Reporting für produzierende Unternehmen und Maschinenbau
Wir bauen dir ein Reporting, das Produktions- und Vertriebszahlen verständlich zu einer Steuerungsbasis macht – im Microsoft-Stack mit Power BI und sauberer Datenstruktur.
- Produktions-KPIs statt Excel-Pflege
- MES/ERP-Daten sauber zusammengeführt
- Dashboards für Werk, Planung, Management
Wenn Reporting bremst, wird jede Schicht teurer
Im Maschinenbau und in produzierenden Unternehmen sind Daten da – aber sie liegen verteilt in MES, ERP, Excel-Listen und Köpfen. Das Ergebnis: Meetings starten mit „Welche Zahl stimmt?“ statt mit Entscheidungen.
Wenn Reports manuell aktualisiert werden, Auffälligkeiten zu spät auffallen und Kennzahlen nicht vergleichbar sind (Vormonat, Vorjahr, 3-Jahres-Sicht), verlierst du Zeit, Vertrauen und Steuerbarkeit.
Euer manuelles Reporting kostet euch nicht nur Zeit, sondern vor allem Entscheidungen.
Produktions- und Vertriebsdaten sind vorhanden, aber verteilt ins MES, CRM, ERP, Excel und in einzelnen Köpfen. Statt Ursachen zu erkennen, diskutieren Teams erst einmal darüber, welche KPI überhaupt stimmt.
Excel frist eure Steuerungszeit
Wenn Reports manuell gepflegt, kopiert und aktualisiert werden, geht wertvolle Zeit im Tagesgeschäft verloren. Jede Schicht startet mit Aufwand, der eigentlich automatisiert laufen sollte.
Kennzahlen sind nicht vergleichbar
Laufstunden, Lohnstunden, Mengen, Zeiten, Auftragseingang: Wenn jeder Bereich anders misst, entsteht kein gemeinsames Bild. Entscheidungen basieren dann auf Bauchgefühl statt auf belastbaren KPIs.
Auffälligkeiten werden zu spät sichtbar
Abweichungen in Leistung, Verfügbarkeit oder Zeiten fallen oft erst im Meeting auf – wenn der Schaden schon passiert ist. Ohne Drilldowns und Zeitvergleiche bleibt die Ursache im Nebel.
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 im Maschinenbau besonders?
Für Produktionsleitung, Arbeitsvorbereitung, Controlling und Geschäftsführung, wenn du Produktionsdaten endlich als Steuerungshebel nutzen willst – ohne tägliche Excel-Routine.
Typische Auslöser: Anlagenleistung soll sauber messbar sein (Lauf- und Lohnstunden), Lohnstundenverbrauch nach Lohnarten muss transparent werden, Auffälligkeiten in Mengen und Zeiten sollen früh erkennbar sein, und Umsatz/Auftragseingang sollen in wenigen Klicks erklärbar sein.
Was steckt im Paket?
Der schnelle Einstieg: messbare KPIs, saubere Datenwege, klare Dashboards.
Use-Case-Schnitt & KPI-Definition
Wir schneiden gemeinsam die ersten Reporting-Fragen sauber zu (z.B. Anlagenleistung, Verfügbarkeit, Schichten, Auftragseingang). Ergebnis: ein klarer Scope als Grundlage für Umsetzungsplan und Priorisierung.
Datenanbindung aus MES/ERP/Excel
Wir binden deine Quellen an und bringen Struktur in die Daten. Ob tägliches Update um 6 Uhr oder zweimal täglich: Refresh-Logik folgt deinem Takt, nicht umgekehrt.
Power BI Dashboards für Werk & Management
Wir bauen KPI-Dashboards, die Schicht, Linie, Auftrag und Zeitraumvergleich (Vormonat/Vorjahr/Trend) sauber abbilden – mit verständlichen Visuals und klarer Story.
Enablement & Betrieb
Dein Team muss mitziehen: Wir befähigen Key User und schaffen eine Basis für Self-Service. Auf Wunsch übernehmen wir danach Support & Weiterentwicklung.
Bereit für Reporting, das eure Produktion wirklich steuert?
- Kurz-Check: Daten, KPIs, Zielbild
- Klare Route bis zum ersten Dashboard
- Microsoft-Stack: Power BI & Fabric
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (anonymisiert und typisch für Fertigung & Maschinenbau).
KPI-Reporting für Anlagenleistung und Schichtplanung
Ausgangslage
- MES-Daten vorhanden, aber unstrukturiert genutzt
- Anlagenleistung nicht trennscharf: Lauf- vs. Lohnstunden
- Auffälligkeiten in Mengen und Zeiten werden spät erkannt
- Vergleiche zu Vorjahr/Vormonat nur manuell möglich
Ergebnis
- Power BI Dashboard für Leistung, Verfügbarkeit, Trends
- Vergleichssichten: Vormonat, Vorjahr, Zeitreihen
- Automatisierte Datenpipelines für tägliche Updates
- Meetings starten mit Ursachen statt Zahlendiskussion
Reporting für Umsatz, Auftragseingang und Top-Kunden
Ausgangslage
- Umsatz/Auftragseingang in mehreren Excel-Reports gepflegt
- Top-25/Top-50-Kundenanalyse dauert zu lange
- Produktgruppen-Transparenz fehlt für Steuerung
- Berechtigungen perspektivisch nötig, aber noch unreif
Ergebnis
- Einheitliches Power BI Reporting für Vertrieb & GF
- Produktgruppen- und Kunden-Sichten per Drilldown
- Fabric-Lakehouse als Basis für skalierbare Datenhaltung
- Purview als Startpunkt für Datenkatalog & Governance
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Etappen – damit du nicht im Reporting-Nebel wanderst.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild, Entscheider-Fragen, Datenquellen (MES/ERP/Excel) und die ersten KPIs. Danach steht fest, welche Use Cases zuerst auf den Gipfel müssen.
Setup
Wir setzen Datenmodell, Refresh-Logik und Power BI Basis auf. Ergebnis: ein stabiles Fundament, auf dem Dashboards nicht wackeln.
Training
Wir machen Key User fit: KPI-Logik, Filter, Interpretation, Self-Service. So bleibt Wissen im Haus – und Akzeptanz steigt.
Skalierung
Wir erweitern schrittweise: weitere Werke, Linien, Produktgruppen, Berechtigungen, Governance. Wenn eure Datenlandschaft wächst, wächst die Plattform mit.
So fühlt sich Reporting an, wenn es sitzt
Von manueller Pflege zu verlässlichen KPIs – ohne unnötige Komplexität.
- Excel-Updates fressen Zeit im Tagesgeschäft
- Unklare KPI-Definitionen je Bereich
- Produktionsdaten ohne konsistente Zeitvergleiche
- Auffälligkeiten werden zu spät sichtbar
- Reporting ist „fürs Meeting“, nicht für Steuerung
- Automatisiertes Reporting mit festen Refresh-Zeiten
- Eindeutige KPIs für Werk, Planung, Management
- Vergleich: Vormonat, Vorjahr, Trends
- Schnelle Ursachenanalyse per Drilldown
- Skalierbare Basis für weitere Datenquellen
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.
Investition in Reporting, das Entscheidungen beschleunigt
Die Pakete unterscheiden sich im Scope (Use Cases, Quellen, Governance) – nicht in Folien.
- Prototyping-Workshop & Zielbild definieren
- Anbindung einer Kernquelle
- Power BI Datenmodell + Dashboard
- Übergabe & nächste Ausbaustufen
- 2–3 Use Cases (Produktion/Vertrieb)
- Mehrere Quellen inkl. Excel-Import
- Dashboard-Set mit Drilldowns
- Enablement für Key User
- Mehrwerk-/Mehrbereich-Reporting
- Fabric-Lakehouse & Datenpipelines
- Governance-Start (z.B. Purview)
- Roadmap für Rollout & Betrieb
Bereit für Reporting, das eure Produktion wirklich steuert?
- Kurz-Check: Daten, KPIs, Zielbild
- Klare Route bis zum ersten Dashboard
- Microsoft-Stack: Power BI & Fabric
Häufige Fragen
Müssen wir unsere Produktionsplanung in Power BI machen?
Nein. Viele Teams planen weiter in Excel oder im Planungstool und nutzen Power BI für Reporting, Vergleiche und Ursachenanalysen. Wir bauen das so, dass Planung und Reporting sauber zusammenspielen.
Wie aktuell müssen Produktionsdaten im Reporting sein?
Das hängt vom Zweck ab. Für viele Produktionsbesprechungen reicht ein täglicher Refresh (z.B. morgens um 6 Uhr). Wenn du mehr Takt brauchst, setzen wir auch zwei Updates pro Tag oder kürzere Intervalle um – ohne unnötig Komplexität aufzubauen.
Können wir mit wenigen Datenquellen starten und später erweitern?
Ja. Wir starten bewusst mit Quick Wins: ein klarer Use Case, saubere KPI-Logik, stabile Datenbasis. Danach erweitern wir Schritt für Schritt um weitere MES-/ERP-Tabellen, Qualitätsdaten oder zusätzliche Werke.
Wie löst ihr Berechtigungen für Außendienst oder Werkbereiche?
Wenn Berechtigungen am Anfang noch nicht im Scope sind, planen wir sie trotzdem mit: Datenmodell und Strukturen so aufsetzen, dass Row-Level-Security später sauber ergänzt werden kann. Wenn es direkt nötig ist, setzen wir es gleich im Power BI Modell um.