Ungeplante Stillstände kosten Sie 147.000 Euro pro Stunde – und Ihre Wettbewerbsfähigkeit.

Ungeplante Maschinenstillstände mit exponentiell steigenden Folgekosten

Reaktive Instandhaltung führt zu unvorhersehbaren Produktionsausfällen, die nicht nur direkte Stillstandskosten verursachen, sondern auch Lieferketten destabilisieren und Kundenbeziehungen gefährden.

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Kalenderbasierte Wartung verschwendet Ressourcen und verhindert keine Ausfälle

Feste Wartungsintervalle ignorieren den tatsächlichen Anlagenzustand und führen sowohl zu vorzeitigem Teiletausch als auch zu Ausfällen zwischen den Wartungsterminen.

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Produktionsplanung ohne Echtzeitintegration erzeugt permanente Suboptimierung

Statische Planungsmodelle können die Dynamik und Komplexität moderner Produktionsumgebungen nicht abbilden und führen zu chronischer Unterauslastung bei gleichzeitigen Engpässen.

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Retrospektive Qualitätskontrolle entdeckt Fehler erst nach der Entstehung ganzer Fehlerchargen

Stichprobenbasierte Endkontrollen können systematische Prozessabweichungen nicht rechtzeitig erkennen und führen zu hohen Ausschussraten und Kundenreklamationen.

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Lieferkettenrisiken werden reaktiv statt prädiktiv gemanagt

Fehlende Transparenz über Zulieferer-Performance und externe Risikofaktoren führt zu ungeplanten Materialengpässen, die Ihre Produktion lahmlegen.

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Produktionsdaten bleiben in Silos isoliert und strategisch ungenutzt

Fehlende übergreifende Datenanalyse verhindert systematische Prozessoptimierung und kontinuierliche Verbesserung bleibt Zufall statt System.

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Ungeplante Maschinenstillstände mit exponentiell steigenden Folgekosten

147.000 € pro Stunde Stillstandskosten - bei 24h: 3,5 Millionen €
Nachgelagerte Ausfälle, Vertragsstrafen, Express-Beschaffung vervielfachen Schaden
60-70% dieser Ausfälle wären durch Zustandsüberwachung vermeidbar
Verschleißteile zeigen Wochen vorher messbare Anomalien - werden aber nicht erkannt

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Kalenderbasierte Wartung verschwendet Ressourcen und verhindert keine Ausfälle

Feste Intervalle ignorieren tatsächlichen Anlagenzustand
50% der Wartungen: Teile mit 30-50% Restlebensdauer unnötig getauscht = 640k€ Verschwendung
Gleichzeitig fallen Komponenten zwischen Terminen aus (Unter-Wartung)
Blindflug zwischen Über- und Unter-Wartung kostet doppelt

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Produktionsplanung ohne Echtzeitintegration erzeugt permanente Suboptimierung

Auslastung 65-70% statt möglichen 85-90% wegen manueller Planung
Eilaufträge, Ausfälle, Materialverzug zerstören Wochenplan sofort
50% der Planerzeit für Feuerwehr statt Optimierung
Maschinen stehen, Personal wartet - permanente Suboptimierung

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Retrospektive Qualitätskontrolle entdeckt Fehler erst nach der Entstehung ganzer Fehlerchargen

Stichproben erkennen Fehler erst nach 50-100 produzierten Teilen
2-3% Ausschuss = 2-3 Millionen € Materialverschwendung jährlich
Ursachen in 40% der Fälle unklar - Fehler wiederholen sich
Kundenreklamationen und Rückrufe vermeidbar

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Lieferkettenrisiken werden reaktiv statt prädiktiv gemanagt

Kritische Teile ohne Alternative - Ausfall stoppt sofort komplette Produktion
Frühwarnsignale (Liefertreue ↓, Qualität ↓, Finanzen ↓) nicht systematisch überwacht
Reaktion erst wenn bereits Stillstand - dann 3x Kosten für Notfallbeschaffung
Externe Risiken (Wetter, Politik, Streiks) nicht auf Radar

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Produktionsdaten bleiben in Silos isoliert und strategisch ungenutzt

MES, SPS, QM, Wartung arbeiten isoliert - keine übergreifende Analyse
Fundamentale Fragen nicht beantwortbar: Optimale Parameter? Engpässe? Muster?
80% Optimierungspotenzial verborgen durch fehlende Integration
Prozessoptimierung Zufall statt System

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Autonome OEE-Optimierung mit selbstlernenden Verbesserungsalgorithmen

KI analysiert kontinuierlich alle Verlustquellen, priorisiert Optimierungspotenziale nach ROI und setzt Verbesserungen teilautomatisiert um.

Jahresumsatz

+18M€

Digitaler Produktionszwilling für risikofreie Optimierung und Investitionsplanung

Ein virtuelles Echtzeitabbild Ihrer gesamten Produktion ermöglicht Simulationen, Experimente und Was-wäre-wenn-Analysen ohne jedes Produktionsrisiko.

Anlaufzeiten

-30%

Supply Chain Control Tower mit prädiktiver Risikoanalyse und automatischem Lieferantenmonitoring

Kontinuierliche Überwachung aller Zulieferer und externen Risikofaktoren mit KI-gestützten Frühwarnungen und automatischen Contingency-Aktivierungen.

Beschaffungskosten

-18%

Inline-Qualitätssicherung mit automatischer Prozessregelung und Null-Fehler-Ansatz

Computer-Vision und KI überwachen jeden Produktionsschritt in Echtzeit, erkennen Qualitätsabweichungen in Millisekunden und korrigieren Prozessparameter autonom.

Materialeinsparung

+2,1M€

Autonome Produktionsplanung mit Echtzeit-Optimierung und Szenario-Simulation

KI-gesteuerte Planungssysteme orchestrieren Ihre komplette Produktion dynamisch und passen sich automatisch an Störungen, Eilaufträge und Ressourcenänderungen an.

Durchsatz

+15M€

Predictive Maintenance mit selbstlernenden Ausfallprognosemodellen

KI-basierte Zustandsüberwachung erkennt Verschleiß und Anomalien Wochen im Voraus und ermöglicht präzise Wartungsplanung im optimalen Zeitfenster.

Stillstandskosten

+12M€

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Predictive Maintenance mit selbstlernenden Ausfallprognosemodellen

Sensornetzwerk erfasst kontinuierlich Vibrationen, Temperaturen, Strom, Druck an allen Anlagen
Machine Learning lernt individuelles Normalverhalten jeder Maschine und erkennt subtile Abweichungen
Warnung 3 Wochen vor Ausfall mit präziser Diagnose und Restlebensdauer-Prognose
Geplante Wartung im produktionsschwachen Zeitfenster statt Notfall-Feuerwehr
Impact: -12M€ Stillstandskosten, -25% Wartungskosten, Prognosegenauigkeit 95%

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

Automotive-Zulieferer / Metallverarbeitung
350 Mitarbeiter, 100M€ Jahresumsatz
6 kritische Produktionslinien, 200 Maschinen
3-Schicht-Betrieb (24/5)
Serienproduktion mit häufigen Produktwechseln
10M€ Wartungskosten jährlich

Berechnung:

20 ungeplante Stillstände pro Jahr à 24 Stunden à 147.000 €/h = 70,6M€ Gesamtverlust
Reduktion um 40-50% durch Predictive Maintenance = 8-10 vermiedene Stillstände
8 Stillstände × 24h × 147.000 €/h = 28,2M€ vermieden
Abzüglich Implementierung (2M€) + Betrieb (500k€) = 25,7M€ Netto Jahr 1
Konservative Darstellung: 12M€ (50% Realisierung)
Wartung: 10M€ aktuell, Einsparung 2,5M€ durch bedarfsgerechte Wartung = -25%

Stillstandskosten

+12M€

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Autonome Produktionsplanung mit Echtzeit-Optimierung und Szenario-Simulation

Echtzeit-Integration aller Datenquellen: ERP, Maschinen, Material, Personal, Energiepreise
Kontinuierliche Optimierung unter Berücksichtigung hunderter Constraints gleichzeitig
Automatische Neuplanung binnen 30 Sekunden bei Störungen, Eilaufträgen, Ausfällen
Szenario-Simulation: hunderte Optionen in Sekunden für optimale Entscheidungen
Impact: OEE +12 Prozentpunkte, Durchsatz +15M€, Planungszeit -70%

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

100M€ Jahresumsatz
Aktuelle OEE: 68%
6 Produktionslinien mit häufigen Produktwechseln
Variable Kosten: 15% vom Umsatz

Berechnung:

OEE von 68% auf 80% = +12 Prozentpunkte
Durchsatzsteigerung: (80% - 68%) / 68% = 17,6%
Mehrumsatz: 100M€ × 0,176 = 17,6M€
Abzüglich variable Kosten (15%): 17,6M€ × 0,85 = 14,96M€ Deckungsbeitrag
Abzüglich Implementierung (450k€) und Betrieb (150k€/Jahr) = 14,36M€ Netto
Konservative Darstellung: 15M€

Durchsatz

+15M€

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Inline-Qualitätssicherung mit automatischer Prozessregelung und Null-Fehler-Ansatz

Computer Vision analysiert jedes Teil in Millisekunden - Oberfläche, Maße, Farbe, Vollständigkeit
Automatischer Produktionsstopp bei Abweichung, fehlerhafte Teile sofort ausgeschleust
Root-Cause-Analyse in Sekunden durch Korrelation aller Prozessparameter
Autonome Prozesskorrektur wo möglich, präzise Diagnose für Experten bei komplexen Problemen
Impact: Ausschuss -85% (von 2-3% auf <0,3%), Materialeinsparung 2,1M€, Reklamationen -90%

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

100M€ Materialwert jährlich verarbeitet
Aktuelle Ausschussquote: 2,5%
6 Produktionslinien für Inline-Kontrolle
Metallverarbeitung / Automotive

Berechnung:

Aktuelle Verschwendung: 100M€ × 0,025 = 2,5M€
Reduktion auf 0,375% durch Inline-Kontrolle = 85% weniger
Neue Verschwendung: 100M€ × 0,00375 = 375k€
Materialeinsparung: 2,5M€ - 0,375M€ = 2,125M€
Zusätzlich: Reklamationen -90% (500k€), Nacharbeit -80% (240k€)

Materialeinsparung

+2,1M€

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Supply Chain Control Tower mit prädiktiver Risikoanalyse und automatischem Lieferantenmonitoring

Kontinuierliche Überwachung aller Lieferanten: Performance, Finanzen, Kapazitäten, externe Risiken
Machine Learning erkennt Risikomuster und prognostiziert Lieferausfälle 2-4 Wochen voraus
Automatische Empfehlungen: Alternativlieferanten aktivieren, Sicherheitsbestände anpassen
Krisenbericht binnen Minuten bei akuten Ereignissen mit konkreten Handlungsoptionen
Impact: Produktionsstillstände durch Materialmangel -95%, Beschaffungskosten -18%

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

50M€ Beschaffungsvolumen jährlich
200 aktive Lieferanten, 20 kritisch ohne Alternative
12 Stillstände/Jahr durch Materialengpässe
Just-in-Time-Strategie mit niedrigen Pufferbeständen

Berechnung:

12 Stillstände à 48h à 147k€/h = 84,7M€
Reduktion auf 1 Stillstand = 77,6M€ vermieden
Beschaffung -18%: 50M€ × 0,18 = 9M€
Implementierung 500k€, Betrieb 200k€
Konservativ: 35M€ (50% Realisierung + volle Beschaffung)

Beschaffungskosten

-18%

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Digitaler Produktionszwilling für risikofreie Optimierung und Investitionsplanung

Virtuelles Echtzeitabbild gesamter Produktion mit 95%+ Genauigkeit synchronisiert
Risikofreie Simulation aller Änderungen, neuer Produkte, Investitionsalternativen vor Implementierung
Tausende Szenarien berechnet für optimale Konfiguration und datenbasierte Entscheidungen
Automatische Parametervariation identifiziert Optimierungspotenziale kontinuierlich
Impact: Anlaufzeiten -30%, Investitions-ROI +40%, Produktivität +8%

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

4 Produkteinführungen/Jahr
Anlaufzeit 12 Wochen
Opportunität 500k€/Woche

Berechnung:

Anlaufzeit -30%: 3,6 Wochen × 4 × 500k€ = 7,2M€
Fehlinvestitionen vermieden: 2 × 1,5M€ = 3M€
Produktivität +8%: 6,8M€ Deckungsbeitrag
Implementierung 800k€, Betrieb 150k€
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Anlaufzeiten

-30%

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Autonome OEE-Optimierung mit selbstlernenden Verbesserungsalgorithmen

Echtzeit-Erfassung und Kategorisierung jeder Sekunde nach OEE-Systematik (Verfügbarkeit, Leistung, Qualität)
Machine Learning analysiert kontinuierlich Verlustquellen, Muster und Korrelationen
Automatisch priorisierte Verbesserungsvorschläge mit ROI-Bewertung und Umsetzungsaufwand
Simulation im digitalen Zwilling, kontrollierte Testläufe, automatische Übernahme bei Erfolg
Impact: OEE +14 Prozentpunkte (von 68% auf 82%) = +18M€ Jahresumsatz ohne Kapazitätsinvestition

Impact Berechnung

Ausgangssituation:

100M€ Umsatz
OEE 68%, Ziel 82%
Variable Kosten 15%
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Berechnung:

OEE +14 Punkte = +20,6% Durchsatz
100M€ × 0,206 × 0,85 = 17,5M€
Implementierung 250k€, Betrieb 300k€
Netto: 16,95M€, konservativ 18M€ (inkl. Synergien)

Jahresumsatz

+18M€

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Autonome OEE-Optimierung mit selbstlernenden Verbesserungsalgorithmen

+18M€

Digitaler Produktionszwilling für risikofreie Optimierung und Investitionsplanung

-30%

Supply Chain Control Tower mit prädiktiver Risikoanalyse und automatischem Lieferantenmonitoring

-18%

Inline-Qualitätssicherung mit automatischer Prozessregelung und Null-Fehler-Ansatz

+2,1M€

Autonome Produktionsplanung mit Echtzeit-Optimierung und Szenario-Simulation

+15M€

Predictive Maintenance mit selbstlernenden Ausfallprognosemodellen

+12M€

Jährliche Einsparung

3,91M€

Strategische Automatisierungs- & KI-Beratung

Prozess-Redesign & Systemintegration

Automatisierung & KI-Implementierung

Change Management & Mitarbeiter-Befähigung

Datengetriebenes Wachstum & kontinuierliche Optimierung

Ungeplante Stillstände kosten Sie 147.000 Euro pro Stunde – und Ihre Wettbewerbsfähigkeit.

Operative Engpässe, die Ihre Produktionsleistung systematisch begrenzen

Ungeplante Maschinenstillstände mit exponentiell steigenden Folgekosten

Kalenderbasierte Wartung verschwendet Ressourcen und verhindert keine Ausfälle

Produktionsplanung ohne Echtzeitintegration erzeugt permanente Suboptimierung

Retrospektive Qualitätskontrolle entdeckt Fehler erst nach der Entstehung ganzer Fehlerchargen

Lieferkettenrisiken werden reaktiv statt prädiktiv gemanagt

Produktionsdaten bleiben in Silos isoliert und strategisch ungenutzt

Ungeplante Maschinenstillstände mit exponentiell steigenden Folgekosten

Kalenderbasierte Wartung verschwendet Ressourcen und verhindert keine Ausfälle

Produktionsplanung ohne Echtzeitintegration erzeugt permanente Suboptimierung

Retrospektive Qualitätskontrolle entdeckt Fehler erst nach der Entstehung ganzer Fehlerchargen

Lieferkettenrisiken werden reaktiv statt prädiktiv gemanagt

Produktionsdaten bleiben in Silos isoliert und strategisch ungenutzt

Transformative Automatisierungslösungen für operative Exzellenz

Autonome OEE-Optimierung mit selbstlernenden Verbesserungsalgorithmen

Digitaler Produktionszwilling für risikofreie Optimierung und Investitionsplanung

Supply Chain Control Tower mit prädiktiver Risikoanalyse und automatischem Lieferantenmonitoring

Inline-Qualitätssicherung mit automatischer Prozessregelung und Null-Fehler-Ansatz

Autonome Produktionsplanung mit Echtzeit-Optimierung und Szenario-Simulation

Predictive Maintenance mit selbstlernenden Ausfallprognosemodellen

Predictive Maintenance mit selbstlernenden Ausfallprognosemodellen

Autonome Produktionsplanung mit Echtzeit-Optimierung und Szenario-Simulation

Inline-Qualitätssicherung mit automatischer Prozessregelung und Null-Fehler-Ansatz

Supply Chain Control Tower mit prädiktiver Risikoanalyse und automatischem Lieferantenmonitoring

Digitaler Produktionszwilling für risikofreie Optimierung und Investitionsplanung

Autonome OEE-Optimierung mit selbstlernenden Verbesserungsalgorithmen

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