01
Daten
Daten wirken plausibel, sind aber nicht entscheidungsfähig.
Definitionen, Pflichtfelder, Dubletten und Quellen passen nicht sauber zusammen.
Evolution Data GmbH / EDBC
Wir finden die Ursache, wenn Daten, Prozesse und Systeme Leistung bremsen.
Evolution Data hilft Industrieunternehmen, operative Probleme belastbar einzuordnen: Datenqualität, Prozessbrüche, Systemübergaben, KI-Potenziale und die nächste wirtschaftlich sinnvolle Maßnahme.
- Einstieg
- Datenqualität prüfen
- Einstieg
- Prozessbruch finden
- Einstieg
- Systemlogik klären
- Einstieg
- KI-Use-Case bewerten
EDBC Operating System
Prozess, Daten und Umsetzung in einer Sicht
Engpassidentifizieren
Datenqualitätbewerten
Systemflussintegrieren
Umsetzungpriorisieren
ERP
PDM
MES
CRM
BI
KI
Prozesskette
steuerbar
1Shopfloor
2Daten
3Analyse
4
operative Blickwinkel
Daten, Prozesse, Systeme und KI werden gemeinsam betrachtet.
1
klares Lagebild
Ursache, Risiko und nächster Schritt werden entscheidbar.
0
Tool-Zwang
Wenn klassische Prozess- oder Datenarbeit sinnvoller ist, sagen wir das.
DACH
Industriefokus
Pragmatische Umsetzung für Mittelstand und industrielle Organisationen.
Datencheck statt BauchgefühlProzessbild statt EinzelmeinungenPilot statt GroßprojektUmsetzung statt Folienende
Problem-Landkarte
Ein guter digitaler Schritt beginnt nicht beim Tool, sondern beim Engpass.
Evolution Data verbindet Daten, Prozesse, Systeme und KI zu einem gemeinsamen Lagebild. So entsteht ein klarer nächster Schritt statt noch einer losen Idee.
Diagnose
Ursache, Datenlage und Prozessbruch sichtbar machen
Priorisierung
Hebel nach Wirkung, Aufwand, Risiko und Abhängigkeiten sortieren
Umsetzung
Pilot, Systemlogik, Datencheck oder Maßnahme in den Betrieb bringen
02
Prozess
Abläufe funktionieren nur mit manueller Nacharbeit.
Übergaben, Rollen und Eskalationen sind nicht klar genug für stabile Steuerung.
03
System
Software bildet den operativen Alltag nicht sauber ab.
Schnittstellen, Rechte, Workflows oder Datenflüsse bremsen statt zu entlasten.
04
KI
Use Cases klingen gut, aber Nutzen und Risiko bleiben unscharf.
Datenbasis, Prozessreife und Governance entscheiden, ob KI sinnvoll ist.
Betrieb
reale Abläufe
Transparenz
belastbare Daten
Maßnahme
umsetzbarer Plan
Was wir umsetzen
Von Unternehmens-KI bis Digital Twin: technische Umsetzung mit operativem Nutzen.
Unser gemeinsamer Nenner
Discovery Workshop
Daten- und Prozesscheck
MVP / Pilot
Betrieb & Training
ansehen
Unternehmens-ChatGPT & RAG
- Ausgangslage
- Wissen liegt verteilt in Dokumenten, Laufwerken und Systemen.
- Ergebnis
- Interner KI-Assistent mit Quellen, Rollenrechten, Governance und Training.
RAGWissenssucheDSGVO
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AI Implementation
- Ausgangslage
- KI-Ideen sind da, aber Nutzen, Datenreife und Risiko sind unklar.
- Ergebnis
- Use-Case-Bewertung, Prototyp, Integration und verantwortbarer Betrieb.
Use CasesPilotGovernance
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Digital Twin & Monitoring
- Ausgangslage
- Abweichungen werden erkannt, wenn sie bereits Kosten verursachen.
- Ergebnis
- Live-Lagebild, Anomalieerkennung, Predictive Analytics und Eskalationslogik.
IoTAnomalienDashboards
ansehen
Kosteneffiziente Entwicklung
- Ausgangslage
- Excel, E-Mail und Insellösungen bremsen operative Teams.
- Ergebnis
- MVP, interne Web-App, Portal oder Workflow-System mit sauberem Ausbaupfad.
MVPWeb AppsPortale
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Mobile Business Apps
- Ausgangslage
- Mobile Arbeit wird stationär oder papierlastig dokumentiert.
- Ergebnis
- App, PWA oder mobiler Workflow für Service, Audit, Qualität und Außendienst.
PWAServiceAudit
ansehen
Drohnen, Inspektion & Lagebild
- Ausgangslage
- Drohnen liefern Daten, aber Auswertung, Lagebild und Integration fehlen.
- Ergebnis
- KI-Auswertung, Inspektionslogik, Sensorfusion und Drohnenabwehr-Einordnung.
InspektionSensorfusionSecurity
Leistungsbereiche
Komplexe Themen werden als klare Entscheidungsflächen sichtbar.
Jede Leistung ist als Einstieg gedacht: erst einordnen, dann entscheiden, dann gezielt bauen, verbessern oder qualifizieren.
01
Belastbare Daten für Entscheidungen, Systeme und KI
Datenanalyse
Wir klären, welche Datenfelder, Quellen und Definitionen Entscheidungen verzerren - und priorisieren Korrekturen nach Wirkung.
Problem
Daten sind verteilt, uneinheitlich, doppelt, unvollständig oder nicht entscheidungsfähig. KI und Automatisierung scheitern dann nicht an Technologie, sondern an der Datenbasis.
Ergebnis
Transparenz über Datenlücken, Dubletten und Qualitätsrisiken
02
Engpässe verstehen und Abläufe verbessern
Prozessoptimierung
Wir machen sichtbar, welche Prozessbrüche, Rollenunklarheiten und Systemübergaben operative Leistung bremsen.
Problem
Viele Abläufe sind historisch gewachsen: unklare Verantwortlichkeiten, manuelle Übergaben, Datenbrüche und Systeme, die nicht zum Prozess passen.
Ergebnis
Prozessbild mit Ursachen, Risiken und Abhängigkeiten
03
ERP, PDM, CRM, MES und Unternehmenssysteme
Systemeinführung
Wir strukturieren Systemeinführungen so, dass Anforderungen, Datenmigration, Schnittstellen, Rollen und Fachbereichsakzeptanz vor dem Go-live geklärt sind.
Problem
Neue Systeme werden oft eingeführt, während Altdaten, Rollen, Schnittstellen und reale Prozesse nicht ausreichend geklärt sind.
Ergebnis
Klare Anforderungen und realistische Einführungsroadmap
04
KI-Modell-Implementierung, Training und Integration
Industrie-KI
Wir bewerten und implementieren KI dort, wo Datenlage, Prozessintegration, Risiko und Nutzen zusammenpassen.
Problem
Viele KI-Projekte starten mit Technologiebegeisterung, aber ohne klare Datenlage, Prozessintegration oder Nutzenhypothese.
Ergebnis
Bewerteter KI-Use-Case mit Daten-, Risiko- und Nutzenprüfung
Proof ohne Kundennamen
Vertrauen entsteht über Artefakte, nicht über Behauptungen.
Wenn Kundennamen oder Kennzahlen nicht veröffentlicht werden dürfen, zeigen wir, wie Entscheidungen vorbereitet werden: Datenchecks, Prozessbilder, Use-Case-Matrizen, Maßnahmenpläne und Systemskizzen.
Use-Case-Steckbrief
Nutzen, Datenlage, Risiko, Aufwand und Verantwortlichkeit in einer Entscheidungsvorlage.
Datenqualitätscheck
Quellen, Dubletten, Pflichtfelder, Definitionen und Nutzbarkeit für Reporting oder KI.
Prozesslandkarte
Abläufe, Übergaben, Rollen, Eskalationen und Medienbrüche als gemeinsames Bild.
Systemarchitektur
Module, Schnittstellen, Datenflüsse, Rollen und Betriebssicht für Umsetzung und Einführung.
Maßnahmenpriorisierung
Konkrete Arbeitspakete nach Wirkung, Risiko, Aufwand und Abhängigkeiten sortiert.
Pilot-Roadmap
Kleiner Start mit Prüfpunkten für Nutzen, Akzeptanz, Datenlage und Ausbauentscheidung.
Beispiel-Artefakt
Datenqualitätsbewertung
Illustratives Beispiel ohne Kundendaten: Welche Datenrisiken verhindern Reporting, Migration, Automatisierung oder KI?
PrüffeldStatusNächster Schritt
DublettenhochStammdaten zusammenführen
PflichtfeldermittelErfassungsregeln definieren
QuellenlogikunklarDatenfluss dokumentieren
Reporting-FähigkeiteingeschränktKennzahlenmodell aufbauen
Beispiel-Artefakt
Vorher-Nachher-Prozesslogik
Illustratives Muster für operative Abläufe: erst Engpass verstehen, dann Prozess, Daten und System gemeinsam verbessern.
Vorher
- - Excel-Rückmeldung
- - manuelle Übergabe
- - unklare Eskalation
- - späte Auswertung
Nachher
- - digitale Erfassung
- - klare Rollen
- - Maßnahmenverfolgung
- - steuerbares Dashboard
Beispiel-Artefakt
Use-Case- und Aufwand-Nutzen-Matrix
So wird aus Ideen eine belastbare Entscheidung: Welcher Hebel lohnt sich, welcher erzeugt Risiko, was sollte zuerst passieren?
HebelNutzenAufwandEntscheidung
Datenbereinigunghochmittelsofort starten
RegelautomatisierunghochniedrigQuick Win
KI-Modellunklarhocherst Datenreife prüfen
Custom SystemhochmittelMVP schneiden
Beispiel-Artefakt
Systemarchitektur-Skizze
Keine Software am Fachbereich vorbei: Rollen, Daten, Schnittstellen und Betrieb werden vor der Umsetzung geklärt.
01Fachbereich
02Prozess
03Datenmodell
04Schnittstellen
05Betrieb
Wie Ergebnisse greifbar werden
anonymisierte ProjektmusterVorher-Nachher-ProzesslogikDatenqualitätsbewertungUse-Case- und Aufwand-Nutzen-MatrixSystemarchitektur-SkizzeUmsetzungs-Roadmap
KI-Managementqualifikation
KI-Kompetenz aufbauen, bevor Tool-Nutzung zu Schatten-KI wird.
Der KI-Führerschein ist ein praxisorientiertes Qualifizierungsformat für Unternehmen. Ziel ist nicht Toolwissen, sondern Entscheidungssicherheit: Use Cases bewerten, Daten- und Prozessreife prüfen, Risiken verstehen und Governance einordnen.
KI-Führerschein Light
Mitarbeitende und Führungskräfte
Grundverständnis, sichere Nutzung, gemeinsames Vokabular
Impuls, Workshop oder Inhouse-Grundlage. Dauer und Tiefe werden passend zur Zielgruppe abgestimmt.
KI-Führerschein Professional
Fachbereiche, Projektleiter, Digitalisierung
Use Cases bewerten, Datenreife prüfen, Umsetzung vorbereiten
Praxisformat mit Use-Case-Arbeit. Dauer und Tiefe werden passend zur Zielgruppe abgestimmt.
Advanced / Management
Geschäftsführung, IT, Produktion, Qualität
Priorisierung, Governance, Roadmap und Business Case
Management-Briefing oder Strategie-Workshop. Dauer und Tiefe werden passend zur Zielgruppe abgestimmt.
Teilnahme- oder Abschlussnachweise können organisatorisch ergänzt werden. Es wird keine amtliche Zertifizierung behauptet.
Projekt-Erfahrungen
Anonymisierte Projektmuster als Kaufbeweis.
Die Cases zeigen typische Fehlmuster, EDBC-Beitrag und qualitative Ergebnisse. Konkrete Kennzahlen werden nur ergänzt, wenn sie belegbar freigegeben sind.
Case 1
Automotive-nahe ComplianceTISAX-Begleitung und Informationssicherheitsstruktur
- Herausforderung
- Informationssicherheitsanforderungen mussten in praktikable Prozesse, Verantwortlichkeiten, Nachweise und technische Maßnahmen übersetzt werden.
- Lösung
- Analyse vorhandener Prozesse, Gap-Bewertung, Maßnahmenplanung, Dokumentationsstruktur und Begleitung der Umsetzung.
- Ergebnis
- Es entstand eine strukturierte Grundlage für Verantwortlichkeiten, Nachweise, Maßnahmenplanung und technische Umsetzung.
DokumentenstrukturRollenmodelltechnische Kontrollen
Ähnliches Compliance-Problem besprechenCase 2
ProduktionProduktionsrückmeldungs-Tool
- Herausforderung
- Manuelle Rückmeldungen, uneinheitliche Daten und verzögerte Transparenz erschwerten Auswertung, Planung und Reaktion.
- Lösung
- Individuelles Tool zur Erfassung, Auswertung und Rückmeldung relevanter Produktionsdaten.
- Ergebnis
- Die Rückmeldung wurde als digitaler Prozess mit klaren Datenpunkten, Rollen und Auswertungslogik vorbereitet.
Web-AppDatenbankDashboard
Ähnliches Produktionsproblem besprechenCase 3
QualitätsmanagementEinführung von Layered Process Audits über eine Unternehmensgruppe
- Herausforderung
- Standortübergreifende Standards, Rollen, Prüfzyklen und Eskalationen mussten verständlich, akzeptiert und digital auswertbar werden.
- Lösung
- Konzeption und Einführung eines gruppenweiten LPA-Systems inklusive Prozessstruktur, Rollen und digitaler Unterstützung.
- Ergebnis
- Die Auditlogik wurde in eine einheitliche, auswertbare Struktur mit Verantwortlichkeiten, Prüfzyklen und Maßnahmenverfolgung übersetzt.
Audit-StrukturDashboardRollenmodell
Ähnliches Qualitätsproblem besprechenCase 4
SystementwicklungEntwicklung eines unternehmensinternen MES-/ERP-/PDM-Systems
- Herausforderung
- Fachliche Anforderungen, Schnittstellen, Rollen, Datenqualität und operative Nutzung mussten in einer wartbaren Architektur zusammengeführt werden.
- Lösung
- Analyse der Anforderungen, Systemarchitektur, Entwicklung zentraler Module, Schnittstellen und Rollen-/Rechtekonzept.
- Ergebnis
- Fachliche Anforderungen, Datenmodell, Schnittstellen und Rollen wurden in eine tragfähige Systemarchitektur überführt.
Web-FrontendDatenbankSchnittstellen
Ähnliches Systemproblem besprechenVorgehen
Vom Problemverständnis bis zur betreuten Lösung.
Wir arbeiten strukturiert, aber nicht theoretisch. Jede Phase liefert konkrete Ergebnisse für Entscheidung, Umsetzung oder Betrieb.
01
Problem verstehen
Wir analysieren nicht nur Anforderungen, sondern Ursachen. Dazu betrachten wir Prozesse, Daten, Systeme, Rollen, Schnittstellen und operative Realität.
- Problemverständnis
- Prozessbild
- Engpassanalyse
02
Lösung priorisieren
Nicht jede Idee ist ein gutes Projekt. Wir bewerten Nutzen, Machbarkeit, Aufwand, Risiken und Abhängigkeiten.
- Use-Case-Matrix
- Priorisierte Roadmap
- Aufwand-Nutzen-Bewertung
03
Konzept und Architektur entwickeln
Wir definieren, wie Lösung, Prozess, Datenmodell, Schnittstellen und technische Architektur zusammenpassen.
- Zielbild
- technische Architektur
- Datenmodell
04
Umsetzen und integrieren
Wir entwickeln, automatisieren, integrieren und testen - eng an den realen Anforderungen des Unternehmens.
- MVP
- produktive Software
- Automatisierung
05
Einführen, verbessern und betreuen
Eine Lösung ist erst erfolgreich, wenn sie im Alltag funktioniert. Deshalb begleiten wir Einführung, Schulung, Monitoring und Weiterentwicklung.
- Rollout
- Schulung
- Betriebskonzept
Mögliche Einstiegsformate
Konkret starten, ohne ein Großprojekt zu erzwingen.
Der Einstieg bleibt klein genug für eine schnelle Entscheidung und konkret genug für Wirkung: Problem-Check, Datenqualitäts-Sprint, Prozess-/System-Workshop, KI-Use-Case-Bewertung oder Pilotprojekt.
Problem-Check
Wir ordnen eine konkrete Ausgangslage ein und klären, ob Daten, Prozesse, Systeme, Organisation oder KI der richtige Hebel sind.
Geeignet für: Unternehmen, die vor einer größeren Maßnahme erst Klarheit brauchen.
Ergebnis: Einordnung von Ursache, Risiko und sinnvollem nächsten Schritt.
Datenqualitäts-Sprint
Wir prüfen Datenquellen, Dubletten, Definitionen, Vollständigkeit und Nutzbarkeit für Reporting, Migration, Automatisierung oder KI.
Geeignet für: Unternehmen mit unsicheren oder verteilten Datenbeständen.
Ergebnis: Datenqualitätsbewertung, Risikobild und priorisierte Korrekturen.
Prozess-/System-Workshop
Wir analysieren operative Abläufe, Medienbrüche, Systemübergaben und Verantwortlichkeiten gemeinsam mit Fachbereichen und IT.
Geeignet für: Teams mit unklaren Abläufen, Systembrüchen oder Rollout-Risiken.
Ergebnis: Prozessbild, Systembrüche, Verantwortlichkeiten und Maßnahmenpriorisierung.
KI-Use-Case-Bewertung
Wir prüfen, ob KI technisch, wirtschaftlich und organisatorisch sinnvoll ist oder ob Datenarbeit, Automatisierung oder Prozessklarheit zuerst kommen muss.
Geeignet für: Unternehmen, die KI prüfen möchten, ohne einem Hype zu folgen.
Ergebnis: Risiko-/Nutzenmatrix, Datencheck und Empfehlung zum nächsten Schritt.
KI-Managementqualifikation
Wir bauen KI-Kompetenz rollenbasiert auf - von sicherer Nutzung bis Management-Entscheidung über Use Cases, Risiken und Governance.
Geeignet für: Unternehmen, die KI sicher, realistisch und verantwortbar einführen möchten.
Ergebnis: Praxisformat mit Use-Case-Orientierung und Teilnahme-/Abschlussnachweis ohne amtlichen Anspruch.
Pilotprojekt
Wir schneiden eine erste nutzbare Umsetzung so, dass Nutzen, Akzeptanz, Datenlage und Integrationsaufwand realistisch geprüft werden.
Geeignet für: Unternehmen, die nicht direkt ein Großprojekt starten möchten.
Ergebnis: Validierter Pilot mit Entscheidungsvorlage für Ausbau oder Stopp.
Laufende Betreuung
Wir begleiten Systeme, Datenflüsse, Automatisierungen und KI-Lösungen nach der Einführung weiter.
Geeignet für: Unternehmen, die langfristige Stabilität, Weiterentwicklung und technische Betreuung benötigen.
Ergebnis: Betriebs-, Wartungs- und Weiterentwicklungsmodell.
So starten wir
Eine grobe Beschreibung reicht.
Der Einstieg soll nicht nach Großprojekt riechen. Ziel ist zuerst eine klare Einordnung von Problem, Datenlage und nächstem Schritt.
30-Minuten-Erstgespräch
Wir verstehen Ihr Problem, Ihre Ausgangslage und den gewünschten Zielzustand.
Problem- und Datenlage einordnen
Wir prüfen gemeinsam, ob der Hebel eher in Prozessen, Daten, Systemen, Automatisierung oder KI liegt.
Nächsten Schritt empfehlen
Je nach Situation empfehlen wir Workshop, Audit, Potenzialanalyse, MVP oder direkte Umsetzung.
Pragmatisch umsetzen
Wenn die Richtung klar ist, entwickeln wir eine Lösung, die technisch sauber und operativ nutzbar ist.
KI-Positionierung
KI ist ein Werkzeug - nicht die Strategie.
Wir setzen KI dort ein, wo sie belastbaren Nutzen schafft. Wenn klassische Automatisierung, bessere Datenstrukturen oder Systemintegration sinnvoller sind, sagen wir das offen.
Problem
Ausgangslage verstehen
Daten
Qualität und Quellen prüfen
Hebel
Automatisierung, System oder KI wählen
Umsetzung
MVP oder produktive Lösung bauen
Orientierung: Wenn Daten, Prozesse und Systeme zusammenpassen, wird klar, ob KI, Automatisierung oder Systementwicklung der sinnvollste nächste Schritt ist.
Warum EDBC
Technisch stark, industriell erfahren, umsetzungsorientiert.
EDBC verbindet tiefes Problemverständnis mit pragmatischer Umsetzung und laufender Betreuung.
Keine klassische Beratung: EDBC analysiert Ursachen und setzt Lösungen mit um.
Keine reine Softwareagentur: Wir verstehen Prozess, Engpass und Business-Kontext vor der Entwicklung.
Keine KI-Hype-Agentur: KI wird nur eingesetzt, wenn sie technisch, wirtschaftlich und organisatorisch sinnvoll ist.
Industrieerfahrung aus Automotive, Produktion, Logistik und komplexen Datenlandschaften.
Datenqualität, Systemintegration und operative Akzeptanz werden von Beginn an mitgedacht.
Pragmatische Umsetzung: MVP, produktive Systeme, Rollout, Betreuung und Weiterentwicklung.
Insights
Fachliche Orientierung für Datenqualität, KI, LPA, TISAX und Systementwicklung.
Die Artikel greifen typische Entscheidungsfragen auf und führen direkt zu passenden Leistungen oder Einstiegsformaten.
Datenqualität·6 Min.
Warum KI-Projekte oft an schlechter Datenqualität scheitern
KI wird erst belastbar, wenn Stammdaten, Prozessdaten und Entscheidungslogik sauber genug sind.
Artikel lesenKI in der Industrie·5 Min.
Wann KI sinnvoll ist - und wann Automatisierung besser ist
Nicht jeder Prozess braucht KI. Oft erzeugen Regelautomatisierung, Datenbereinigung oder Systemintegration schneller Nutzen.
Artikel lesenDatenqualität·5 Min.
Datenqualitäts-Check: Was Unternehmen vor Reporting, Migration oder KI prüfen sollten
Ein Datenqualitäts-Check zeigt, ob Daten für Reporting, Migration, Automatisierung oder KI belastbar genug sind.
Artikel lesenFAQ
Häufige Fragen vor dem ersten Projekt
Klare Antworten zu KI, Automatisierung, Datenqualität, Systemintegration und Projektstart.
Was unterscheidet EDBC von klassischer Unternehmensberatung?+
EDBC bleibt nicht bei Analyse und Konzept stehen. Wir verstehen Ursachen in Prozessen, Daten, Systemen und Organisation und begleiten die Umsetzung bis in Software, Datenflüsse, Systemintegration und operative Einführung.
Entwickelt EDBC auch eigene Software?+
Ja. Wir entwickeln individuelle Systeme, interne Plattformen, Dashboards, Produktionsrückmeldungen, Schnittstellen und MES-, ERP- oder PDM-nahe Lösungen, wenn Standardsoftware die Anforderungen nicht sauber abbildet.
Wann lohnt sich KI für ein Unternehmen?+
KI lohnt sich, wenn ein klares Problem, geeignete Daten, ein nutzbarer Prozess und ein wirtschaftlicher Nutzen zusammenkommen. Wir prüfen kritisch, ob KI wirklich der beste Hebel ist oder ob Automatisierung, Datenbereinigung oder Systemintegration zuerst sinnvoller sind.
Was passiert, wenn unsere Datenqualität schlecht ist?+
Dann starten wir nicht blind mit KI oder Reporting, sondern analysieren die Datenqualität. Dubletten, fehlende Strukturen, uneinheitliche Definitionen und Datenlücken werden sichtbar gemacht, priorisiert und pragmatisch bereinigt.
Unterstützt EDBC bei ERP-, PDM-, CRM- oder MES-Einführungen?+
Ja. Wir begleiten Anforderungsanalyse, Systemauswahl, Datenmigration, Schnittstellen, Rollenmodelle, Schulung und Rollout. Der Fokus liegt darauf, das System fachlich und technisch in den Unternehmensalltag zu integrieren.
Können bestehende Systeme integriert werden?+
Ja. Wir betrachten APIs, Datenmodelle, Berechtigungen, Rollen, Prozesslogik und Betrieb. Ziel ist keine weitere Insellösung, sondern eine saubere Verbindung bestehender und neuer Systeme.
Begleitet EDBC auch TISAX-nahe oder informationssicherheitsbezogene Anforderungen?+
EDBC begleitet Unternehmen bei der Vorbereitung und Strukturierung TISAX-naher oder informationssicherheitsbezogener Anforderungen. Wir behaupten keine eigene Zertifizierung, sondern unterstützen bei Analyse, Dokumentation, Maßnahmenplanung und Umsetzung.
Unterstützt EDBC bei Layered Process Audits und KVP?+
Ja. Wir unterstützen bei LPA-Struktur, Rollen, Prüfintervallen, Abweichungsmanagement, Digitalisierung und Auswertung. Ziel ist eine auditfähige, verständliche und im Alltag nutzbare Qualitätsstruktur.
Arbeitet EDBC auch langfristig nach Projektabschluss weiter?+
Ja, wenn es sinnvoll ist. Viele Lösungen brauchen Betrieb, Wartung, Monitoring, Schulung und Weiterentwicklung. EDBC kann Projekte nach dem Go-live weiter begleiten.
Wie startet ein typisches Projekt?+
Meist beginnt es mit einem strukturierten Erstgespräch und einer kompakten Analyse. Danach werden Problem, Datenlage, Systeme, Prozessengpässe, Risiken und mögliche nächste Schritte bewertet.
Nächster Schritt
Sie haben ein komplexes Prozess-, Daten- oder Systemproblem?
Beschreiben Sie kurz, was aktuell bremst. Wir ordnen ein, welche Ursache wahrscheinlich ist und welcher nächste Schritt wirtschaftlich sinnvoll wäre.