Technologie: Fortschritt durch tiefgreifendes und pragmatisches Know-how

Mehr als nur Software: Wie wir die richtigen technologischen Antworten auf die wahren Probleme finden

Fall 1: Die Prognose-Falle – Warum die teuerste Lösung nicht die richtige war

Ein Kunde stand vor einem klassischen Dilemma: Die Lager waren voll, doch die Lieferfähigkeit war schlecht. Die geplante Lösung schien naheliegend: eine teure, hochkomplexe Prognose-Software, die auf Basis statistischer Modelle den zukünftigen Bedarf vorhersagen sollte.

Doch wir taten, was ein reiner Softwareverkäufer nicht getan hätte: Wir analysierten zuerst die Daten. Unsere Auswertung zeigte, dass das von Projektgeschäft geprägte Absatzverhalten des Kunden keine statistisch signifikante Grundlage für eine verlässliche Prognose bot. Die geplante Investition wäre ein teurer digitaler Fehlschlag gewesen.

Stattdessen entwickelten wir eine intelligentere, passgenauere Strategie:

1. Die richtige Methodik: Wir führten Demand Driven MRP (DDMRP) ein. Anstatt zu versuchen, die ferne Zukunft zu erraten, konzentriert sich diese Methode darauf, die Reaktionszeit auf den tatsächlichen Bedarf drastisch zu verkürzen (Time-to-Market).
2. Der bessere Prozess: Wir optimierten den Sales & Operations (S&OP) Prozess und schufen eine Brücke zwischen den oft optimistischen Vertriebszahlen und der statistischen Realität.

Das Ergebnis: Statt einer ineffektiven Prognose erhielt der Kunde ein agiles System, das die Lagerbestände signifikant reduzierte und gleichzeitig die Servicelevel steigerte – zu einem Bruchteil der ursprünglich geplanten Kosten.

Fall 2: Vom Daten-Chaos zur intelligenten Automatisierung

Ein anderes Unternehmen kämpfte mit einer fundamentalen Herausforderung: Wichtige Informationen waren in einem unstrukturierten Wust aus Rechnungen, Auftragsbestätigungen, Lieferscheinen und technischen Datenblättern gefangen. Eine manuelle Auswertung war undenkbar.

Standard-Lösungen wie herkömmliche Texterkennung (OCR) scheitern hier oft kläglich. Sie verwechseln Zeichen wie ein großes „O“ und Null oder ein kleines „L“ und ein großes „i“ und noch schlimmer: Haben Schwierigkeiten mit Tabellenstrukturen was zu massiven Fehlern führt.

Hier kam unsere technologische Tiefe ins Spiel. Wir entwickelten eine fortschrittliche Technologie, die Dokumente und ihre Strukturen versteht. Ohne aufwendiges Training für jeden einzelnen Dokumententyp war die KI in der Lage, selbstständig Tabellen zu erkennen, Daten korrekt zuzuordnen und die Informationen in eine saubere, nutzbare Form zu bringen. Und das zuverlässiger als der Mensch.

Aus dieser Kerntechnologie entstand als "Abfallprodukt" eine eigene, leistungsstarke Software. Heute automatisiert sie für unsere Kunden den gesamten Workflow: vom Auslesen eingehender E-Mail-Anhänge über die intelligente Datenextraktion bis hin zum vollautomatischen Abgleich von Bestellung, Lieferschein und Rechnung (Three-Way-Match).