Operative Exzellenz messbar machen
Mit IoT, Datenanalyse und gezielter Prozessoptimierung: Automatisierte Transparenz. Kürzere Durchlaufzeiten. Geringere Bestände. Höhere Lieferfähigkeit.
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Die Situation
Industrie-Unternehmen stehen unter hohem Druck, ihre Supply Chain effizienter, widerstandsfähiger und konsequent datenbasiert zu steuern. Volatile Nachfrage, OTIF-Anforderungen und steigende Kosten treffen auf manuelle Prozesse, fehlende Shopfloor-Transparenz und fragmentierte Systemlandschaften – dadurch bleiben Potenziale verborgen und Entscheidungen basieren zu häufig auf Annahmen statt auf konsolidierten Echtzeitdaten. Der Hebel liegt in einer durchgängigen, verlässlichen Datenbasis, die operative Signale in steuerbare Management-Informationen übersetzt.
Ziele des Managements
Echtzeittransparenz über Auslastung, Wege, Docks und Line-Feed-Risiken
Konsistente Entscheidungsbasis: ein Datenstand über Werke, Schichten und Standorte
Werttreiber stabilisieren: OTIF ↑ - DIO ↓ - OEE ↑ - Stückkosten ↓
Ohne Groß-IT-Projekt: schnell starten, sicher skalieren, zügiger ROI
Wir helfen dabei, diese Blindspots sichtbar zu machen und in messbare Erfolge zu übersetzen.
Typische Ergebnisse in Zahlen:
Erreichbar durch die Zusammenarbeit mit R&R Consulting in den jeweiligen Branchen.
Intralogistik
Durchlaufrate: +5 bis 10 %
Durchlaufzeit: -15 bis 25 %
DIO: -10 bis 20 %
Produktion
OEE: +3 bis 5 %
OTIF: +3 bis 10 %
Rüstzeiten: -5 bis 15 %
Stapler
Auslastung: +10 bis 30 %
Flottengröße: -10 bis 30 %
TCO: -10 bis 30 %
Unser Lösungsansatz:
Von der Datenerfassung bis zur Wertschöpfung - alles aus einer Hand:
Mit autarken IoT-Devices und Analytics liefern wir die operative Datengrundlage konsolidieren Ihre Systemlandschaft und machen wesentliche Prozess- und Materialflüsse sichtbar und steuerbar - vom Lager über die Linie bis zur Geschäftsleitung.
Konsolidierte und angereicherte Datenstrukturen bilden dabei die Basis für Management-KPIs und operative Maßnahmen und eröffnen konkrete Effizienzhebel entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
Was Sie von uns erwarten dürfen:
Kürzere Durchlaufzeiten & höhere Verfügbarkeit
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Geringere Kapitalbindung & Bestände
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Steigerung von Produktivität & Lieferfähigkeit
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Transparenz entlang der gesamten Supply Chain
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Fundierte, konsistente Entscheidungsgrundlagen
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Was uns auszeichnet:
Hoher Praxisbezug – wir wissen, was in Produktion & Logistik zählt
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Fokus auf messbare Ergebnisse & schnelle Erfolge
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IoT-Lösungen, die in Tagen statt Monaten produktiv gehen
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Use Cases - Projekte aus der Praxis
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Lebensmittelkonzern
OEE – Stückzähler & Ausfallerkennung – direkt an der Linie
Ausgangslage: Das Controlling rechnet mit den Soll-Mengen, doch die reellen geplanten & ungeplanten Stillstände wie Rüstzeiten, Mikrostops und Ausfälle bleiben im Dunkeln.
Vorgehen: IoT-Device an der Linie montiert → Stückzählung in Echtzeit, Erkennung von Mikrostops, Korrelation mit Nachschub- & Rüstereignissen sowie Ausfällen → Erstellung eines OEE-Dashboards.
Ergebnis: OEE +5,5 Prozentpunkte, Mikrostops –25 %, Rüstzeiten –11 %.
Fortfolgend: Standortübergreifende OEE-Reporting auf Basis eines gemeinsamen Data Warehouses über 4 Werke mit Best-Practice-Rollout.
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Kontraktlogistiker
Gabelstapler & Wege – Optimierte Auslastung & Flottengröße
Ausgangslage: Geringe Flotten-Auslastung & -Produktivität, Leerfahrten, zu hohe Anzahl an Flurförderfahrzeugen sowie Personalbindung.
Vorgehen: IoT-Devices an die FFZ → Flottenanalyse: Produktivität (beladen/unbeladen), Auslastung in %, Shocks, Fahrdistanzen → Abgleich mit Transaktionen/Picks → Ableitung: Sensitivitätsanalyse & Empfehlung der optimalen Flottengröße, Optimierung der Picklisten, Doppelspiel-Potenzial → Erstellung eines kennzahlenbasierten Flotten-Dashboards.
Ergebnis: Flotte –28 % (11 Fahrzeuge), Auslastung +33 %, TCO –60.500 € p.a., Personalkosten: –413.000 € p.a.
Fortfolgend: Workforce- & Workloadmanagement (laufendes Projekt).
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Kosmetikkonzern
Materialflussüberwachung – Optimierte Durchlaufzeiten
Ausgangslage: Mangelnde Produktionsversorgung durch ineffiziente Lagerstrategie sowie Staus durch Bottlenecks auf Shopfloor & Fördertechnik.
Vorgehen: IoT-Device an der Fördertechnik → Ermittlung der Prozesszeiten, Durchlaufzeiten & -Taktung → Analyse & Bewertung der Lagerstrategie (Heatmap) → Analyse & Optimierung der Replenishment-Strategie → Erstellung eines kennzahlenbasierten Materialfluss-Dashboards.
Ergebnis: OEE +5 Prozentpunkte, OTIF +4 Prozentpunkte, Durchlaufarte +450 Paletten p.d., Durchlaufzeit –23 h.
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Kontraktlogistiker
Daten- & Kennzahlentransparenz – Auflösen von Datensilos
Ausgangslage: Unterschiedliche Systeme Intern (ERP, CRM, MES, WMS, etc.), zusätzliche Systeme des Endkunden, Exceltabellen, manuelle Prozesse.
Vorgehen: Analyse der System-Infrastruktur → Konsolidierung in einem Data Warehouse, insb. Integration des Kundensystems durch Schnittstellen → Bereinigung & Anreicherung der Daten → Auswertung & Bereitstellung (einschl. Schnittstellen zur Integration in die bestehenden Systeme).
Ergebnis: Systemübergreifendes Reporting & proaktive, kennzahlenbasierte Entscheidungsgrundlagen.
