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KI-Integration in das bestehende ERP-System eines Kleinproduzenten

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KI-Integration in das bestehende ERP-System eines Kleinproduzenten
Use Case

Overview

PräzisionsTech AG ist ein Luzerner Unternehmen mit 28 Mitarbeitern, das Präzisionsteile für die Medizintechnik- und Uhrenindustrie herstellt. Das Unternehmen verarbeitet über 200 verschiedene Materialien und produziert 45 verschiedene Produktlinien. Das ERP-System wurde vor 12 Jahren implementiert und ist tief in alle Geschäftsprozesse integriert. Ein Austausch hätte 18+ Monate gedauert und CHF 150'000+ gekostet. Gleichzeitig fehlten dem System moderne Funktionen wie automatische Nachbestellung, Bedarfsprognosen und Qualitätsmustererkennung.

So wurde das Projekt umgesetzt

Ein Anwendungsbeispiel aus Projekten, die von unserem Schweizer Partner Webzenz Switzerland umgesetzt wurden. Swisszenz in Kakkanad, Kochi, arbeitet mit Webzenz Switzerland an vergleichbaren Software- und KI-Projekten zusammen.

Background

Context

Produktionsleiter Peter Hofmann kannte die Schwächen des Systems genau: Die Nachbestellung von Rohmaterialien basierte auf festen Mindestbeständen, die vor Jahren definiert wurden und nicht an die aktuelle Nachfrage angepasst waren. Ergebnis: Einerseits Materialien, die sich monatelang im Lager stapelten (gebundenes Kapital), andererseits plötzliche Engpässe, die zu Produktionsstopps führten, im letzten Jahr dreimal für jeweils 1-3 Tage. Jeder Produktionsstopp kostete das Unternehmen CHF 5'000-8'000 an Ausfallkosten. Gleichzeitig wuchs die Erkenntnis, dass Qualitätsprobleme Muster zeigten: Bestimmte Materialchargen führten häufiger zu Ausschuss, aber ohne Datenanalyse blieben diese Muster unsichtbar.

Challenge

The Problem

Drei Kernprobleme: Erstens, statische Nachbestellpunkte führten zu gleichzeitigem Überbestand und Engpässen. Das gebundene Kapital in unnötigem Lagerbestand betrug schätzungsweise CHF 45'000. Zweitens, die Produktionsplanung war manuell und reaktiv: Aufträge wurden in der Reihenfolge des Eingangs abgearbeitet, ohne Optimierung der Maschinenauslastung oder Rüstzeiten. Drittens, Qualitätsdaten (Ausschussraten, Massabweichungen, Nacharbeit) wurden zwar erfasst, aber nur als monatliche Summen betrachtet. Zusammenhänge zwischen Materialchargen, Maschinenparametern und Qualitätsproblemen blieben unerkannt.

Approach

Our Solution

Statt das bewährte ERP-System zu ersetzen, entwickelten wir drei KI-Module, die über die vorhandene Datenbankschnittstelle angedockt wurden. Das Nachbestellmodul analysiert historische Verbrauchsdaten, aktuelle Auftragslage und Lieferzeiten der Zulieferer und berechnet dynamische Nachbestellpunkte und optimale Bestellmengen. Das Produktionsplanungsmodul optimiert die Auftragsreihenfolge unter Berücksichtigung von Rüstzeiten, Maschinenauslastung und Lieferterminen. Das Qualitätsmodul erkennt Korrelationen zwischen Materialchargen, Maschinenparametern und Qualitätsergebnissen und warnt frühzeitig, wenn eine Charge Auffälligkeiten zeigt. Alle drei Module lesen Daten aus dem bestehenden ERP und schreiben Empfehlungen zurück. Das ERP selbst bleibt unverändert.

Execution

Implementation Highlights

Die Datenbankanbindung an das 12 Jahre alte ERP-System war die grösste technische Herausforderung. Das System verwendete ein proprietäres Datenbankformat, für das wir einen speziellen Konnektor entwickeln mussten. Die zweite Herausforderung war die Datenhygiene: 12 Jahre Daten enthielten Inkonsistenzen, die zuerst bereinigt werden mussten. Wir entwickelten ein automatisches Datenbereinigungsskript, das auch fortlaufend die Datenqualität sicherstellt. Der Produktionsleiter war von Anfang an in die Entwicklung eingebunden und konnte sein Domänenwissen einbringen, zum Beispiel, welche Materialien nicht zusammen gelagert werden dürfen oder welche Maschinen-Rüstzeiten realistisch sind.

Impact

Key Results

Nach 6 Monaten im Produktivbetrieb sind die Ergebnisse überzeugend: Kein einziger Produktionsstopp durch Materialmangel seit Go-Live. Im Vorjahr waren es drei. Der Lagerüberbestand sank um 30%, was CHF 13'500 an gebundenem Kapital freisetzte. Die monatlichen Einsparungen belaufen sich auf CHF 4'100 durch optimierte Bestellmengen, reduzierte Rüstzeiten und frühzeitige Qualitätserkennung. Das Qualitätsmodul identifizierte bereits zwei Materialchargen frühzeitig als auffällig. In der Vergangenheit wären diese Probleme erst beim Kunden aufgefallen. Die Produktionsplanung reduzierte die durchschnittlichen Rüstzeiten um 20% durch intelligentere Auftragsreihenfolge.

Duration

Project Timeline

10 Wochen Implementierung, 4 Wochen Parallelbetrieb, seit 6 Monaten produktiv
Takeaways

Key Learnings

Die zentrale Erkenntnis: Man muss kein neues System kaufen, um KI-Vorteile zu nutzen. Die bestehende Datenbasis des alten ERP-Systems war goldwert: 12 Jahre historische Daten lieferten ein hervorragendes Trainingsmaterial für die KI-Modelle. Die Investition von CHF 22'000 für die KI-Integration war ein Bruchteil der CHF 150'000+ für einen ERP-Wechsel, mit schnellerem ROI und ohne Migrationsrisiko.

Numbers

Key Metrics

30%

Weniger Lagerüberbestand

0

Produktionsstopps durch Materialmangel

CHF 4'100

Monatliche Einsparung

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