INVO Intelligence & KI

Sagen Sie Produktion, Bedarf und Probleme voraus,bevor sie eintreten.

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

  • Bestellungen
  • Stücklisten
  • Einkauf
  • Lager
  • Produktion
  • Flugtest
  • Lieferungen

INVO Intelligence

Vorhersagen

Was wird voraussichtlich passieren?

Erkennen

Was weicht vom erwarteten Verlauf ab?

Empfehlen

Wo müssen wir handeln?

Vom Berichten zum Vorhersagen

ERP zeigt, was passiert ist.Intelligence hilft vorherzusagen, was als Nächstes passiert.

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.

  1. Plan

    01

    Was haben wir geplant?

    5.000 Einheiten · Ende 14:00

  2. Erwartet

    02

    Was sollten wir erwarten?

    Prognostizierte Fertigstellung: 14:52

  3. Ist

    03

    Was passiert wirklich?

    Linie 3: −17 % ggü. erwartetem Durchsatz

  4. Handeln

    04

    Was können wir tun?

    Los #4821 auf Linie 2 verschieben

INVO Intelligence

Vier Wege, IhreBetriebsdaten zu nutzen.

Von der Bedarfsprognose über Produktionsplanung und Einkauf bis zur Erkennung von Problemen während der Ausführung.

KI-Produktionsplanung

Ist der heutige Produktionsplan wirklich machbar?

INVO vergleicht geplante Aufträge mit der Historie der tatsächlichen Ausführung und sagt Fertigstellungszeit, Linienauslastung und die Stellen voraus, an denen ein Verzug entstehen kann.

Geplante Fertigstellung
14:00
Prognose
15:05
Verzugsrisiko
78 %
Engpass
Montagelinie 3

Demand & Procurement

Wie viel müssen wir für die nächste Produktion wirklich einkaufen?

Der prognostizierte Bedarf wird über Konfigurationen und Stücklisten in konkrete Komponentenmengen umgerechnet und dann Beständen, Reservierungen und Lieferungen im Zulauf gegenübergestellt.

Bedarfsprognose
24.850 Einheiten
Kohlefaser benötigt
1.482 kg
Verfügbar
610 kg
Empfohlener Einkauf
1.080 kg

Real-time Anomaly Detection

Ist der aktuelle Verbrauch für diese Produktion normal?

INVO vergleicht die laufende Ausführung mit dem erwarteten Verlauf für die konkrete Stückliste, Menge und Prozessstufe.

Plan
213 kg
Erwarteter Bereich
208–218 kg
Ist
247 kg

Anomalie erkannt · +15,9 %

Digital Twin

Was passiert, wenn die Auftragszahl morgen um 20 % steigt?

Simulieren Sie die Wirkung von Änderungen bei Bedarf, Linienverfügbarkeit, Lieferanten oder Besetzung auf Lager, Produktion, Flugtest und Logistik.

  • Bedarf +20 %
  • Kohlefaser-Fehlmenge: 420 kg
  • Linie 3: 112 % Auslastung
  • +7 Personen Besetzung
  • 3 Lieferlose gefährdet

Intelligence in der Praxis

Sehen Sie, wie Intelligenceüber einen Produktionstag arbeitet.

Ein einzelner Tag erzeugt Tausende Datenpunkte. INVO kann sie zu einem Bild des Betriebs verbinden und für weitere Vorhersagen und Alarme nutzen.

  • Bedarf
  • Material
  • Einkauf
  • Produktion
  • Abweichung
  • Empfehlung
  1. 05:30

    Bedarfsprognose

    Prognostizierte Einheiten
    24.850
    ggü. Plan der Vorwoche
    +7,4 %
  2. 05:31

    Materialbedarf aus Konfigurationen und Stücklisten

    Kohlefaser
    1.482 kg
    Epoxidharz
    830 kg
    Aluminium-Halbzeug
    1.240 kg
  3. 05:32

    Risiko eines Komponentenmangels

    Fehlmenge
    420 kg Kohlefaser

    Empfohlene Bestellung vor 10:00

  4. 07:20

    Prognostizierter Produktionsverlauf

    Plan
    14:00
    Prognose
    15:05
    Verzugswahrscheinlichkeit
    78 %
    Erwarteter Engpass
    Montagelinie 3
  5. 10:17

    Abweichung im Komponentenverbrauch

    Erwarteter Bereich
    208–218 kg
    Ist
    247 kg
    Abweichung
    +15,9 %

    Materialentnahme prüfen · Los #4821

  6. 10:20

    Empfohlene Maßnahme

    Aktion
    Los #4821 auf Montagelinie 2 verschieben
    Prognostizierte Fertigstellung nach der Änderung
    14:16

So funktioniert es

Von Betriebsdatenzu Entscheidungen.

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.

  1. 01

    Erfassen

    Wir erfassen Daten in der täglichen Arbeit.

    Aufträge, Stücklisten, Lagerentnahmen, Produktion, Ausschuss, Einkauf und Lieferungen bilden die Quelldaten.

    • ERP
    • MES
    • Lager
    • Einkauf
    • CRM
    • IoT
    • Stücklisten
    • Bestellungen
  2. 02

    Vereinheitlichen

    Wir führen sie im Data Warehouse zusammen.

    Daten aus verschiedenen Prozessen werden so verbunden, dass der ganze Weg vom Bedarf bis zur tatsächlichen Ausführung nachvollziehbar ist.

    • INVO Data Warehouse
    • Bronze → Silver → Gold
  3. 03

    Lernen

    Modelle analysieren historische Zusammenhänge.

    Das System kann Tausende früherer Ausführungen analysieren und Zusammenhänge zwischen Plan, Produktionsbedingungen und tatsächlichem Ergebnis suchen.

    • Statistical Models
    • Machine Learning
    • Time-Series Models
    • Neural Networks
  4. 04

    Vorhersagen

    Eine Prognose entsteht.

    Die Prognose betrifft konkrete Parameter des Betriebs, nicht allgemeine Kennzahlen.

    • Erwarteter Bedarf
    • Erwarteter Materialverbrauch
    • Erwartete Produktionsdauer
    • Erwartete Lieferzeit
  5. 05

    Vergleichen

    Wir vergleichen Erwartung mit Wirklichkeit.

    So kann das System eine Abweichung erkennen, bevor sie im Bericht nach der Schicht sichtbar wird.

    • Plan → Erwartet → Ist
  6. 06

    Handeln

    Wir machen aus der Prognose eine Handlung.

    Das Ziel ist nicht die Prognose selbst, sondern eine frühere und bessere betriebliche Entscheidung.

    • Alarm
    • Empfehlung
    • Simulation
    • Optimierung

Lernen aus Daten

  1. Plan
  2. Ausführung
  3. Ergebnis
  4. Neue Daten
  5. Retraining

Jede weitere Operation vergrößert den Datenbestand, der zum Trainieren und Validieren der Modelle genutzt werden kann.

Geschäftlicher Effekt

Eine Prognose schafft erst dann Wert,wenn sie das Betriebsergebnis verändert.

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 ↓

Weniger Verluste und Mehrverbrauch

Erkennen Sie ungewöhnlichen Verbrauch im Prozess, bevor sich der Verlust bei den nächsten Losen wiederholt.

Effekt
1–3 % der Materialkosten
Wert
80–850 Tsd. € / Jahr

Lager ↓

Weniger gebundenes Kapital im Lager

Richten Sie Bestände am künftigen Bedarf aus statt allein am historischen Verbrauch.

Effekt
10–30 % des Bestands
Wert
55–500 Tsd. € freigesetztes Kapital

Fehlmengen ↓

Weniger Noteinkäufe

Erkennen Sie künftige Fehlmengen, bevor sie die Produktion treffen.

Effekt
2–5 % der Einkaufskosten
Wert
70–700 Tsd. € / Jahr

Überstunden ↓

Weniger ungeplante Überstunden

Sagen Sie Überlastung und Engpässe schon vor Schichtbeginn voraus.

Effekt
10–25 % der Überstunden
Wert
40–330 Tsd. € / Jahr

Durchsatz ↑

Mehr Output aus vorhandenen Ressourcen

Nutzen Sie bestehende Linien, Schichten und Kapazitäten besser.

Effekt
5–15 % Durchsatz
Wert
105–800 Tsd. € Effekt / Jahr

Servicegrad ↑

Planbarere Ausführung

Erkennen Sie Verzugsrisiken für Flugtest und Lieferlose früher.

Effekt
2–6 pp Servicegrad
Wert
50–420 Tsd. € gehaltener Umsatz

Geschätztes Gesamtpotenzial

0,4–3,6 Mio. € pro Jahr

abhängig von Größe, Kostenstruktur und Prozessreife.

ROI-Rechner

Was kostet schon eine kleine Abweichung bei Ihrer Produktionsgröße?

11.600.000 EUR
2,0%
20%

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

Sehen Sie, was Sie aus den Daten erfahren können,die Ihr Betrieb bereits erzeugt.

In der Demo zeigen wir, wie Daten aus Produktion, Lager, Einkauf und Bestellungen genutzt werden können, um auf Ihren Betrieb zugeschnittene Prognosen zu bauen.