Reporting in der Lebensmittelbranche, das täglich steuerbar macht
Wir bauen dir ein Power-BI-Reporting, das Preiseffekte, Mengenentwicklung, Touren-Deckung und Qualitätskennzahlen in einem klaren Steuerungscockpit zusammenbringt.
- Tägliche KPI-Updates statt Excel-Konsolidierung
- Menge und Preis sauber getrennt analysieren
- Von Wareneinsatz bis QS in einem Modell
Wenn Einkaufspreise schwanken, reicht Monatsreporting nicht
In der Lebensmittelbranche ändern sich Einkaufspreise für frische Ware oft täglich. Wenn du Wareneinsatz, Rohertrag und Konditionen nicht genauso eng überwachst, frisst dir die Volatilität die Marge weg, ohne dass es jemand rechtzeitig merkt.
Gleichzeitig bleiben viele Fragen unbeantwortet: Welche Touren und Gebiete decken ihre Fixkosten wirklich? Was ist echtes Wachstum (Menge) und was nur ein Preiseffekt (Umsatz)? Und wie lange reicht die Liquidität, wenn du investierst oder expandierst?
Damit Reporting zum Steuerungsinstrument wird
Du bekommst keine hübschen Charts, sondern eine BI-Route, die deine wichtigsten Hebel abbildet: Marge, Menge, Touren, Qualität und finanzielle Reichweite.
Wareneinsatz & Rohertragsrendite im Griff
Wir modellieren Wareneinsatz prozentual, Rohertrag 1/2 und Rohertragsrendite so, dass du tägliche Preisschwankungen sofort in der Steuerung siehst.
Menge vs. Umsatz sauber getrennt
Umsatz allein ist bei Volatilität trügerisch. Deshalb bauen wir eine Mengenbetrachtung, damit du echtes Wachstum und Preiseffekte getrennt bewerten kannst.
QS- & Reklamationsdaten ohne Excel-Chaos
Manuelle QS-Listen sind langsam und fehleranfällig. Wir integrieren Qualitätskennzahlen wie Reklamationen, Ausschuss und Rework in dein Reporting.
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 Lebensmittelbranche?
Für Unternehmen, die täglich Entscheidungen treffen müssen: Einkauf, Vertrieb, Controlling, Produktion und Geschäftsführung – und die dafür eine gemeinsame Datenbasis brauchen.
Besonders sinnvoll ist es, wenn du starke Saisonalität hast (Sommer/Winter), viele Artikel und Kunden steuerst, Konditionen transparent machen willst oder Touren- und Gebietsprofitabilität endlich klar sehen möchtest.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenztes Reporting-Paket auf Microsoft-Basis – von Datenmodell bis Dashboard.
KPI-Design & Messkonzept
Wir definieren mit dir die KPI-Logik: Wareneinsatz, Rohertragsrendite, finanzielle Reichweite, Personalkostenanteil, Touren-Deckung, Reklamationen und Verlustmengen.
Datenmodell & Integration
Wir bauen ein sauberes Datenmodell als Grundlage für stabiles Power-BI-Reporting. Quellen können ERP, Tourenplanung, QS-Listen oder Excel-Vorlagen sein – Hauptsache, es wird zentral und nachvollziehbar.
Dashboards für Steuerung & Vergleich
Du bekommst Dashboards für Geschäftsführung, Vertrieb und Controlling: Vorjahresvergleich für Saisonalität, Kunden-/Artikel-Trends, Konditionenvergleich (Listenpreis vs. Nettopreis) und Abweichungsanalysen.
Betrieb, Governance & Enablement
Wir setzen Rollen, Namenskonventionen und einen klaren Ablauf für Weiterentwicklung auf. Auf Wunsch schulen wir Key User, damit ihr selbstständig weiter skaliert.
Lass uns deinen Polarstern fürs Reporting festlegen
- Use Cases priorisieren und abgrenzen
- KPIs und Datenquellen grob prüfen
- Nächste Schritte klar festziehen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische Ausgangslagen, typische Ergebnisse).
Frischegroßhandel: Wareneinsatz täglich steuern
Ausgangslage
- Wareneinsatz schwankt täglich, nur Monatsreporting
- Umsatz steigt, Mengenentwicklung unklar
- Konditionen und Rückvergütungen schwer nachvollziehbar
- Viel manuelle Excel-Konsolidierung im Controlling
Ergebnis
- Tägliche Aktualisierung zentraler Vertriebskennzahlen
- Menge und Preis je Kunde/Artikel getrennt auswertbar
- Rohertrag 1/2 und Rohertragsrendite transparent
- Einheitliches Datenmodell als Basis für neue Reports
Lebensmittelproduktion: QS und Verluste im Reporting
Ausgangslage
- QS-Kennzahlen in verteilten Excel-Tabellen gepflegt
- Verlustmengen, Rework und Entsorgung nicht steuerbar
- Saisonale Vergleiche nur manuell möglich
- Management fragt nach finanzieller Reichweite bei Investitionen
Ergebnis
- QS-, Produktions- und Finanz-KPIs in einem Cockpit
- Vorjahresvergleich als Standard für Saisonalität
- Ursachenanalyse für Reklamationen und Fehlerquote möglich
- Saubere Datenklassifizierung als Grundlage für Governance
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Strukturiert nach Polarstern-Methodik: erst Klarheit, dann bauen, dann skalieren.
Erstgespräch
Wir klären deine wichtigsten Steuerungsfragen (z. B. Rohertragsrendite, Wareneinsatz prozentual, Tourenprofitabilität, finanzielle Reichweite) und grenzen 2–4 Reporting-Use-Cases sauber ab.
Setup
Wir setzen Datenmodell, Datenflüsse und Power-BI-Struktur auf. Ziel: ein belastbarer Kern, der tägliche Updates erlaubt und nicht beim ersten neuen KPI bricht.
Training
Wir holen Fachbereiche und Controlling ins Boot: KPI-Definitionen, Drilldowns, Interpretation. So wird das Reporting genutzt – nicht nur veröffentlicht.
Skalierung
Wenn der Kern steht, erweitern wir schrittweise: neue Bereiche (z. B. QS oder Touren), mehr Planungslogik und klare Governance für nachhaltigen Betrieb.
Was sich im Alltag ändert
Du siehst früher, wo Marge, Kosten oder Qualität kippen – und kannst gegensteuern, bevor es teuer wird.
- KPIs kommen zu spät oder unvollständig
- Umsatz ohne Mengenlogik führt in die Irre
- QS-Daten in Excel, schwer konsolidierbar
- Touren- und Gebietsdeckung bleibt Bauchgefühl
- Vorjahresvergleiche nur manuell möglich
- Tägliches Monitoring von Wareneinsatz und Rohertrag
- Mengenbetrachtung ergänzt Umsatz sauber
- QS-Reklamationen und Verlustmengen transparent
- Tourenprofitabilität je Gebiet nachvollziehbar
- Saisonalität per Vorjahresvergleich standardisiert
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 deinem Reporting-Ziel passen
Die Pakete geben dir einen klaren Einstieg – der genaue Umfang hängt von Use Cases und Datenquellen ab.
- Prototyping-Workshop und Scope-Festlegung
- Datenmodell für einen Use Case
- Power-BI-Dashboard mit Drilldowns
- Übergabe inkl. kurzer Enablement-Session
- 2–4 Reporting-Use-Cases priorisiert umgesetzt
- Menge vs. Preis inkl. Vorjahresvergleich
- Integration zusätzlicher Datenquellen (z. B. QS)
- Governance-Basics für stabilen Betrieb
- Microsoft-Fabric-Setup für Datenplattform
- Standardisierte Datenprodukte für Bereiche
- Power-BI-Reporting-Rollout für Teams
- Optional: Purview für Data Governance
Lass uns deinen Polarstern fürs Reporting festlegen
- Use Cases priorisieren und abgrenzen
- KPIs und Datenquellen grob prüfen
- Nächste Schritte klar festziehen
Häufige Fragen
Wie schnell sind wir beim ersten nutzbaren Reporting?
Wenn Use Cases klar abgegrenzt sind und die wichtigsten Datenquellen zugänglich sind, ist ein erstes produktives Power-BI-Dashboard oft in wenigen Wochen realistisch. Entscheidend ist, dass KPI-Definitionen (z. B. Rohertrag 1/2) und Datenlogik früh festgezurrt werden.
Können wir Preiseffekte und Mengenentwicklung wirklich getrennt auswerten?
Ja. Dafür brauchst du eine saubere Modellierung, die Mengenbetrachtung als eigene Perspektive führt und Umsatz, Nettopreise, Konditionen und ggf. Rückvergütungen logisch zusammenbringt. Genau diese Trennung ist in der Lebensmittelbranche ein zentraler Hebel.
Was ist, wenn QS-Kennzahlen nur in Excel vorliegen?
Das ist häufig der Startpunkt. Wir übernehmen die Strukturierung: einheitliche Definitionen, klare Tabellenlogik, automatisierte Aktualisierung und Integration in Power BI. So wird aus manueller Konsolidierung ein laufendes QS-Reporting.
Brauchen wir eine komplexe Rechteverwaltung?
Nicht zwingend. Wenn bei euch alle Nutzer alle Daten sehen dürfen, können wir das Setup deutlich einfacher halten. Falls später doch Rollen nötig werden, lässt sich das sauber nachziehen, ohne das Reporting neu zu bauen.