OSTEKS: Kennzahlen, die es vorher nicht gab
- Branche
- Lohnbeschichtung, Mittelstand
- rund 6 Wochen
- Von der Analyse bis zum stabilen Betrieb
- 9
- Kennzahlen
- 0,000 %
- Abweichung zum ERP bei der Abnahme
- 47
- Automatisierte Tests
- eigener Server, keine Cloud
- Betrieb
Ausgangslage
OSTEKS ist Lohnbeschichter in Sachsen: kathodische Tauchlackierung, Pulverbeschichtung und Schaumdichtungen für Automobil und Industrie. Alle Daten liegen in einem älteren Branchen-ERP. Die Berichte, die die Geschäftsführung braucht, kann es nicht erzeugen. Also wurden die Zahlen von Hand aus mehreren Excel-Listen und ERP-Masken zusammengesucht. Den Durchsatz in Quadratmetern und Kilogramm je Verfahren gab es als Zahl gar nicht. Und manches stand nirgends im ERP: Gestelle pro Schicht in einer Schicht-Tabelle, Krankheits- und Urlaubstage in Listen.
Lösung
Ich habe die Daten aus dem ERP in ein eigenes, sauberes Datenlager geholt. Das ERP wird dabei nur gelesen, dreifach abgesichert: ein Datenbankzugang mit reinen Leserechten, eine Verbindung, die nur lesen kann, und eine Prüfung, die Alarm schlägt, sobald Schreibrechte auftauchen. Entwickelt wurde an der Kopie einer Sicherung, nie am laufenden System. Die Regeln hinter den Zahlen stehen ausdrücklich fest und lassen sich anpassen: welcher Auftrag zu welchem Verfahren gehört, dass der Produktionstag um 6 Uhr beginnt, wie Quadratmeter und Kilogramm berechnet werden. Wo Umrechnungsfaktoren fehlen, steht das offen in einer Liste, statt im Ergebnis zu verschwinden. Tagsüber aktualisieren sich die Daten alle 15 Minuten, nachts läuft ein vollständiger Abgleich. Daraus entstehen ein Morgenbericht in Excel, genau in der Vorlage des Kunden, und ein Live-Dashboard auf einem Bildschirm im Büro der Geschäftsleitung. Abwesenheiten trägt das Büro auf einer geschützten Seite ein. Alles läuft auf dem eigenen Server des Kunden, das Dashboard nur im Firmennetz. Keine Cloud.
Ergebnis
- Kennzahlen, die es vorher nicht gab: Umsatz, Auftragseingang, Auftragsbestand, Durchsatz je Verfahren, Gestelle pro Schicht und Abwesenheiten, als Tages- und Monatswerte.
- Der Bericht liegt jeden Morgen auf dem Laufwerk, statt dass jemand Zahlen aus mehreren Excel-Listen und ERP-Masken zusammensucht.
- Abnahme ohne Abweichung: Umsatz, Durchsatz und Auftragseingang für Juni 2026 stimmen mit 0,000 % Abweichung mit dem ERP überein.
- Im täglichen Einsatz. Nachdem der Kunde das Dashboard gesehen hatte, wünschte er sich Vortageswerte und Urlaubstage dazu. Beides ist drin.
- Unabhängig vom ERP gebaut: Wechselt das ERP, wird nur die Datenquelle neu angebunden.
Ein Sprachmodell steckt heute nicht im System; gebaut wurde es mit KI-gestützter Entwicklung. Das saubere Datenlager ist die Grundlage für den nächsten Schritt: Fragen an die eigenen Zahlen in normaler Sprache.
Technik
- TypeScript
- Node.js
- MariaDB
- Drizzle
- Next.js
- Recharts
- Excel-Export
- Windows Server