Vom Excel-Chaos zur Liefertreue.
Planung in Excel funktioniert, bis sie es nicht mehr tut: am Tag des Engpasses. Dann ist es zu spät.
KI-gestützte Planung verwandelt verstreute Excel-Tabellen in eine verlässliche Liefertermintreue (OTD), indem sie Aufträge, Kapazitäten und Materialverfügbarkeit in einem Modell zusammenführt und realistische Termine berechnet.
Konflikte vor dem Commit
Aufträge, Material und Kapazität wurden zusammengeführt; Konflikte tauchten auf, bevor der Plan freigegeben wurde. Der Planer entschied weiter, das System rechnete mit und warnte früh.
- +12 Prozentpunkte Liefertreue (OTD)
- −50 % spät erkannte Konflikte
- −60 % manuelle Plausibilisierung
Häufige Fragen
Warum führt Excel-Planung zu schlechter Liefertreue?
Excel-Dateien bilden Abhängigkeiten zwischen Aufträgen, Maschinen und Material nicht automatisch ab und veralten, sobald sich etwas ändert. Jeder Planer arbeitet mit einer eigenen Version, sodass Engpässe erst sichtbar werden, wenn der Liefertermin bereits gefährdet ist. KI dagegen rechnet Szenarien laufend neu durch und warnt frühzeitig.
Wie verbessert KI die Liefertermintreue konkret?
Die KI gleicht offene Aufträge mit verfügbaren Kapazitäten und Materialbeständen ab und erkennt Konflikte, bevor sie zu Verzug führen. Sie schlägt realistische Termine und Umplanungen vor, statt Wunschtermine zu bestätigen. So steigt die OTD-Quote messbar, weil zugesagte Termine auf belastbaren Daten beruhen.
Müssen wir unser ERP ersetzen, um die Planung zu verbessern?
Nein. Die KI setzt auf den vorhandenen Daten aus ERP, MES und Stammdaten auf und ergänzt diese um eine intelligente Planungslogik. Eine Ablösung des ERP ist nicht nötig, die Systeme arbeiten zusammen.
Wie lange dauert die Einführung im Mittelstand?
Erste belastbare Ergebnisse sind oft innerhalb weniger Wochen erreichbar, weil mit den bereits vorhandenen Auftrags- und Stammdaten gestartet wird. Wir empfehlen einen klar abgegrenzten Pilotbereich, etwa eine Fertigungslinie, bevor das Modell ausgerollt wird. Mehr dazu unter unseren Lösungen.
