Reporting in der Verpackungsbranche – mit Power BI auf Kurs

Wir bauen dir ein Reporting, das Lager, Produktion und Vertrieb zusammenbringt – damit du schneller planst, sauber steuerst und weniger Excel-Risiko hast.

  • KPIs für Lager, Produktion, Vertrieb
  • Weniger Excel, mehr Automatisierung
  • Microsoft Fabric als Datenbasis
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Mehr als 95+ Firmen vertrauen inzwischen auf unsere Microsoft Data & AI Expertise

Wenn Reporting bremst, wird Planung zum Bauchgefühl

In der Verpackungsbranche hängen Lagerkosten, Lieferfähigkeit und Marge an sauberer Planung – aber die Daten stecken oft in Excel-Makros, manuellen ERP-Exporten und verteilten Listen.

Das Ergebnis: hohe Personalabhängigkeit, verspätete Entscheidungen und keine verlässliche Sicht auf Lagerauslastung, Produktionsvorlauf oder Kundenverhalten über mehrere Jahre.

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Dashboard-Ansicht für Reporting in der Verpackungsbranche mit KPIs für Lager und Produktion

Warum DatenPioniere?

Weil wir Power BI nicht als hübsches Dashboard verstehen, sondern als Steuerungsinstrument – mit klarer Datenbasis, Governance und einem Vorgehen, das dich zum ersten nutzbaren Reporting führt, statt in Endlos-Schleifen zu enden.

01

Strukturiert statt Trial-and-Error

Mit unserer Polarstern-Methodik klären wir zuerst Ziele, KPIs und Datenquellen – und bauen dann Reporting, das wirklich genutzt wird.

02

100% Microsoft – keine Tool-Wundertüte

Power BI für Standard-Reporting, Microsoft Fabric für Datenmanagement und optional Copilot für Adhoc-Analyse – alles im Microsoft-Ökosystem.

03

Planungssicherheit durch klare Use Cases

Wir schneiden den Umfang sauber zu: Lagerauslastung, Forecast, Vertriebsperformance oder Produktionsplanung – so reduzierst du Projektrisiko und bekommst schnell Ergebnisse.

Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.

Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.

23
Microsoft
Zertifizierungen
50+
Erfolgreiche
Projekte
100%
Kunden-
zufriedenheit

Für wen lohnt sich Reporting in der Verpackungsbranche?

Für Unternehmen, die Lager- und Produktionsplanung nicht länger von einzelnen Excel-Power-Usern abhängig machen wollen – und endlich eine belastbare Sicht auf Kunden, Artikel, Mengen und Kapazitäten brauchen.

Typische Stakeholder: Geschäftsführung (Steuerung & Ergebnis), Controlling (KPIs & Planung), Vertrieb (Kunden- und Artikeltransparenz) und IT (Integration, Governance, Betrieb).

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Dashboard-Ansicht für Reporting in der Verpackungsbranche mit KPIs für Lager und Produktion

Was steckt im Paket?

Ein klarer Einstieg in Power BI Reporting – mit sauberer Datenbasis und einer Roadmap für die nächsten Ausbaustufen.

KPI-Set & Reporting-Design

Wir definieren gemeinsam die wichtigsten Kennzahlen wie Lagerauslastung nach Kunde, Forecast-Genauigkeit, Umsatz, verkaufte Menge, Produktionsvorlauf und Mindestabnahmemengen-Erfüllung – und übersetzen sie in ein Dashboard-Design, das Fachbereiche akzeptieren.

Datenintegration mit Microsoft Fabric

Wir führen ERP- und PPS-Daten in Microsoft Fabric zusammen, reduzieren manuelle Exporte und schaffen eine Single Source of Truth als Grundlage für belastbares Reporting.

Power BI Dashboards & Rollenlogik

Vom Management-Überblick bis zur Vertriebs- und Planungsansicht: Power BI Berichte mit klaren Filtern, Drilldowns und Rechtekonzept – damit jeder genau das sieht, was er braucht.

Alerts, Schwellenwerte, Roadmap

Für Phase 2 planen wir Schwellwerte, Benachrichtigungen und – wenn sinnvoll – Copilot für Adhoc-Fragen. Dazu bekommst du eine priorisierte Roadmap, damit ihr intern sauber weiter skalieren könnt.

Du willst weg von Excel-Planung und rein in steuerbares Reporting?

  • Use Cases und KPIs in 30 Minuten schärfen
  • Datenquellen checken: ERP, PPS, Excel
  • Nächste Schritte als klare Roadmap
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Gemeinsam erzielte Ergebnisse.

Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Reporting in der Verpackungsbranche aussehen kann.

Lagerauslastung & Kundensteuerung für Verpackungshersteller

Mitarbeiter
820
Jahresumsatz
210
Mio. €
Eingesetzte Technologien
Power BI
Fabric

Ausgangslage

  • Lagerplanung hängt an Excel-Makros
  • Ein Mitarbeiter kennt alle Logiken
  • ERP-Exporte werden manuell bereinigt
  • Keine Sicht auf Lagerauslastung je Kunde

Ergebnis

  • Power BI Dashboard für Lager-KPIs
  • Fabric als zentrale Datenbasis
  • Transparenz: Auslastung nach Kunde
  • Weniger manuelle Exporte im Alltag

Produktionsplanung mit Palettenlogik & Mindestmengen

Mitarbeiter
1450
Jahresumsatz
480
Mio. €
Eingesetzte Technologien
Power BI
Fabric
Copilot

Ausgangslage

  • Planung ignoriert Stillstände und Brückentage
  • Stückzahlen ohne Palettenlogik abgeleitet
  • Artikelpaarungen werden händisch entschieden
  • Vertrieb sieht Kundenzyklen nur 12 Monate

Ergebnis

  • Plan-/Ist-Reporting für Produktionsvorlauf
  • KPIs zu Mindestabnahmemengen & Mengen
  • Langfristige Kundensicht für Vertrieb
  • Copilot für schnelle Adhoc-Fragen geplant

Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg

Du bekommst eine Route vom Bergfuß bis zum ersten produktiven Reporting – und einen Plan, wie ihr danach skaliert.

01

Erstgespräch

Wir klären den Polarstern: Welche Entscheidungen soll das Reporting besser machen? Welche KPIs sind wirklich steuerungsrelevant (z.B. Lagerauslastung nach Kunde, Forecast-Genauigkeit, Umsatz)? Welche Datenquellen gibt es (ERP, PPS, Excel)?

02

Setup

Wir bauen die Datenbasis in Microsoft Fabric, modellieren die wichtigsten Entitäten und Regeln (z.B. Mindestabnahmemengen, Palettenlogik) und setzen Power BI so auf, dass Berichte konsistent und wartbar bleiben.

03

Training

Wir nehmen Controlling, Vertrieb und Planung mit: kurze Enablement-Sessions, klare Definitionen, abgestimmte KPI-Logik. Ziel: weniger Rückfragen, mehr Nutzung, weniger Schatten-Excel.

04

Skalierung

Wir erweitern use-case-basiert: zusätzliche Dashboards, Alerts und – wenn es passt – Copilot für Adhoc-Analyse. Parallel stabilisieren wir Governance und Betrieb, damit die Plattform nicht zum Lizenzgrab wird.

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So verändert sich deine Steuerung mit sauberem Reporting

Wenn Daten, KPIs und Verantwortlichkeiten klar sind, wird aus Reporting ein System zum Handeln.

Vorher
  • Planung hängt an Excel-Makros
  • Manuelle ERP-Exporte und Bereinigung
  • KPIs uneinheitlich je Bereich
  • Unrealistische Produktionspläne
  • Vertrieb ohne Langzeitsicht auf Kunden
Nachher
  • Power BI als einheitliches Standard-Reporting
  • Fabric als Single Source of Truth
  • Klare KPI-Definitionen und Ownership
  • Planungslogik inkl. Stillständen berücksichtigt
  • Gezielte Vertriebssteuerung je Kunde/Artikel
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Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen

SANHA GmbH & Co. KG

Mitarbeiter
750
Branche
Produktion

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

Mitarbeiter
1.400
Branche
Immobilien

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

Mitarbeiter
19.000
Branche
Life-Science

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 messbar voranbringen

Der Preis hängt an klar abgegrenzten Use Cases – so bekommst du Budget- und Planungssicherheit.

Starter
ab 9.500 €
1 Use Case, schneller Einstieg
  • KPI-Workshop & Zielbild
  • 1 Power BI Report
  • Basis-Datenmodell
  • Roadmap für Ausbau
Business
ab 24.500 €
2–3 Use Cases, Fabric-Datenbasis
  • Microsoft Fabric Setup & Pipelines
  • 2–3 Power BI Dashboards
  • Rollen & Berechtigungen
  • Enablement für Fachbereiche
ENTERPRISE
ab 49.500 €
Plattform, Governance, Skalierung
  • Mehrere Bereiche integriert
  • Governance & Datenkatalog-Ansatz
  • Alerts/Schwellwerte vorbereitet
  • Copilot-Readiness für Adhoc
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Du willst weg von Excel-Planung und rein in steuerbares Reporting?

  • Use Cases und KPIs in 30 Minuten schärfen
  • Datenquellen checken: ERP, PPS, Excel
  • Nächste Schritte als klare Roadmap
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Häufige Fragen

Was heißt „Reporting Verpackungsbranche“ konkret bei euch?

Wir bauen Power BI Reporting rund um typische Steuerungsfragen in der Verpackungsbranche: Lagerauslastung nach Kunde, Produktionsvorlauf, Forecast-Genauigkeit, Umsatz und Mengen. Wichtig ist: Die KPIs sind definiert, die Datenbasis ist sauber (idealerweise über Microsoft Fabric), und der Bericht ist so gebaut, dass Fachbereiche ihn täglich nutzen.

Wir starten mit wenig Daten (keine Budgetwerte, wenig Lagerdaten). Bringt das was?

Ja, wenn du sauber priorisierst. Wir starten mit dem, was verfügbar ist (z.B. Auftrags- und Artikeldaten aus dem ERP) und bauen eine Roadmap für Phase 2, sobald zusätzliche Daten wie Budget, Planung oder Lagerbewegungen bereitstehen. So bleibt das Projekt handhabbar und wächst kontrolliert.

Können wir ERP und PPS automatisch zusammenführen?

Ja. Typisch ist, dass ERP- und PPS-Daten zuerst in Microsoft Fabric zusammengeführt werden. Damit reduzierst du manuelle Exporte, bekommst konsistente KPI-Logik und schaffst die Basis für weitere Automatisierungsschritte (z.B. Alerts bei Schwellwerten).

Ist Copilot Teil des Projekts?

Copilot ist optional als nächster Reifegrad. Wenn eure Datenbasis sauber ist und die KPIs stehen, kann Copilot im Microsoft-Ökosystem helfen, Adhoc-Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten. Wir klären im Projekt, ob das für eure Use Cases sinnvoll ist.