Use Case

Produktions- und Auftragscontrolling auf einer skalierbaren Datenplattform

Wie Industrieunternehmen mit einer modernen Lakehouse-Plattform Produktions- und Auftragsdaten harmonisieren, gewachsene Einzellösungen ablösen und eine skalierbare Grundlage für Reporting, Analytics und weitere datenbasierte Use Cases schaffen.

Skalierbare Datenplattform statt historisch gewachsener Einzellösungen 

In vielen Industrieunternehmen sind Reporting- und Datenlandschaften über Jahre gewachsen. Relevante Produktions- und Auftragsdaten liegen in unterschiedlichen Systemen und Strukturen vor, etwa in ERP-Systemen, produktionsnahen Anwendungen, lokalen Datenbanken, Flat Files und bestehenden Reporting-Lösungen. Viele Auswertungen basieren auf mehrfach implementierter Business-Logik, manuellen Abstimmungen, Sonderreports oder kurzfristigen Workarounds. Diese Einzellösungen erhöhen Komplexität, Wartungsaufwand und Fehleranfälligkeit. Genau hier setzt unsere Lösung an: Sie ersetzt reaktive Einzelmaßnahmen durch eine wiederverwendbare Plattformlogik für skalierbares Produktions- und Auftragscontrolling. 

 

Vorsprung durch skalierbare Datenarchitektur: Die Vorteile eines modernen Data Lakehouse
Eine zentrale Lakehouse-Plattform schafft eine harmonisierte, qualitätsgesicherte und wiederverwendbare Datenbasis für Produktions- und Auftragscontrolling. Dadurch werden Kennzahlen konsistenter, Datenflüsse nachvollziehbarer und neue Anforderungen schneller umsetzbar. Aus isolierten Einzellösungen entsteht ein skalierbarer Plattformansatz für operative Steuerung, Management-Reporting und datenbasierte Weiterentwicklung.
Single Source of Truth für Produktions- und Auftragskennzahlen
Produktions- und Auftragsdaten werden nicht mehr mehrfach in unterschiedlichen Reports berechnet, sondern in definierten Datenprodukten bereitgestellt. Dadurch entstehen konsistente Kennzahlen für Produktionssteuerung, Controlling, Management und standortübergreifende Analysen.
Skalierbarkeit für neue Datenanforderungen
Neue Datenquellen, Tabellen, Views, Reports und Use Cases können nach einem standardisierten Muster angebunden und verarbeitet werden. So müssen wiederkehrende Datenanforderungen nicht jedes Mal von Grund auf neu gelöst werden.
Weniger manuelle Abstimmung und weniger Sonderlogik
Zentrale Business-Logik ersetzt wiederholte Berechnungen in einzelnen Reports, lokalen SQL-Strukturen oder manuellen Tabellen. Das reduziert Fehlerquellen, senkt Wartungsaufwand und beschleunigt die Umsetzung neuer Reporting- und Analyseanforderungen.
Nachvollziehbare Datenherkunft und höhere Datenqualität
Die Daten werden über klar definierte Layer von Raw bis Data Product verarbeitet, standardisiert, versioniert und qualitätsgesichert. Metadaten und Lineage machen nachvollziehbar, wann welche Daten aus welchem Quellsystem in die Plattform gelangt sind und wie sie weiterverarbeitet wurden.
Self-Service Analytics für Fachbereiche und Superuser
Fachbereiche greifen auf freigegebene, dokumentierte und kuratierte Data Marts und Data Products zu, statt direkt mit Rohdaten oder komplexen Quellsystemstrukturen arbeiten zu müssen. Superuser können vertiefende Analysen durchführen und viele Fragestellungen eigenständig beantworten.
„Die Zusammenarbeit ist effizient, selbstständig und jederzeit zuverlässig. Projekte werden professionell umgesetzt – jederzeit gerne wieder.“
Daniel Iniec
Projektverantwortlicher Datenintegration, Zwick & Roell

Mit einem Data Lakehouse Produktions- und Auftragsdaten skalierbar nutzbar machen 

Diese Lösung unterstützt Industrieunternehmen, Produktionsstandorte und Unternehmensgruppen, die ihre historisch gewachsene Reporting- und Datenlandschaft professionalisieren möchten. Besonders relevant ist der Einsatz für Organisationen mit komplexen Produktionsprozessen, verteilten Datenquellen und hohem Bedarf an konsistenten Kennzahlen. Durch die Zusammenführung von Auftragsdaten, Produktionsrückmeldungen, produktionsnahen Systemen, lokalen Datenbanken und bestehenden Reporting-Strukturen entsteht eine harmonisierte Datenbasis für Produktionssteuerung, Controlling, Qualitätsmanagement, Management und Self-Service Analytics. So können Produktionszeiten, Auftragsfortschritt, Arbeitsgänge, Materialien, Ressourcen und operative Kennzahlen konsistent ausgewertet und für weitere Data Products genutzt werden

Eingesetzte Technologien
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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Image Niklas Baldauf