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Bereitstellung eines Zentralisierten Dashboards zur integrierten Datennutzung
Adressierte Fähigkeiten
  • Informationsbereitstellung
  • Datenbasierte Entscheidungsfindung
Voraussetzungen

Data Analytics Tool empfohlen

Kurzbeschreibung

Ein zentrales Dashboard bündelt Daten aus ERP, Fertigung, Instandhaltung, Vertrieb und weiteren Quellen und stellt sie rollenbasiert dar. Fachbereiche definieren gemeinsam mit Controlling und IT die wichtigsten Kennzahlen, Zielwerte, Schwellen und Drill-down-Wege. Daten werden über Schnittstellen oder Ladeprozesse übernommen, bereinigt und in ein gemeinsames Datenmodell überführt. Verantwortliche pflegen Regeln zur Datenqualität, Zugriffsrechte und Freigaben. Führungskräfte sehen tagesaktuelle Lagebilder; Teams verfolgen Auftragsstatus, Bestände, Durchlaufzeiten oder Maschinenzustände und können bis zur Belegebene navigieren. Benachrichtigungen zu Abweichungen werden zeitnah ausgelöst und in Besprechungen besprochen. Die Einführung umfasst die Festlegung verbindlicher Definitionen, die Dokumentation der Kennzahlen und einen Regelkreis zur Verbesserung. So entfallen manuelle Exporte, widersprüchliche Tabellen und E-Mail-Runden. Die Maßnahme beschleunigt Entscheidungen, erhöht Transparenz über Bereiche hinweg und unterstützt Kooperation, weil alle mit derselben, nachvollziehbar aufbereiteten Datengrundlage arbeiten. Schulungen befähigen Nutzerinnen, eigene Sichten zu erstellen und Fragen selbstständig zu prüfen, ohne Einzeldaten zu verformen.

Aufwand
Personeller Aufwand
mittel
Zeitlicher Rahmen
mittel
Komplexität
hoch
Ressourcen

Personelle Ressourcen:

  • IT-Personal
  • Fachpersonal
  • Projektleitung
  • externe Entwickler/Berater

Materielle Ressourcen:

  • Dashboard-Software (z. B. Power BI
  • Tableau)
Möglicher Ablauf
  1. Anforderungsanalyse zur Dashboard-Funktionalität
  2. Auswahl geeigneter Dashboard-Lösung
  3. Konzeption und Umsetzung der Integration von Datenquellen
  4. Einführung und Schulung der Mitarbeitenden
  5. Laufende Optimierung auf Basis von Nutzerfeedback
  6. Nachfolgende Maßnahme: Predictive Analytics
  7. IoT-Integration
Risiken
  • Technische Komplexität der Integration
  • Akzeptanzprobleme der Mitarbeitenden
Erfahrungen aus der Praxis