Datenintegration aus ERP & MES
ERP- und MES-Daten automatisiert zusammenführen statt manuell zu exportieren und abzugleichen.
Produktions- und Auftragsdaten liegen oft in getrennten Systemen mit unterschiedlichen Schlüsseln und Formaten. Mit standardisierten Integrationen über Azure Data Factory oder vergleichbare Tools führst du ERP- und MES-Daten in einem gemeinsamen Modell zusammen. So entstehen durchgängige Kennzahlen von Auftrag bis Fertigung.
- Ein einheitliches Bild von Auftrag bis Fertigstellung.
- Weniger manuelle Abstimmung zwischen Fachbereichen.
- Schnellere Reaktion auf Abweichungen in der Produktion.
manuelle Abgleiche
schnellere Reports
bis Regelbetrieb
Datenfehler
Berechnet aus dem Zeitaufwand für manuelle Excel-Abgleiche vor Einführung der Integration.
- 01
Schnittstellenanalyse
Wir prüfen verfügbare Schnittstellen und Datenmodelle in ERP und MES.
- 02
Mapping-Konzept
Wir definieren gemeinsame Schlüssel und Transformationsregeln.
- 03
Pipeline-Aufbau
Wir bauen automatisierte, überwachte Integrationspipelines.
- 04
Validierung
Wir gleichen die Ergebnisse mit bestehenden Reports ab.
- 05
Rollout & Betrieb
Wir stellen die Integration produktiv und übergeben den Betrieb.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
Auftragsdaten
Kundenaufträge und Stücklisten aus dem ERP.
Fertigungsdaten
Rückmeldungen und Taktzeiten aus dem MES.
Materialbewegungen
Bestands- und Lagerbewegungen entlang der Fertigung.
Qualitätsdaten
Prüfergebnisse und Ausschussquoten aus der Qualitätssicherung.
Stammdaten
Artikel-, Kunden- und Lieferantenstammdaten.
Maschinenprotokolle
Ereignis- und Störungsprotokolle der Anlagen.
Produktionsleitung
Durchgängige Sicht auf Auftragsstatus und Kapazität.
Vertrieb
Verlässliche Liefertermine auf Basis realer Fertigungsdaten.
Controlling
Konsistente Kennzahlen ohne manuelle Nacharbeit.
IT
Wartbare, dokumentierte Schnittstellen statt Einzellösungen.
Ein einheitliches Bild von Auftrag bis Fertigstellung.
Weniger manuelle Abstimmung zwischen Fachbereichen.
Schnellere Reaktion auf Abweichungen in der Produktion.
Belastbare Kennzahlen für Vertrieb und Planung.
Grundlage für vorausschauende Planung und Analysen.
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Eine bestehende Datenplattform bietet fertige Anbindungsmuster.
Zentrale Stammdaten reduzieren Mapping-Aufwand.
Monitoring erkennt Integrationsfehler frühzeitig.
Wiederverwendbare Pipelines beschleunigen weitere Anbindungen.
Lakehouse-Architektur
Integrierte ERP/MES-Daten landen direkt im Lakehouse.
Data Quality & Observability
Automatisierte Qualitätsprüfungen sichern die Integrationsergebnisse ab.
Business Intelligence
Reports greifen auf konsolidierte Auftrags- und Fertigungsdaten zu.
Lakehouse-Architektur
Ein zentrales Lakehouse ersetzt den Wildwuchs aus Data Warehouse, Data Lake und Excel-Exporten.
Streaming & Echtzeitdaten
Statt täglicher Batch-Läufe stehen relevante Kennzahlen in Sekunden zur Verfügung.
Data Modeling & Semantic Layer
Eine gemeinsame Semantik sorgt dafür, dass 'Umsatz' überall dasselbe bedeutet.