reporting oft scheitert
Nicht, weil Power BI fehlt – sondern weil die Steuerungslogik und Datenmodelle nicht auf Aufträge, Material und Qualität ausgerichtet sind.
Keine auftragsscharfe Sicht
Marge wird nur je Kostenstelle ausgewiesen. Damit bleibt die Rentabilität einzelner Fertigungsaufträge intransparent – inklusive Nacharbeit und Ausschuss.
Excel-Kalkulation ohne Lernschleife
Vorkalkulation liegt in Excel und wird nicht systematisch gegen die Nachkalkulation gestellt. So bleiben strukturelle Fehlkalkulationen unentdeckt.
Qualität & Audits sind manuell
ISO-Normen und IPC-A-610 verlangen Rückverfolgbarkeit und saubere Kennzahldefinitionen. Wenn Kennzahlen nicht auditfähig definiert sind, wird jeder Audit zur Feuerwehrübung.
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 Elektronikbranche besonders?
Für Fertiger und EMS-Dienstleister, die ihre Steuerung auf Deckungsbeitrag je Auftrag, Materialkostenquote und Qualitätskosten ausrichten wollen – statt auf verspätete Umsatzberichte.
Typisch ist: hoher Materialanteil, volatile Einkaufspreise (inkl. Broker/Obsoleszenz) und Qualitätskosten, die bislang nicht verursachergerecht im Reporting landen.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Einstieg, der sich sauber erweitern lässt – ohne Reporting-Chaos.
KPI-Definition & Steuerungslogik
Wir definieren eure Kern-KPIs und die Logik dahinter: Auftragsmarge, Materialpreisabweichung, Nacharbeitskosten, First Pass Yield – mit eindeutigen Definitionen.
Datenmodell für Auftrag, Material, Qualität
Wir bauen ein Datenmodell, das Fertigungsauftrag, Stückliste/Material, Einkaufspreise, QS und Finance zusammenführt. Ziel: eine belastbare Single Source of Truth.
Power BI Dashboards & Standard-Reporting
Dashboards für Management, Controlling und Produktion – z.B. Deckungsbeitrag je Auftrag, Abweichungen Vor-/Nachkalkulation, Reklamationen, Liefertermintreue.
Governance & Übergabe
Rollen, Datenverantwortung, Namenskonventionen und Release-Prozess. Damit das Reporting skalierbar bleibt und nicht am nächsten Excel scheitert.
Hol dir eine klare Route für dein Elektronik-Reporting
- Use Cases schärfen und Scope sauber schneiden
- Quick Check: Datenquellen und Datenmodell
- Nächste Schritte mit realistischer Roadmap
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis – typische Ausgangslagen, sauber gelöst.
EMS-Fertiger: Deckungsbeitrag je Auftrag statt Kostenstelle
Ausgangslage
- Monatsreporting kam zweistellig Tage nach Monatsende
- Marge nur je Kostenstelle, nicht je Fertigungsauftrag
- Nacharbeitsstunden auf Sammelkostenstelle gebucht
- Vorkalkulation in Excel ohne Nachkalkulationsabgleich
Ergebnis
- Auftragsmarge als zentrale Steuerungsgröße etabliert
- Vor- vs. Nachkalkulation je Auftrag transparent
- Nacharbeit und Ausschuss verursachergerecht zugeordnet
- Power BI Standard-Reporting für Controlling und Produktion
Elektronikhersteller: Materialpreisabweichungen & Qualität vereint
Ausgangslage
- Materialanteil dominierte Ergebnis, aber ohne auftragsbezogene Transparenz
- Broker-Beschaffung ohne Historisierung von Einstandspreisen
- QS und Controlling führten getrennte Qualitätsdateien
- Audit-Anforderungen erforderten lückenlose Rückverfolgbarkeit
Ergebnis
- Materialpreisabweichungen je Auftrag und Lieferant sichtbar
- Einstandspreise historisiert für valide Preisvergleiche
- Gemeinsame KPI-Definitionen als Single Source of Truth
- Auditfähige Daten- und KPI-Governance mit Purview
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Polarstern statt Aktionismus: erst klarer Scope, dann sauber skalieren.
Erstgespräch
Wir klären eure Steuerungsfragen: Welche KPIs entscheiden über Profitabilität? Welche Granularität brauchst du (Auftrag, Linie, Artikel, Lieferant)? Daraus schneiden wir einen klaren Use Case-Scope.
Setup
Wir verbinden Datenquellen, bauen das Datenmodell und setzen Power BI Reports auf. Fokus: auftragsscharfe Logik, nachvollziehbare Definitionen, saubere Berechtigungen.
Training
Wir machen dein Team fit: KPI-Verständnis, Report-Nutzung, Self-Service-Regeln. Damit das Reporting im Alltag genutzt wird – nicht nur im Monatsabschluss.
Skalierung
Wenn der erste Gipfel steht, erweitern wir: weitere Werke/Produkte, tiefere Qualitätsanalysen, bessere Einkaufssteuerung – ohne das Modell zu verbiegen.
So fühlt sich Steuerung mit gutem Reporting an
Du erkennst Margen- und Qualitätsprobleme dort, wo sie entstehen: im Auftrag, im Material und im Prozess.
- Monatszahlen kommen zu spät für Steuerung
- Marge nur je Kostenstelle sichtbar
- Vorkalkulation ohne konsequente Nachkalkulation
- Qualitätskennzahlen widersprechen sich zwischen Teams
- Audit-Nachweise sind manuell und fehleranfällig
- Deckungsbeitrag je Auftrag als Leitkennzahl
- Materialkostenquote und Preisabweichungen transparent
- Nacharbeitskosten verursachergerecht zugeordnet
- Eine KPI-Definition, eine Datenbasis
- Auditfähige Rückverfolgbarkeit und klare Governance
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 Elektronik-Reporting, das sich rechnet
Du bekommst einen klaren Scope, saubere Umsetzung und eine Grundlage, die ihr intern weitertragen könnt.
- KPI-Workshop mit Definitionen
- Power BI Datenmodell als Startpunkt
- 1 Dashboard inkl. Kern-KPIs
- Übergabe mit kurzen Guidelines
- Mehrere Datenquellen integriert
- Dashboards für Controlling und Produktion
- Vor-/Nachkalkulation & Abweichungslogik
- Governance light inkl. Rollen
- Microsoft Fabric Lakehouse & Pipelines
- Standard-Reports plus Erweiterungs-Backlog
- Berechtigungen & Datenprodukte strukturiert
- Purview für Katalog & Nachvollziehbarkeit
Hol dir eine klare Route für dein Elektronik-Reporting
- Use Cases schärfen und Scope sauber schneiden
- Quick Check: Datenquellen und Datenmodell
- Nächste Schritte mit realistischer Roadmap
Häufige Fragen
Welche KPIs sind im Elektronik-Reporting typischerweise entscheidend?
In der Praxis sind es oft: Deckungsbeitrag je Auftrag, Materialkostenquote, Materialpreisabweichung, First Pass Yield, Nacharbeitskosten, Ausschusswert, Reklamationen und Liefertermintreue. Wichtig ist weniger die lange Liste – sondern eindeutige Definitionen und die richtige Granularität (Auftrag statt nur Kostenstelle).
Wir haben ISO 9001 / IATF 16949 / IPC-A-610 – könnt ihr das auditfähig abbilden?
Ja, wenn Datenherkunft, KPI-Definitionen und Berechtigungen sauber geregelt sind. Wir setzen auf nachvollziehbare Kennzahllogik und Governance im Microsoft-Stack, bei Bedarf mit Microsoft Purview für Katalog und Nachverfolgbarkeit.
Können wir mit Power BI starten und später auf Microsoft Fabric erweitern?
Ja. Viele Teams starten mit Power BI und einem klaren Reporting-Scope. Wenn Datenvolumen, Quellen oder Governance wachsen, ist Fabric der nächste Schritt: Pipelines, Lakehouse und ein stabileres Datenmanagement unter der Haube.
Was müssen wir intern beitragen, damit das Projekt funktioniert?
Du brauchst fachliche Entscheider für KPI-Definitionen (Controlling, Produktion, QS, Einkauf) und Zugriff auf die relevanten Datenquellen. Wir führen durch die Route – aber die besten Ergebnisse entstehen, wenn eure Key User aktiv mitarbeiten.