In produzierenden Unternehmen entscheidet BI darüber, ob Liefertreue, OEE und Materialeffizienz steuerbar werden oder unsichtbar bleiben. Diese Seite zeigt typische KPIs, Datenquellen und passende BI-Werkzeuge für Industrie und Fertigung.
Industrielle Datenlandschaften sind heterogener als in fast jeder anderen Branche: ERP, MES, BDE, MDE, IoT-Sensoren, Qualitätssysteme, Energiezähler. Wer eine BI-Lösung wählt, muss diese Quellen verbinden können und für die zentralen Industrie-KPIs gewappnet sein. Das Anforderungsprofil unterscheidet sich klar von einem reinen Office-BI.
Overall Equipment Effectiveness aus Verfügbarkeit, Leistung und Qualität. Die wichtigste Effizienzkennzahl der Fertigung.
On-Time-In-Full. Wie viele Aufträge gehen vollständig und pünktlich raus? Direkter Hebel auf Kundenzufriedenheit und Vertragsstrafen.
Soll-Ist-Vergleiche für Materialeinsatz, Ausschussquoten und Rückweisung. Großer Hebel auf die Materialmarge.
Verbrauch pro Produkt, pro Schicht, pro Anlage. Mit ESG-Reporting-Pflicht und steigenden Preisen ein neuer Top-KPI.
SAP, ABAS, Infor, proALPHA und Branchensysteme. Lieferanten, Aufträge, Stücklisten, Kalkulation - das Rückgrat jeder Industrie-BI.
Manufacturing Execution Systems liefern echte Fortschrittsdaten aus der Fertigung. BDE-Erfassung schließt Lücken bei manuellen Schritten.
OPC UA, MQTT, IoT-Gateways. Live-Stillstände, Maschinenstati, Verbrauchsdaten. Volumen erfordert eine moderne, skalierbare Datenarchitektur.
Prüfberichte, SPC-Daten, Audit-Trails. Für regulierte Branchen (Pharma, Automotive) zwingender Bestandteil der BI-Sicht.
Strom-, Gas- und Druckluftzähler, SPS-Daten. Mit ESG-Pflicht und Energiekosten ein wachsender BI-Strang.
Sehr starke Stellung im produzierenden Mittelstand. Assoziative Engine, gute Performance auf heterogenen Quellen, OEE- und Liefertreue-Apps verbreitet.
Für Industrieunternehmen im Microsoft-Stack erste Wahl. Mit Azure IoT, Synapse und Fabric ein durchgängiger Pfad bis ans Sensorende.
Wer SAP S/4HANA als Rückgrat hat, kommt fast immer hier vorbei. Direkter Zugriff auf SAP-Modelle, gute Planungsfunktionen.
Stark bei Ingenieur- und Qualitätssichten. Etablierte Position in Automotive, Pharma und Prozessindustrie. Tiefe statistische Funktionen.
Acht Auswahlkriterien und vier typische Fehler. Mit konkretem Bezug zu Industrie-typischen Anforderungen.
Auswahl-Vorgehen →BrancheIndustrieller Mittelstand ist eine eigene Klasse. Hier mehr zu Werkzeugen und ROI im KMU-Kontext.
Mittelstand ansehen →Anschluss-FamilieWenn nicht BI, sondern das passende MES das wahre Thema ist: Sectorlens hat eine eigene Plattform dafür.
Zu Find-Your-MES →Nicht zwingend. Für klassische ERP- und Stammdatensichten reicht eine direkte ERP-Anbindung. Sobald jedoch echte Fertigungsdaten in Echtzeit ausgewertet werden sollen, ist ein MES (oder mindestens eine BDE-Lösung) Voraussetzung. Mehr dazu auf Find-Your-MES.
OEE = Verfügbarkeit × Leistung × Qualität. Klingt einfach, scheitert in der Praxis oft an Definition. Wichtig ist eine einheitliche Berechnungslogik im semantischen BI-Modell und konsequente Verknüpfung mit MES-Daten.
Für Anlagen mit hohem Stillstandsschaden und ausreichend Sensorik ja. Für kleinere Maschinenparks oder wenig Sensordaten lohnt sich oft erst klassisches Condition Monitoring als Vorstufe.
Sehr wichtig für produktionsnahe Daten. Maschinendaten verbleiben häufig im Werknetz, während Bürosichten in der Cloud laufen. Hybride Architekturen sind in der Industrie der Normalfall.
Qlik, Power BI, SAP Analytics oder doch ein spezialisiertes Industrie-Tool? Geben Sie Ihre Unternehmens-URL ein und unsere KI liefert in sechs Minuten eine neutrale, auf Produktion und Industrie zugeschnittene BI-Shortlist.
Matching starten →Industrieprojekte verbinden ERP-, MES- und IoT-Daten. Das Portal strukturiert diese Komplexität entlang konkreter Anforderungen und macht Anbieter vergleichbar.
Zum Portal →UC 01 · OEEOEE-Berechnungslogik und MES-Konnektoren als Pflicht-Anforderung. Anbieter mit Industrie-Profil priorisieren, Erfahrung mit BDE und OPC UA prüfen.
UC 02 · ESGEnergie- und Verbrauchsdaten als BI-Quelle definieren, CSRD-Anforderungen mitberücksichtigen. Verknüpfung mit Find-Your-ESG dokumentieren.
UC 03 · LiefertreueOTIF, Auftragslaufzeiten und Engpassmeldungen als Echtzeit-Anforderung. Predictive-Module als Kann-Kriterium im Anforderungsprofil markieren.