Reporting für die Metallbranche: tägliche Steuerung in Power BI
Wir bauen euch ein Reporting, das Preis-, Mengen- und Produktivitätsabweichungen verständlich macht – rollenspezifisch, sicher und ohne Dashboard-Chaos.
- Preis- vs. Mengeneffekt klar aufgeteilt
- Werk- und Rollen-Sichten per RLS
- Tägliche KPIs statt Excel-Pingpong
Wenn Umsatz fällt, aber Auslastung steigt, brauchst du Klarheit
In der Metallbranche treffen Margendruck, volatile Preise und enge Lieferketten auf komplexe Produktion. Wenn Umsatz und Ergebnis kippen, reicht ein Monatsreport nicht mehr.
Typisch: Absatz über Plan, aber der Preis unter Budget. Oder Ertragsrückgang trotz hoher Auslastung – weil Störungen, Mix und Rabatte im Reporting untergehen. Dazu kommt: Ohne Berechtigungskonzept sieht jeder alles. Das ist nicht nur unpraktisch, sondern ein echtes Risiko.
Warum Reporting in der Metallbranche oft scheitert
Nicht wegen Power BI. Sondern weil Datenlogik, Rollen und Use Cases nicht sauber definiert sind.
Preis und Menge werden nicht getrennt
Wenn der Umsatzeffekt nicht in Preiseffekt und Mengeneffekt aufgeteilt wird, diskutiert ihr nur Symptome – nicht die Stellhebel für Vertrieb und Controlling.
Werk-Realität fehlt im KPI-Bild
Ohne Schichtauslastung, Störzeiten und Ursachenebenen erkennt ihr Engpässe zu spät – und plant Kapazitäten im Blindflug.
Keine sauberen Rechte, keine Akzeptanz
Wenn Werksmitarbeitende werksübergreifend alles sehen oder DB1/Rohertrag offen liegen, stoppt das Self-Service-Reporting sofort.
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 Metallbranche?
Für Unternehmen, die täglich wissen müssen, ob Abweichungen aus Preis, Menge, Mix oder Produktivität kommen – und die unterschiedliche Nutzergruppen sauber trennen wollen.
Typische Teams: Geschäftsführung, Controlling/Finance, Vertriebsleitung und Fertigung. Ihr bekommt rollenspezifische Dashboards (z. B. Werk, Vertrieb, Management) mit Plan-/VJ-Vergleich, inkl. rollierendem Blick über mehrere Monate.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Reporting-Use-Case, sauber umgesetzt – damit ihr schnell steuern könnt.
KPI-Design für Metall-Realität
Umsatz, Absatz, Preis, Preiseffekt, DB1, Rohertrag sowie produktionsnahe Kennzahlen wie Schicht- und Kapazitätsauslastung – inkl. sauberer Definitionen.
Datenmodell & Plan-/VJ-Logik
Wir bauen ein belastbares Power-BI-Datenmodell für Planwerte, Vorjahr und rollierende Zeitreihen – ohne Excel-Workarounds.
Rollen, Werke, Vertraulichkeit
Row-Level Security (RLS) für Werk-, Vertriebs- und Management-Sichten. Sensible Kennzahlen wie DB1 und Rohertrag landen nur dort, wo sie hingehören.
Dashboards, die genutzt werden
Klare Visualisierungen für Preis-/Mengenanalyse, Auftragsbestand, Lagerbestand und Störgründe – mit täglicher Aktualisierung und eindeutigen Drilldowns.
Hol dir eine klare Route fürs Reporting in der Metallbranche
- Use Case abgrenzen, Festpreis möglich
- KPI-Logik, Rollen und Daten klären
- Erstes Dashboard produktiv aufsetzen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Metallunternehmen ihr Reporting auf Steuerung drehen.
Preis-/Mengeneffekte für Vertrieb & Controlling täglich sichtbar
Ausgangslage
- Umsatz unter Plan trotz Absatz über Plan
- Preisverfall erst spät im Monatsreport sichtbar
- Keine konsolidierte Sicht auf DB1/Rohertrag
- Vertrieb und Controlling arbeiten in Excel-Silos
Ergebnis
- Tägliche Aufteilung in Preis- und Mengeneffekt
- Gemeinsame KPI-Definitionen statt Diskussionen
- Rollenbasierte Dashboards für Vertrieb und Finance
- Plan-/VJ-Vergleich als Standard in jedem Report
Werk-Reporting für Auslastung, Störungen und Ursachenanalyse
Ausgangslage
- Keine Detailübersicht zu Schichtauslastung und Störzeiten
- Störursachen nur in Insellisten dokumentiert
- Werksübergreifende Daten nicht sauber getrennt
- Tägliche Updates vorhanden, aber nicht nutzbar
Ergebnis
- OEE-nahe Sicht: Auslastung, Störung, Ursachenebenen
- Werksebene geschützt durch saubere RLS-Regeln
- Engpässe früher sichtbar durch klare Drilldowns
- Einheitliche Sicht für Fertigung und Management
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Polarstern statt Trial-and-Error: Wir definieren Use Cases, bauen sauber und übergeben so, dass ihr selbst weiterkommt.
Erstgespräch
Wir klären euren Steuerungsbedarf: Welche Entscheidungen sollen täglich besser werden? Danach schneiden wir den Reporting-Use-Case so zu, dass Scope, Datenquellen und Rollen klar sind.
Setup
Wir bauen Datenmodell, KPI-Logik und Dashboard-Struktur in Power BI. Fokus: Preis-/Mengeneffekt, Plan/VJ, Werk- und Rollenlogik, plus saubere Refresh-Strategie.
Training
Enablement für Controlling, Vertrieb und Fertigung: Wie liest man das Dashboard, wie drillt man korrekt, und wie werden neue Fragen in der Struktur ergänzt – ohne Wildwuchs.
Skalierung
Wenn der erste Use Case sitzt, skaliert ihr: weitere Werke, weitere Produktlinien, mehr Kennzahlen. Optional ergänzen wir Governance und Datenmanagement im Microsoft-Stack.
Vom Reporting, das erklärt, zum Reporting, das steuert
Du bekommst eine klare Sicht auf Ergebnishebel – ohne Datenchaos und ohne internen Streit über Zahlen.
- Abweichungen erst am Monatsende sichtbar
- Preis, Menge und Mix nicht sauber getrennt
- Werk- und Rollenrechte fehlen vollständig
- Störzeiten ohne Ursachen-Drilldown
- Excel-Reports mit vielen Versionen
- Tägliche KPI-Sicht für alle Zielgruppen
- Preis-/Mengeneffekt als Standardanalyse
- RLS: Werk sieht Werk, Management sieht Gesamt
- Störungen nach Gruppe und Grund analysierbar
- Ein Power-BI-Standard statt Report-Wildwuchs
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 wirklich nutzbar machen
Der Preis hängt vom klar abgegrenzten Use Case, Datenquellen und Rollenmodell ab.
- Prototyping-Workshop und Scope-Fixierung
- Power-BI-Datenmodell für Kern-KPIs
- 1 Management-Dashboard mit Drilldowns
- Basis-Rollen- und Rechtekonzept
- Preis-/Mengenanalyse inkl. Plan/VJ
- Mehrere Rollen-Views (z. B. Werk/Vertrieb)
- Produktions-KPIs inkl. Störzeiten-Logik
- RLS-Konzept produktiv umgesetzt
- Mehrere Werke, einheitlicher Reporting-Standard
- Konsolidierte Finance-Sicht über Einheiten
- Governance-Setup für stabilen Betrieb
- Roadmap für weitere Use Cases
Hol dir eine klare Route fürs Reporting in der Metallbranche
- Use Case abgrenzen, Festpreis möglich
- KPI-Logik, Rollen und Daten klären
- Erstes Dashboard produktiv aufsetzen
Häufige Fragen
Welche KPIs gehören typischerweise ins Reporting der Metallbranche?
Typisch sind Umsatz, Absatz, Preis sowie die Aufteilung in Preiseffekt und Mengeneffekt. Für Finance kommen DB1 und Rohertrag dazu. In der Fertigung sind produzierte Menge, Schichtauslastung, Kapazitätsauslastung, Bearbeitungszeit sowie Störzeiten nach Ursache (Störhauptgrund, Störgruppe, Störgrund) zentrale Hebel.
Wie stellt ihr sicher, dass Werk-Mitarbeitende nur Werk-Daten sehen?
Über ein sauberes Rollenmodell mit Row-Level Security (RLS) in Power BI. Damit definieren wir, welche Nutzergruppe welche Werke, Bereiche oder Kunden sieht. Sensible Kennzahlen (z. B. DB1, Rohertrag) werden zusätzlich über Rollen oder separate Views geschützt.
Können wir Planwerte und rollierende Vergleiche abbilden?
Ja. Wir modellieren Planwerte, Vorjahr und Zeitlogik so, dass ihr KPIs gegen Plan oder VJ vergleichen könnt – auch rollierend über einen längeren Zeitraum (z. B. mehrere Monate). Wichtig ist, die Plan-Datenquelle und die Definitionen früh sauber zu klären.
Unsere Daten werden täglich aktualisiert, aber nicht in Echtzeit – lohnt sich das trotzdem?
Ja, in vielen Fällen reicht tägliche Aktualisierung für Steuerung und Priorisierung völlig aus. Entscheidend ist, dass das Reporting die richtigen Fragen beantwortet (Preis, Menge, Marge, Auslastung, Störungen) und dass die Aktualisierung verlässlich läuft. Wenn ihr später näher an Echtzeit wollt, kann man das im Microsoft-Stack schrittweise ausbauen.