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So läuft das in der Praxis.
Praxisbeispiel
Einmal eingeben. Alle Systeme aktuell.
Fertigungsauftrag rein, Python rechnet Geometrie, erzeugt NC-Programm und CAD-Daten und füllt ERP und Fertigung. Vorher ~2 Stunden und drei Doppeleingaben – jetzt 4 Sekunden, null Übertragungsfehler.
Auftrag
Rohrbogen
Rohrplatte
Systeme
▋
Warte auf Pipeline
Management View
—
Systeme befüllt
ERP · CAD · Fertigung · NC
3
Doppeleingaben
manuelle Übergänge
—
Laufzeit
vs. ~2h manuell
0%
Übertragungsfehler
Eine Quelle, alle Systeme
Systemübergänge: Vorher / Nachher
Pipeline noch nicht ausgeführt
Auftragsstatus
Praxisbeispiel
Weniger Handarbeit.
Auftragsstatus abrufen und dafür ERP, Netzlaufwerk und drei Kollegen fragen müssen. Das geht anders.
Ohne Automatisierung
- ERP öffnen, Auftragsstatus prüfen (~5 Min.)
- Projektordner im Netzlaufwerk suchen (~10 Min.)
- Kollegen anrufen: "Ist der Auftrag schon raus?" (~5 Min.)
- Excel-Liste abgleichen (~10 Min.)
- Bei Änderung: jede Quelle manuell nachführen (~15 Min.)
- ⏱ ~45 Min. pro Vorgang · veraltete Daten · Status per Zuruf
Mit Automatisierung
> Bereit.
⚡ ~3 Sekunden · eine Quelle · Status immer aktuell
Praxisbeispiel
Engpässe sehen bevor sie entstehen.
Sind Beschaffung, Fertigung und Lieferung nicht abgestimmt, schiebt jede Verzögerung alles danach. Ich baue Werkzeuge, die solche Engpässe früh sichtbar machen.
Geplant
Läuft planmäßig
Verzögert / blockiert
Was ich dabei beibringe
- Abhängigkeiten zwischen Fertigungsschritten analysieren und als Ablaufmodell aufzeichnen
- ERP-Auftragsdaten mit tatsächlichen Ressourcen, Maschinen und Terminen verbinden
- Automatisch erkennen, wenn ein Schritt verzögert ist und nachfolgende Schritte gefährdet
- Planungsstatus in einer Ansicht bündeln statt auf ERP, Excel und Zuruf verteilt