Use Cases

Marge entsteht nicht im Reporting – sondern im Werk, Produkt und Kundenmix

Wie Automobilunternehmen wirtschaftliche Wirkung entlang von Baureihe, Werk, OEM und Produktgruppe sichtbar machen. Eine integrierte Ergebnis- und Margensteuerung verbindet Finance, Produktion, Vertrieb und Einkauf zu einer gemeinsamen Sicht auf Ergebnishebel und Margenrisiken.

Mehr Transparenz als Umsatz, Kosten und Deckungsbeiträge

In vielen Automotive-Unternehmen werden Umsatz, Kosten und Margen zuverlässig berichtet. Gleichzeitig bleibt häufig unklar, welche Werke, Produktgruppen, Baureihen oder Kundenkonstellationen das Ergebnis tatsächlich beeinflussen. Mix-Effekte, Materialpreisänderungen, Logistiksonderkosten, Nacharbeit oder Qualitätsprobleme wirken oft zeitversetzt auf die Ergebnissicht. Dadurch erkennt das Management Ergebnisprobleme häufig erst dann, wenn Margen bereits unter Druck geraten sind. Zusätzlich entstehen Abstimmungsaufwände zwischen Finance, Vertrieb, Einkauf und Produktion, weil Kennzahlen unterschiedlich interpretiert werden.

Vorsprung durch intelligente Ergebnissteuerung: Die Vorteile einer integrierten Margenplattform
Eine integrierte Ergebnis- und Margensteuerung verbindet Finanz- und Operativdaten zu einer gemeinsamen Managementsicht. Dadurch werden Ergebnisabweichungen nicht nur sichtbar, sondern entlang ihrer tatsächlichen Ursachen analysierbar. Aus klassischem Finanzreporting entsteht eine aktive Steuerung von Profitabilität, Werksperformance und Kundenrentabilität.
Marge entlang der Wertschöpfung sichtbar machen
Ergebnisse werden nicht nur auf Unternehmensebene betrachtet, sondern nach Werk, Baureihe, Produktgruppe, OEM und Kundenstruktur analysiert. Dadurch werden wirtschaftliche Treiber präzise sichtbar.
Mix-Effekte frühzeitig erkennen
Veränderungen im Produkt-, Kunden- oder Plattformmix werden transparent dargestellt. Management und Vertrieb erkennen frühzeitig, welche Verschiebungen die Ergebnisqualität beeinflussen.
Kosten- und Ergebnistreiber verbinden
Materialpreise, Ausschuss, Nacharbeit, Logistiksonderkosten und Qualitätskosten werden direkt mit ihrer Ergebniswirkung verknüpft. Ursachen lassen sich schneller identifizieren und adressieren.
Werk- und Kundensteuerung verbessern
Die Lösung zeigt auf, welche Standorte, Produktgruppen oder Kundenkonstellationen unter Druck geraten und wo gezielte Maßnahmen den größten wirtschaftlichen Hebel entfalten.
Frühwarnsystem für Margenrisiken
Abweichungen, ungewöhnliche Entwicklungen und kritische Ergebnisverläufe werden frühzeitig sichtbar. Risiken können erkannt werden, bevor sie das Gesamtergebnis spürbar belasten.
Weniger Zahlendiskussionen im Management
Eine gemeinsame Daten- und Definitionsbasis schafft Transparenz über Ergebniskennzahlen und reduziert Abstimmungsaufwand zwischen Finance, Vertrieb, Einkauf und Operations.

Mit integrierter Ergebnissteuerung Profitabilität entlang der Automotive-Wertschöpfung steuern

Diese Lösung unterstützt Automobilhersteller, Zulieferer und Industrieunternehmen dabei, Profitabilität nicht nur zu berichten, sondern aktiv zu steuern. Besonders relevant ist der Einsatz für Unternehmen mit komplexen Produktionsnetzwerken, unterschiedlichen Werken, vielfältigen Produktportfolios und hohem Preis- und Kostendruck. Durch die Verbindung von Finanzdaten, Produktionskennzahlen, Qualitätsinformationen, Einkaufsdaten und Vertriebsinformationen entsteht eine gemeinsame Sicht auf Ergebnis- und Margentreiber. Management, Finance, Vertrieb, Einkauf und Operations erhalten damit eine belastbare Grundlage für fundierte Entscheidungen und frühzeitige Gegensteuerung.

Eingesetzte Technologien
Microsoft Fabric
Wir bauen Microsoft Fabric als integrierte Data-&-AI-Plattform auf, sodass Datenintegration, Analytics und KI auf einer einheitlichen, skalierbaren und governance-fähigen Architektur zusammengeführt werden können.
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Databricks
Wir etablieren Databricks als skalierbare Lakehouse-Plattform, sodass Data Engineering, Analytics und KI auf einer gemeinsamen, steuerbaren Datenbasis effizient umgesetzt werden können.
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Microsoft Power BI
Wir implementieren Power BI als Enterprise-Analytics-Plattform, sodass einheitliches Reporting, belastbare Kennzahlen und KI-ready Analysen auf einer konsistenten Datenbasis entstehen.
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SQL Server
Wir modernisieren SQL-Server-Landschaften, sodass geschäftskritische Datenbanken performant, stabil und zukunftsfähig in Cloud- und On-Prem-Architekturen betrieben werden können.
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Azure Machine Learning Services
Wir etablieren Azure Machine Learning als produktive MLOps-Plattform, sodass Modelle nicht in isolierten Proofs of Concept bleiben, sondern kontrolliert trainiert, bereitgestellt, überwacht und in bestehende Daten- und Anwendungsarchitekturen integriert werden können.
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Image Christian Straube