Reporting in der Pharmabranche: KPIs, die Charge & Qualität verbinden
Wir bringen dein Pharma-Reporting in Power BI so auf Spur, dass Ausbeute, Freigabezeiten und Qualitätskosten nachvollziehbar steuerbar werden.
- Chargen-KPIs statt Excel-Schatten
- Änderungssicher und auditierbar
- Vom Prozessschritt bis zur Charge
Pharma-Reporting scheitert selten an Daten – sondern an Nachvollziehbarkeit
In der Pharmabranche reichen „schöne Charts“ nicht: Kennzahlen müssen dokumentiert, erklärbar und änderungssicher sein. Gleichzeitig willst du schneller erkennen, was Ausbeute, Freigabedauer und Kosten wirklich treibt.
Ohne ein klares Reporting-Modell verschwinden die größten Hebel im Tagesgeschäft: Materialverlust je Prozessschritt, Wartezeit auf Analytik, Kosten aus Abweichungen und Verwürfen.
Was du für wirksames Reporting wirklich brauchst
Drei Dinge entscheiden, ob du in der Pharmabranche steuern kannst – oder nur rückblickend berichtest.
Ein sauberes KPI-Set mit Definitionen
Right First Time, Ausbeute Ist vs. Soll oder Herstellkosten je Charge funktionieren nur, wenn Begriffe eindeutig definiert sind und jeder im Unternehmen dasselbe meint.
Granularität bis zum Prozessschritt
Wenn du nur auf Chargenebene schaust, findest du Ursachen nicht. Materialverlust je Prozessschritt, Umrüstkosten und wiederkehrende Abweichungen brauchen die passende Detailtiefe.
Traceability statt „Black Box“
Änderungskontrollen, Abweichungen, OOS und CAPA dürfen keine separaten Inseln sein. Du brauchst eine durchgängige Datenlinie, damit Ursache-Wirkung sichtbar 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 Reporting in der Pharmabranche besonders?
Für Produktions-, Qualitäts- und Finance-Teams, die Chargenkosten nicht nur bewerten, sondern aktiv beeinflussen wollen – und dafür Ausbeute, Abweichungen und Freigabedauer in einem gemeinsamen Bild brauchen.
Typisch ist auch: Auswertungen sind vorhanden, aber zu langsam, zu manuell oder nicht revisionsfest. Dann lohnt sich der nächste Schritt in Richtung Power BI Reporting und Microsoft Fabric Datenplattform.
Was steckt im Paket?
Vom KPI-Design bis zum ersten produktiven Dashboard – klar abgegrenzt, damit es vorangeht.
KPI-Blueprint für Charge & Qualität
Wir definieren gemeinsam die Kernkennzahlen: Ausbeute Ist gegen Soll, Herstellkosten je Charge, Zeit von Produktionsende bis Freigabe, Kosten aus Abweichungen und Verwürfen – inkl. Definitionen und Berechnungslogik.
Datenmodell & Reporting-Architektur
Wir bauen ein Modell, das Chargen, Prozessschritte, Analytik-Status und Qualitätsereignisse verbindet. So kannst du Muster erkennen statt nur Summen berichten.
Power BI Dashboards für Steuerung
Du bekommst KPI-Dashboards für Produktion, Qualität und Finance: Freigabedauer mit Treibern, Anteil Wartezeit auf Analytik, Abweichungen mit Bearbeitungsdauer, OOS-Rate und Anlagenauslastung.
Governance & Change für Akzeptanz
Wir klären Rollen, Datenverantwortung und Veröffentlichungsprozess. Damit dein Reporting stabil bleibt – und nicht bei der ersten Änderungskontrolle auseinanderfällt.
Wenn du Charge, Qualität und Kosten zusammen sehen willst
- Kostenhebel je Prozessschritt sichtbar machen
- Freigabedauer inkl. Treiber auswerten
- KPIs mit klaren Definitionen aufsetzen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Pharma-Teams Reporting steuerbar machen.
Reporting für Ausbeute & Materialverlust je Prozessschritt
Ausgangslage
- Ausbeute nur auf Chargenebene sichtbar
- Materialverlust je Schritt nicht vergleichbar
- Chargenkosten über Standardsätze, wenig Ursachenbezug
- KPI-Definitionen nicht dokumentiert
Ergebnis
- Prozessschritt-Transparenz für Ausbeute und Verlust
- Herstellkosten je Charge mit Treibersicht
- Governance für KPI-Definitionen und Änderungen
- Power BI Dashboards für Produktion und Finance
Qualitätskosten sichtbar machen: Abweichungen, OOS und CAPA
Ausgangslage
- Abweichungen im Qualitätssystem ohne Kostenwirkung
- Wiederkehrende Abweichungen schwer erkennbar
- Wartezeit auf Analytik nicht sauber ausgewertet
- Freigabedauer bekannt, Treiber unklar
Ergebnis
- Kosten aus Abweichungen und Verwürfen steuerbar
- Muster je Prozessschritt und Kampagne sichtbar
- Analytik-Engpässe als eigener KPI-Block
- Adhoc-Fragen via Copilot im Microsoft-Stack
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Eine klare Route statt BI-Nebel: erst Fokus, dann Umsetzung, dann Skalierung.
Erstgespräch
Wir klären Use Cases, Datenquellen und Definitionen: Welche Chargen-KPIs sind wirklich entscheidungsrelevant (z.B. Ausbeute, Freigabezeit, Qualitätskosten) und wer nutzt sie wofür?
Setup
Wir setzen Datenmodell und Plattform-Bausteine auf (je nach Reifegrad Power BI + Microsoft Fabric) und bauen die ersten Dashboards so, dass sie nachvollziehbar und wartbar bleiben.
Training
Wir machen deine Teams fit: KPI-Logik verstehen, Reports richtig nutzen, Verantwortlichkeiten klären. Fokus: stabiler Betrieb statt „Dashboard-Friedhof“.
Skalierung
Wir erweitern iterativ um weitere Linien, Produkte oder Werke, integrieren neue Qualitäts- und Analytiksignale und schärfen Governance, damit das Reporting sauber mitwächst.
So verändert sich deine Steuerung mit gutem Pharma-Reporting
Du gehst vom Rückblick zur Ursachensteuerung – ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren.
- Chargenkosten nur nach Standardsätzen
- Freigabedauer ohne Treiberanalyse
- Qualitätsabweichungen ohne Kostenwirkung
- Excel-Exporte und manuelle KPI-Pflege
- Keine einheitlichen KPI-Definitionen
- Ausbeute Ist vs. Soll bis Prozessschritt
- Freigabezeit mit Analytik-Engpässen
- Kosten aus Abweichungen und Verwürfen
- Power BI Dashboards für alle Rollen
- Dokumentierte KPIs 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, die aus Reporting echte Steuerung machen
Du bekommst einen klar abgegrenzten Einstieg – und kannst danach sauber ausbauen.
- Use-Case-Workshop (kompakt)
- KPI-Liste inkl. Definitionen
- Datenquellen-Check und Mapping
- Empfohlene Dashboard-Struktur
- Datenmodell für Charge & Prozesse
- Power BI KPI-Dashboard (Kernset)
- Freigabedauer- und Qualitätsblick
- Governance-Regeln für Veröffentlichung
- Microsoft Fabric Setup nach Bedarf
- Mehrere Dashboards nach Rollen
- Qualitätsereignisse integriert auswerten
- Enablement für Betrieb und Ausbau
Wenn du Charge, Qualität und Kosten zusammen sehen willst
- Kostenhebel je Prozessschritt sichtbar machen
- Freigabedauer inkl. Treiber auswerten
- KPIs mit klaren Definitionen aufsetzen
Häufige Fragen
Welche KPIs sind im Pharma-Reporting besonders wichtig?
In der Praxis starten viele Teams mit Ausbeute Ist gegen Soll, Herstellkosten je Charge, Materialverlust je Prozessschritt und der Zeit von Produktionsende bis Freigabe. Für Qualität kommen häufig Right-First-Time-Quote, Out-of-Specification-Rate, sowie Anzahl und Bearbeitungsdauer von Abweichungen dazu. Entscheidend ist weniger die Menge, sondern saubere Definitionen.
Wie bekomme ich die Kostenwirkung von Abweichungen sichtbar?
Du brauchst eine Verknüpfung zwischen Qualitätssystem-Ereignissen (Abweichung, OOS, CAPA, Änderungskontrolle) und Produktions-/Kosteninformationen. Dann kannst du z.B. Verwürfe, Nacharbeit, zusätzliche Analytik oder Stillstände als Kostenblöcke auswerten und wiederkehrende Muster je Prozessschritt erkennen.
Kann Power BI im regulierten Umfeld funktionieren?
Ja, wenn du es richtig aufsetzt: klare KPI-Definitionen, nachvollziehbare Berechnungslogik, Rollen- und Freigabeprozesse sowie eine Plattform-Architektur, die Änderungen kontrolliert. Genau dafür kombinieren wir Visualisierung, Architektur und Governance in einem Vorgehen.
Was brauche ich auf Kundenseite, damit das Projekt klappt?
Du brauchst einen fachlichen Owner (Produktion/Qualität/Finance), jemanden aus IT für Zugriffe und Datenquellen sowie Zeit für KPI-Definitionen und Abnahmen. Wir können viel vorbereiten und strukturieren – aber das Domänenwissen und die Entscheidungen kommen von euch.