Lösungen

Konkrete Einstiegspunkte für operative Prozess-, Daten- und Systemprobleme.

Wählen Sie die Ausgangslage, die Ihrem Problem am nächsten kommt. Jede Lösung zeigt Symptome, Risiko, betroffene Rollen, EDBC-Vorgehen und einen sinnvollen nächsten Schritt.

Problemorientierte Landingpages

Nicht nach Leistung suchen. Nach Ausgangslage einsteigen.

Die Seiten sind für typische Such- und Entscheidungssituationen aufgebaut: Datenqualität, Produktionsdaten, Prozessoptimierung, KI-Bewertung, LPA und Systemeinführung.

Geschäftsführung, IT, Operations und Digitalisierung

Datenqualität verbessern

Datenquellen, Dubletten, Lücken und Definitionen sichtbar machen, damit Reporting, Migration, Automatisierung und KI auf einer belastbaren Grundlage starten.

Risiko: Schlechte Datenqualität führt zu widersprüchlichen Entscheidungen, Migrationsproblemen, Nacharbeit und KI- oder Reporting-Projekten ohne belastbare Grundlage.

Nächster Schritt: Mit einem Datenqualitäts-Sprint starten und die kritischsten Datenfelder, Quellen und Definitionen priorisieren.

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Produktionsleitung, Operations, Qualität und Geschäftsführung

Prozessoptimierung in der Produktion

Manuelle Abläufe, Medienbrüche und Engpässe in Produktionsprozessen analysieren und nach Wirkung, Aufwand und Umsetzbarkeit priorisieren.

Risiko: Unklare Prozesse binden Kapazität, erzeugen Schattenlisten, verzögern Rückmeldungen und machen Automatisierung an der falschen Stelle teuer.

Nächster Schritt: Mit einem Prozess-/System-Workshop starten und die wichtigsten Brüche im Ablauf sichtbar machen.

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Geschäftsführung, IT, Digitalisierung, Qualität und Operations

KI Use Case Bewertung

Prüfen, ob KI für Qualität, Prognosen, Assistenzsysteme oder Datenanalyse sinnvoll ist oder ein anderer Hebel zuerst kommt.

Risiko: KI-Initiativen ohne Datenreife, Prozessbezug und Verantwortlichkeiten verbrennen Budget und erzeugen Erwartungen, die operativ nicht gehalten werden.

Nächster Schritt: Mit einer KI-Use-Case-Bewertung starten, bevor Modelltraining, Toolauswahl oder Rollout entschieden werden.

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Qualitätsleitung, Produktionsleitung und Operations

Layered Process Audit digital einführen

LPA-Strukturen, Rollen, Prüfzyklen, Abweichungsmanagement und digitale Auswertung pragmatisch aufbauen.

Risiko: Ohne klare LPA-Struktur bleiben Abweichungen lokal, Maßnahmen werden nicht nachverfolgt und Qualitätsrisiken werden zu spät sichtbar.

Nächster Schritt: Mit einem LPA-Strukturworkshop starten und Fragen, Rollen, Ebenen und Maßnahmenlogik ordnen.

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IT-Leitung, Fachbereiche, Operations und Geschäftsführung

Systemeinführung ohne Chaos

Anforderungen, Datenmigration, Schnittstellen, Rollen, Fachbereichseinbindung und Rollout vor ERP-, PDM-, CRM- oder MES-Einführungen klären.

Risiko: Systemeinführungen ohne saubere Anforderungen, Datenmigration und Fachbereichseinbindung führen zu Go-live-Risiken, Akzeptanzproblemen und teuren Korrekturschleifen.

Nächster Schritt: Mit einem Systemeinführungs-Check starten und Risiken vor Auswahl, Migration oder Go-live sichtbar machen.

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Produktionsleitung, Operations, IT und Geschäftsführung

Produktionsdaten auswerten

Produktionsdaten aus Maschinen, Rückmeldungen, Tabellen und Systemen strukturieren und für operative Steuerung nutzbar machen.

Risiko: Wenn Produktionsdaten zu spät, uneinheitlich oder unvollständig vorliegen, werden Engpässe, Qualitätsthemen und Kapazitätsprobleme erst erkannt, wenn sie bereits wirken.

Nächster Schritt: Mit einem Produktionsdaten-Check starten und klären, welche Daten für Steuerung wirklich belastbar sind.

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Nächster Schritt

Sie wissen noch nicht, welcher Einstieg passt?

Beschreiben Sie kurz Ihre Ausgangslage. EDBC ordnet ein, ob Daten, Prozesse, Systeme, Automatisierung oder KI der richtige Hebel sind.

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