Lösungen
Was bremst Ihr Vorhaben gerade?
Starten Sie bei der Situation, die Sie im Alltag tatsächlich lösen müssen. Jeder Entscheidungspfad zeigt, was zuerst geklärt wird und welches greifbare Ergebnis daraus entstehen kann.
Lösungsfinder
Erkennen Sie Ihre Situation – und öffnen Sie den passenden Entscheidungsweg.
Die sechs Wege verbinden vorhandene Symptome mit dem Prüfbedarf, möglichen Arbeitsergebnissen und einer passenden nächsten Aktion.
1Datenqualität verbessernDatenquellen, Dubletten, Lücken und Definitionen sichtbar machen, damit Reporting, Migration, Automatisierung und KI auf einer belastbaren Grundlage starten.
Wenn Sie das erkennen
- Reports widersprechen sich
- Stammdaten sind uneinheitlich
Dann wird geklärt
- Datenquellen und Verantwortlichkeiten bewerten
- Dubletten, Lücken und Definitionskonflikte sichtbar machen
Damit liegt vor
- Datenqualitätsbewertung
- Bereinigungsplan
Sinnvoller nächster Schritt
Mit einem Datenqualitäts-Sprint starten und die kritischsten Datenfelder, Quellen und Definitionen priorisieren.
Risiko ohne Klärung: Schlechte Datenqualität führt zu widersprüchlichen Entscheidungen, Migrationsproblemen, Nacharbeit und KI- oder Reporting-Projekten ohne belastbare Grundlage.
2Prozessoptimierung in der ProduktionManuelle Abläufe, Medienbrüche und Engpässe in Produktionsprozessen analysieren und nach Wirkung, Aufwand und Umsetzbarkeit priorisieren.
Wenn Sie das erkennen
- Excel- oder Papierprozesse
- späte Rückmeldungen
Dann wird geklärt
- Prozess mit Fachbereichen aufnehmen
- Engpässe, Datenbrüche und Ursachen bewerten
Damit liegt vor
- Prozessbild
- Vorher-Nachher-Logik
Sinnvoller nächster Schritt
Mit einem Prozess-/System-Workshop starten und die wichtigsten Brüche im Ablauf sichtbar machen.
Risiko ohne Klärung: Unklare Prozesse binden Kapazität, erzeugen Schattenlisten, verzögern Rückmeldungen und machen Automatisierung an der falschen Stelle teuer.
3KI-Use-Case-BewertungPrüfen, ob KI für Qualität, Prognosen, Assistenzsysteme oder Datenanalyse sinnvoll ist oder ein anderer Hebel zuerst kommt.
Wenn Sie das erkennen
- KI-Idee ohne Datenreife
- unklarer Nutzen
Dann wird geklärt
- Use Case, Datenlage und Prozessintegration prüfen
- Nutzen, Aufwand, Risiko und Governance bewerten
Damit liegt vor
- Machbarkeitsbewertung
- Use-Case-Matrix
Sinnvoller nächster Schritt
Mit einer KI-Use-Case-Bewertung starten, bevor Modelltraining, Toolauswahl oder Rollout entschieden werden.
Risiko ohne Klärung: KI-Initiativen ohne Datenreife, Prozessbezug und Verantwortlichkeiten verbrennen Budget und erzeugen Erwartungen, die operativ nicht gehalten werden.
4Layered Process Audit digital einführenLPA-Strukturen, Rollen, Prüfzyklen, Abweichungsmanagement und digitale Auswertung nachvollziehbar aufbauen.
Wenn Sie das erkennen
- uneinheitliche Auditfragen
- unklare Eskalationen
Dann wird geklärt
- Auditstruktur und Prüfebenen definieren
- Rollen, Intervalle und Eskalation klären
Damit liegt vor
- LPA-Struktur
- Maßnahmenlogik
Sinnvoller nächster Schritt
Mit einem LPA-Strukturworkshop starten und Fragen, Rollen, Ebenen und Maßnahmenlogik ordnen.
Risiko ohne Klärung: Ohne klare LPA-Struktur bleiben Abweichungen lokal, Maßnahmen werden nicht nachverfolgt und Qualitätsrisiken werden zu spät sichtbar.
5Systemeinführung ohne ChaosAnforderungen, Datenmigration, Schnittstellen, Rollen, Fachbereichseinbindung und Rollout vor ERP-, PDM-, CRM- oder MES-Einführungen klären.
Wenn Sie das erkennen
- Datenmigration unklar
- Schnittstellen ungeordnet
Dann wird geklärt
- Anforderungen und reale Prozesse klären
- Datenmigration, Schnittstellen und Rollen strukturieren
Damit liegt vor
- Migrationsplan
- Schnittstellenbild
Sinnvoller nächster Schritt
Mit einem Systemeinführungs-Check starten und Risiken vor Auswahl, Migration oder Go-live sichtbar machen.
Risiko ohne Klärung: Systemeinführungen ohne saubere Anforderungen, Datenmigration und Fachbereichseinbindung führen zu Go-live-Risiken, Akzeptanzproblemen und teuren Korrekturschleifen.
6Produktionsdaten auswertenProduktionsdaten aus Maschinen, Rückmeldungen, Tabellen und Systemen strukturieren und für operative Steuerung nutzbar machen.
Wenn Sie das erkennen
- späte Kennzahlen
- uneinheitliche Rückmeldungen
Dann wird geklärt
- Datenquellen und Rückmeldeprozesse prüfen
- Kennzahlenlogik und Datenmodell definieren
Damit liegt vor
- Datenflussbild
- Kennzahlenmodell
Sinnvoller nächster Schritt
Mit einem Produktionsdaten-Check starten und klären, welche Daten für Steuerung wirklich belastbar sind.
Risiko ohne Klärung: Wenn Produktionsdaten zu spät, uneinheitlich oder unvollständig vorliegen, werden Engpässe, Qualitätsthemen und Kapazitätsprobleme erst erkannt, wenn sie bereits wirken.
Nächster Schritt
Sie wissen noch nicht, welcher Einstieg passt?
Beschreiben Sie kurz Ihre Ausgangslage. Evolution Data ordnet ein, ob Daten, Prozesse, Systeme, Automatisierung oder KI der richtige Hebel sind.