Vorhersagen
Was wird voraussichtlich passieren?
INVO nutzt Daten aus Aufträgen, Stücklisten, Einkauf, Lager und der tatsächlichen Produktionsausführung, um künftigen Bedarf vorherzusagen, Abweichungen zu erkennen und zu zeigen, wo Sie handeln müssen.
Daten aus dem gesamten Betrieb
INVO Intelligence
Vorhersagen
Was wird voraussichtlich passieren?
Erkennen
Was weicht vom erwarteten Verlauf ab?
Empfehlen
Wo müssen wir handeln?
Vom Berichten zum Vorhersagen
Jeden Tag erfasst INVO Tausende Ereignisse: neue Aufträge, Konfigurationsänderungen, Lagerentnahmen, Produktionsstarts und -abschlüsse, tatsächlichen Verbrauch, Ausschuss und Lieferungen.
Diese Daten bilden die Historie des Betriebs. INVO Intelligence nutzt sie, um den Plan mit dem wahrscheinlichsten Verlauf und der tatsächlichen Ausführung zu vergleichen.
Plan
01Was haben wir geplant?
5.000 Einheiten · Ende 14:00
Erwartet
02Was sollten wir erwarten?
Prognostizierte Fertigstellung: 14:52
Ist
03Was passiert wirklich?
Linie 3: −17 % ggü. erwartetem Durchsatz
Handeln
04Was können wir tun?
Los #4821 auf Linie 2 verschieben
INVO Intelligence
Von der Bedarfsprognose über Produktionsplanung und Einkauf bis zur Erkennung von Problemen während der Ausführung.
KI-Produktionsplanung
INVO vergleicht geplante Aufträge mit der Historie der tatsächlichen Ausführung und sagt Fertigstellungszeit, Linienauslastung und die Stellen voraus, an denen ein Verzug entstehen kann.
Demand & Procurement
Der prognostizierte Bedarf wird über Konfigurationen und Stücklisten in konkrete Komponentenmengen umgerechnet und dann Beständen, Reservierungen und Lieferungen im Zulauf gegenübergestellt.
Real-time Anomaly Detection
INVO vergleicht die laufende Ausführung mit dem erwarteten Verlauf für die konkrete Stückliste, Menge und Prozessstufe.
Anomalie erkannt · +15,9 %
Digital Twin
Simulieren Sie die Wirkung von Änderungen bei Bedarf, Linienverfügbarkeit, Lieferanten oder Besetzung auf Lager, Produktion, Flugtest und Logistik.
Kompetenzkarte
Elf Bereiche in drei Ebenen: Vorhersage und Planung, Erkennung und Simulation, Copiloten und KI-Agenten.
Sagt Produktionszeiten, Linienauslastung, Engpässe und Verzugsrisiken voraus.
Prognostiziert Bedarf, Materialbedarf, Fehlmengenrisiken und empfohlene Bestellungen.
Optimiert Konfigurationen und Stücklisten nach Kosten, Komponentenverfügbarkeit, Konformitätsanforderungen und Produktionskapazität.
Sagt Stückkosten, Betriebskosten und Margen vor Produktionsbeginn voraus.
Erkennt automatisch ungewöhnliche Abweichungen in Produktion, Lager und Materialverbrauch.
Sagt Qualitätsrisiken und mögliche Abweichungen voraus, bevor die Produktion beendet ist.
Simuliert Betriebsszenarien und sagt ihre Wirkung auf Produktion, Lager, Einkauf und Logistik voraus.
Analysiert Zuverlässigkeit, Qualität, Preise, Lieferzeiten und Lieferrisiken von Lieferanten.
Intelligence in der Praxis
Ein einzelner Tag erzeugt Tausende Datenpunkte. INVO kann sie zu einem Bild des Betriebs verbinden und für weitere Vorhersagen und Alarme nutzen.
05:30
05:31
05:32
Empfohlene Bestellung vor 10:00
07:20
10:17
Materialentnahme prüfen · Los #4821
10:20
So funktioniert es
INVO verlangt kein manuelles Verschieben von Daten zwischen Analysewerkzeugen. Die Daten entstehen in der täglichen Arbeit des Systems und können direkt in die Prognosemodelle einfließen.
Erfassen
Aufträge, Stücklisten, Lagerentnahmen, Produktion, Ausschuss, Einkauf und Lieferungen bilden die Quelldaten.
Vereinheitlichen
Daten aus verschiedenen Prozessen werden so verbunden, dass der ganze Weg vom Bedarf bis zur tatsächlichen Ausführung nachvollziehbar ist.
Lernen
Das System kann Tausende früherer Ausführungen analysieren und Zusammenhänge zwischen Plan, Produktionsbedingungen und tatsächlichem Ergebnis suchen.
Vorhersagen
Die Prognose betrifft konkrete Parameter des Betriebs, nicht allgemeine Kennzahlen.
Vergleichen
So kann das System eine Abweichung erkennen, bevor sie im Bericht nach der Schicht sichtbar wird.
Handeln
Das Ziel ist nicht die Prognose selbst, sondern eine frühere und bessere betriebliche Entscheidung.
Lernen aus Daten
Jede weitere Operation vergrößert den Datenbestand, der zum Trainieren und Validieren der Modelle genutzt werden kann.
Geschäftlicher Effekt
Die folgenden Spannen gelten für einen Betrieb mit 14–55 Mio. € Jahresumsatz. Die Werte sind Schätzungen auf Basis typischer Einführungseffekte - sie sind keine Ergebnisgarantie.
Materialkosten ↓
Erkennen Sie ungewöhnlichen Verbrauch im Prozess, bevor sich der Verlust bei den nächsten Losen wiederholt.
Lager ↓
Richten Sie Bestände am künftigen Bedarf aus statt allein am historischen Verbrauch.
Fehlmengen ↓
Erkennen Sie künftige Fehlmengen, bevor sie die Produktion treffen.
Überstunden ↓
Sagen Sie Überlastung und Engpässe schon vor Schichtbeginn voraus.
Durchsatz ↑
Nutzen Sie bestehende Linien, Schichten und Kapazitäten besser.
Servicegrad ↑
Erkennen Sie Verzugsrisiken für Flugtest und Lieferlose früher.
Geschätztes Gesamtpotenzial
0,4–3,6 Mio. € pro Jahr
abhängig von Größe, Kostenstruktur und Prozessreife.
ROI-Rechner
Wert der aktuellen Verluste: 232.000 EUR
Möglicher Jahreseffekt
46.400 EUR
≈ 3.867 EUR pro Monat
Die Simulation zeigt die Größenordnung eines möglichen Effekts. Sie ist keine Ergebnisgarantie. Der tatsächliche Effekt hängt von Datenqualität, Kostenstruktur, Prozessen und Umfang der Einführung ab.
INVO Intelligence
In der Demo zeigen wir, wie Daten aus Produktion, Lager, Einkauf und Bestellungen genutzt werden können, um auf Ihren Betrieb zugeschnittene Prognosen zu bauen.