Praxisbeispiele

Wie Automatisierung und Datenanalyse im Alltag wirken.

Alle Beispiele sind anonymisiert. Viele unserer Kunden arbeiten in Märkten, in denen Automatisierung, Systemintegration und Datenanalyse echte Wettbewerbsvorteile schaffen. Deshalb steht Vertraulichkeit an erster Stelle – bei gleichzeitig greifbaren, praxisnahen Ergebnissen.

Fallbeispiel 01 · Bestellwesen & Bestandssteuerung

Automatisiertes Bestellwesen für einen medizinischen Filialbetrieb.

Ein Filialbetrieb im medizinischen Umfeld musste regelmäßig Warenbestände prüfen, Bedarfe schätzen und Bestellungen manuell auslösen. Saisonale Effekte, Lieferzeiten und Aktionszeiträume machten die Planung komplex – Engpässe und Überbestände waren die Folge.

Ansatz

Analyse historischer Warenströme und saisonaler Muster
Verknüpfung von Umsatz-, Lager- und Bestelldaten
Entwicklung eines Prognosemodells für Bestände & Bedarf
Automatisierte Generierung von Bestellvorschlägen

Ergebnisse (anonymisiert)

Deutlich weniger Engpässe & Fehlbestände
Reduzierte Lagerbestände bei gleicher Lieferfähigkeit
Spürbar weniger manueller Aufwand im Bestellwesen
Bessere Planbarkeit für Einkauf & Verwaltung

Fallbeispiel 02 · Prozessautomatisierung

Reduzierung von Routineaufgaben in einem Dienstleistungsunternehmen.

Ein gewachsenes Dienstleistungsunternehmen hatte täglich wiederkehrende Aufgaben: Angebotsversand, Statusmeldungen, interne Abstimmungen und Reporting. Viele dieser Abläufe waren gut gemeint strukturiert – aber nicht durchgängig automatisiert.

Ansatz

Prozessaufnahme von Anfrage bis Abschluss
Einführung klarer Status- und Übergabepunkte
Automatisierung von E-Mail-Benachrichtigungen und Follow-ups
Automatisierte Reportings statt manueller Listen

Ergebnisse (anonymisiert)

Rund 30–50 % weniger Zeitaufwand in der Verwaltung
Einheitliche Workflows ohne Medienbrüche
Automatischer Versand von Angeboten & Follow-ups
Fehlerquote deutlich reduziert

Fallbeispiel 03 · Datenanalyse & Forecasting

Absatz- & Bedarfsprognosen für einen Handelsbetrieb.

Ein mittelständisches Handelsunternehmen wollte verstehen, welche Produktgruppen welchen Beitrag leisten und wie saisonale Effekte sich zuverlässig vorhersagen lassen. Ziel war es, Einkauf, Marketing und Lagerstrategie datenbasiert auszurichten.

Ansatz

Auswertung historischer Verkaufs- und Bestandsdaten
Identifikation von Mustern & Zusammenhängen
Aufbau von Prognosemodellen für Nachfrage & Absatz
Einbindung der Ergebnisse in bestehende Planung

Ergebnisse (anonymisiert)

Deutlich präzisere Absatzprognosen
Bessere Lagerplanung, weniger gebundenes Kapital
Zielsicherere Marketing- & Preisaktionen
Relevante KPIs im Dashboard statt verteilten Excel-Listen

Diskretion & Vertraulichkeit

Alle Beispiele sind so anonymisiert, dass keine Rückschlüsse auf einzelne Unternehmen oder Personen möglich sind. Viele unserer Kunden arbeiten in Märkten, in denen Automatisierung, Systemintegration und Datenanalyse echte Wettbewerbsvorteile schaffen – deshalb hat Diskretion höchste Priorität. Auf Wunsch werden Projekte vollständig vertraulich behandelt und nicht nach außen kommuniziert.

Sie erkennen Parallelen zu Ihrer Situation?

Wenn Sie sich in einem der Beispiele wiederfinden – sei es beim Bestellwesen, bei wiederkehrenden Routinetätigkeiten oder bei der Nutzung von Daten für bessere Entscheidungen –, lassen Sie uns sprechen. Ich entwickle gemeinsam mit meinem Team eine Lösung, die zu Ihren Abläufen, Systemen und Zielen passt.

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