đź“Š Intelligente Berichterstattung
Umfassende WMS-Analytics und Reports fĂĽr datengetriebene Entscheidungen bei Georg Fischer
### Operative Berichte
#### **Tägliche Standardberichte**
| Report | Zweck | Zielgruppe | Zeitpunkt |
|--------|-------|------------|-----------|
| **Tagesabschluss** | Operative Zusammenfassung | Schichtleiter | Ende jeder Schicht |
| **Leistungsübersicht** | KPI-Tracking | Management | Täglich 08:00 |
| **Fehlerprotokoll** | Qualitätskontrolle | QM-Team | Täglich 09:00 |
| **Bestandsabweichungen** | Inventurkontrolle | Lagerleitung | Täglich 07:00 |
#### **Wöchentliche Berichte**
```yaml
woechentliche_reports:
produktivitaet:
titel: "Wöchentlicher Produktivitätsbericht"
inhalt:
- picks_per_hour: "Kommissionierleistung"
- accuracy_rate: "Genauigkeitsrate"
- error_analysis: "Fehleranalyse"
- benchmark_comparison: "Benchmark-Vergleich"
bestandsanalyse:
titel: "Wöchentliche Bestandsanalyse"
inhalt:
- inventory_turnover: "Lagerumschlag"
- slow_moving_items: "Langsam drehende Artikel"
- overstocked_items: "Überbestände"
- stock_accuracy: "Bestandsgenauigkeit"
```
### Finanzberichte
#### **Kostenstellenberichte**
**Kostenkategorien:**
- Personalkosten pro Kommissionierungsauftrag
- Lagerkosten pro Quadratmeter
- Transportkosten pro Bewegung
- IT-Systemkosten pro Transaktion
#### **ROI-Analyse**
```sql
-- Beispiel: ROI-Berechnung WMS-Investment
SELECT
year,
(savings_personnel + savings_efficiency + savings_accuracy - costs_system)
/ costs_system * 100 as roi_percentage,
savings_personnel as "Personaleinsparungen",
savings_efficiency as "Effizienzgewinne",
savings_accuracy as "Qualitätsverbesserungen",
costs_system as "Systemkosten"
FROM wms_roi_analysis
WHERE year >= 2023
ORDER BY year;
```
### Compliance-Reports
#### **Audit-Reports**
**Regulatory Compliance:**
- ISO 9001 Qualitätsberichte
- DSGVO Datenschutz-Dokumentation
- SOX Kontrollen-Nachweis
- Lieferanten-Compliance
#### **Sicherheitsberichte**
```yaml
sicherheits_reports:
zugriff:
bericht: "Benutzerzugriffs-Analyse"
haeufigkeit: "monatlich"
inhalt:
- failed_logins: "Fehlgeschlagene Anmeldungen"
- privilege_escalations: "Berechtigungsänderungen"
- after_hours_access: "Zugriffe auĂźerhalb Arbeitszeit"
system_health:
bericht: "System-Gesundheitsbericht"
haeufigkeit: "woechentlich"
inhalt:
- uptime_statistics: "VerfĂĽgbarkeitsstatistiken"
- performance_metrics: "Performance-Kennzahlen"
- error_rates: "Fehlerquoten"
```
## Custom Reports {#custom-reports}
### Report Builder
#### **Drag & Drop Interface**
**VerfĂĽgbare Datenquellen:**
- Artikelstamm
- Bewegungsdaten
- Benutzeraktivitäten
- Bestellhistorie
- Lieferanteninformationen
- Qualitätsdaten
#### **Report-Erstellung Schritt-fĂĽr-Schritt**
1. **Datenquelle auswählen**
```yaml
datenquellen:
primary: "bewegungsdaten"
joins:
- table: "artikel_stamm"
key: "artikel_nr"
- table: "lagerort_stamm"
key: "lagerort_id"
```
2. **Felder definieren**
- Gruppierungsfelder (z.B. Datum, Artikel, Lagerbereich)
- Berechnungsfelder (Summe, Durchschnitt, Anzahl)
- Filterkriterien (Zeitraum, Status, Kategorie)
3. **Formatierung anpassen**
- Spaltenbreiten und -reihenfolge
- Zahlenformate und Dezimalstellen
- Farb-Kodierung fĂĽr Schwellenwerte
- Diagramm-Typen (Balken, Linien, Kreisdiagramm)
### Erweiterte Report-Funktionen
#### **Berechnete Felder**
```sql
-- Beispiel: Lagerumschlag berechnen
SELECT
artikel_nr,
artikel_bezeichnung,
durchschnittlicher_bestand,
jahresverbrauch,
ROUND(jahresverbrauch / NULLIF(durchschnittlicher_bestand, 0), 2) as lagerumschlag,
CASE
WHEN jahresverbrauch / NULLIF(durchschnittlicher_bestand, 0) > 12 THEN 'Schnelldreher'
WHEN jahresverbrauch / NULLIF(durchschnittlicher_bestand, 0) > 4 THEN 'Normaldreher'
ELSE 'Langsamdreher'
END as abc_klassifizierung
FROM artikel_analyse
WHERE datum_von >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 YEAR);
```
#### **Drill-Down Funktionalität**
**Hierarchische Navigation:**
```
Gesamt-Lager
├── Lagerbereich (HRL, AKL, Vorzone)
│ ├── Gang
│ │ ├── Regal
│ │ │ └── Lagerplatz
└── Artikel-Kategorie (A, B, C)
├── Artikelgruppe
│ └── Einzelartikel
```
### Template-Bibliothek
#### **Vordefinierte Templates**
| Template | Anwendung | Aktualisierung |
|----------|-----------|----------------|
| **Performance KPIs** | Schichtleiter-Report | StĂĽndlich |
| **ABC-Analyse** | Einkaufs-Optimierung | Wöchentlich |
| **Slow-Mover Report** | Bestandsoptimierung | Monatlich |
| **Lieferanten-Scorecard** | Lieferantenbewertung | Quartalsweise |
| **Kostenstellen-Analyse** | Controlling | Monatlich |
#### **Template anpassen**
```yaml
template_customization:
grundlagen:
- basis_template_auswaehlen: "Performance KPIs"
- zielgruppe_definieren: "Warehouse Manager"
- aktualisierung_festlegen: "täglich 08:00"
anpassungen:
- additional_kpis: ["error_rate", "overtime_hours"]
- filter_criteria: "lagerbereich = 'HRL'"
- alert_thresholds: "picks_per_hour < 80"
verteilung:
- email_recipients: ["manager@gf.com", "supervisor@gf.com"]
- dashboard_integration: true
- export_formats: ["PDF", "Excel", "CSV"]
```
## Dashboards {#dashboards}
### Echtzeit-Dashboards
#### **Operations Dashboard**
**Live-Metriken:**
```yaml
operations_dashboard:
real_time_widgets:
current_throughput:
titel: "Aktueller Durchsatz"
metrik: "Aufträge/Stunde"
update_interval: "30 Sekunden"
active_users:
titel: "Aktive Benutzer"
metrik: "Angemeldete Operatoren"
update_interval: "1 Minute"
system_health:
titel: "System-Status"
metrik: "VerfĂĽgbarkeit %"
update_interval: "5 Minuten"
queue_status:
titel: "Warteschlangen"
metrik: "Offene Aufträge"
update_interval: "1 Minute"
```
#### **Management Dashboard**
**Strategische KPIs:**
- Produktivitätstrends (letzte 30 Tage)
- Qualitätsindikatoren (Fehlerquoten)
- Kostenkennzahlen (Cost per Pick)
- Kapazitätsauslastung (%)
### Interactive Features
#### **Drill-Down Navigation**
**Navigation-Hierarchie:**
```
Dashboard Ebene 1: Ăśberblick
├── Produktivität (clicks → Details)
│ ├── Pro Schicht
│ ├── Pro Mitarbeiter
│ └── Pro Lagerbereich
├── Qualität (clicks → Details)
│ ├── Fehlerarten
│ ├── Ursachenanalyse
│ └── Korrekturmaßnahmen
└── Kosten (clicks → Details)
├── Personalkosten
├── Systemkosten
└── Overhead
```
#### **Filter und Zeiträume**
```yaml
dashboard_filter:
zeitraum:
optionen: ["Heute", "Gestern", "Diese Woche", "Letzter Monat", "Custom"]
default: "Heute"
lagerbereich:
optionen: ["Alle", "HRL", "AKL", "Vorzone", "Qualität", "Formenlager"]
multiple_selection: true
schicht:
optionen: ["Alle", "Früh", "Spät", "Nacht"]
default: "Aktuelle Schicht"
mitarbeiter:
optionen: "dropdown_with_search"
permissions: "supervisor_and_above"
```
### Mobile Dashboards
#### **Responsive Design**
**Mobile-optimierte Widgets:**
- Vereinfachte KPI-Karten
- Touch-freundliche Navigation
- Offline-Fähigkeiten für kritische Daten
- Push-Benachrichtigungen fĂĽr Alerts
#### **Supervisor Mobile App**
```yaml
mobile_features:
quick_actions:
- "Schichtbericht abrufen"
- "Team-Performance prĂĽfen"
- "Offene Issues anzeigen"
- "Genehmigungen bearbeiten"
alerts:
- "SLA-Verletzungen"
- "Systemausfälle"
- "Qualitätsprobleme"
- "Personalengpässe"
```
## Analytics {#analytics}
### Predictive Analytics
#### **Demand Forecasting**
**Vorhersagemodelle:**
```python
# Beispiel: Bedarfsprognose
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Historische Daten laden
data = pd.read_sql("""
SELECT
artikel_nr,
datum,
menge,
wochentag,
monat,
ist_feiertag,
temperatur,
promo_aktiv
FROM bewegungsdaten
WHERE datum >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 2 YEAR)
""", connection)
# Features fĂĽr ML-Modell
features = ['wochentag', 'monat', 'ist_feiertag', 'temperatur', 'promo_aktiv']
X = data[features]
y = data['menge']
# Modell trainieren
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X, y)
# Prognose für nächste Woche
prognose = model.predict(next_week_features)
```
#### **Anomalie-Erkennung**
**Algorithmen:**
- Statistische AusreiĂźer-Erkennung
- Machine Learning basierte Muster-Erkennung
- Zeitreihen-Anomalien
- Verhaltens-Anomalien von Benutzern
### Business Intelligence
#### **OLAP-Cubes**
**Dimensionen:**
```yaml
olap_dimensionen:
zeit:
hierarchie: ["Jahr", "Quartal", "Monat", "Woche", "Tag", "Stunde"]
artikel:
hierarchie: ["Kategorie", "Gruppe", "Einzelartikel"]
lager:
hierarchie: ["Standort", "Bereich", "Gang", "Regal", "Platz"]
personal:
hierarchie: ["Abteilung", "Team", "Mitarbeiter"]
```
#### **Data Mining**
**Analysemuster:**
- Marktkorb-Analyse (welche Artikel zusammen kommissioniert werden)
- Lieferanten-Performance-Clustering
- Mitarbeiter-Produktivitäts-Segmentierung
- Lagerplatz-Optimierungs-Algorithmen
### Advanced Analytics
#### **Statistical Process Control (SPC)**
```sql
-- Beispiel: Kontrollelgrenzen berechnen
WITH daily_stats AS (
SELECT
DATE(bewegungsdatum) as datum,
AVG(picks_per_hour) as durchschnitt,
STDDEV(picks_per_hour) as standardabweichung,
COUNT(*) as anzahl_operatoren
FROM produktivitaets_daten
WHERE bewegungsdatum >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY DATE(bewegungsdatum)
),
control_limits AS (
SELECT
AVG(durchschnitt) as centerline,
AVG(durchschnitt) + (3 * AVG(standardabweichung)) as ucl,
AVG(durchschnitt) - (3 * AVG(standardabweichung)) as lcl
FROM daily_stats
)
SELECT
ds.datum,
ds.durchschnitt,
cl.centerline,
cl.ucl,
cl.lcl,
CASE
WHEN ds.durchschnitt > cl.ucl THEN 'Ăśber Kontrollgrenze'
WHEN ds.durchschnitt < cl.lcl THEN 'Unter Kontrollgrenze'
ELSE 'In Kontrolle'
END as status
FROM daily_stats ds, control_limits cl
ORDER BY ds.datum;
```
#### **Root Cause Analysis**
**Systematische Problemanalyse:**
1. **5-Why-Methode** in Reports integriert
2. **Fishbone-Diagramme** fĂĽr Fehlerursachen
3. **Pareto-Analysen** fĂĽr Problempriorisierung
4. **Korrelations-Analysen** zwischen KPIs
## Automatisierung {#automation}
### Automatische Report-Generierung
#### **Scheduled Reports**
```yaml
scheduled_reports:
tagesabschluss:
zeitplan: "täglich 22:00"
parameter:
datum: "heute"
bereiche: "alle"
verteilung:
email: ["schichtleiter@gf.com", "manager@gf.com"]
format: "PDF"
wochen_kpi:
zeitplan: "montags 08:00"
parameter:
zeitraum: "letzte_woche"
vergleich: "vorwoche"
verteilung:
dashboard: "management_portal"
sharepoint: "reports_folder"
monats_analyse:
zeitplan: "1. des Monats 09:00"
parameter:
zeitraum: "letzter_monat"
detaillevel: "hoch"
verteilung:
email: ["controlling@gf.com"]
format: ["PDF", "Excel"]
```
#### **Event-Triggered Reports**
**Auslöser für automatische Reports:**
- SLA-Verletzungen (sofortige Benachrichtigung)
- Qualitätsprobleme (nach 3 Fehlern)
- Systemausfälle (Recovery-Report)
- Sicherheitsvorfälle (Compliance-Report)
### Alert-System
#### **Schwellenwert-Monitoring**
```yaml
alert_thresholds:
produktivitaet:
picks_per_hour:
warning: 75
critical: 60
notification: ["supervisor", "teamleiter"]
qualitaet:
error_rate:
warning: 0.5 # 0.5%
critical: 1.0 # 1.0%
notification: ["quality_manager", "schichtleiter"]
system:
response_time:
warning: 3000 # 3 Sekunden
critical: 5000 # 5 Sekunden
notification: ["it_admin", "wms_admin"]
```
#### **Escalation Matrix**
| Severity | Immediate | 15 Min | 1 Hour | 4 Hours |
|----------|-----------|--------|---------|---------|
| **Critical** | Operator | Supervisor | Manager | Director |
| **High** | Supervisor | Manager | - | - |
| **Medium** | - | Manager | - | - |
| **Low** | - | - | Manager | - |
### Integration APIs
#### **BI-Tool Integration**
**UnterstĂĽtzte Systeme:**
- Microsoft Power BI
- Tableau
- QlikView/QlikSense
- SAP BusinessObjects
```yaml
api_endpoints:
data_export:
url: "/api/v1/reports/export"
methods: ["GET", "POST"]
formats: ["json", "xml", "csv"]
authentication: "bearer_token"
real_time_data:
url: "/api/v1/metrics/live"
protocol: "websocket"
update_frequency: "30_seconds"
custom_query:
url: "/api/v1/query/execute"
method: "POST"
security: "sql_injection_protection"
```
#### **SAP Integration**
**Datenexchange:**
```xml
WMS_REPORT
WMSKPI
```
## Best Practices
### Report Design Guidelines
#### **Benutzerfreundlichkeit**
**Design-Prinzipien:**
- **Klarheit**: Wichtige KPIs prominent platzieren
- **Konsistenz**: Einheitliche Farbcodes und Symbole
- **Interaktivität**: Drill-Down und Filter-Optionen
- **Mobilität**: Responsive Design für alle Geräte
#### **Performance-Optimierung**
```yaml
performance_tips:
daten_aggregation:
- "GroĂźe Datenmengen vorab aggregieren"
- "Indizes auf häufig abgefragte Spalten"
- "Materialized Views fĂĽr komplexe Berechnungen"
cache_strategien:
- "Statische Reports cachen (24h)"
- "Parametrisierte Reports cachen (1h)"
- "Real-time Daten nicht cachen"
query_optimierung:
- "WHERE-Klauseln frĂĽhzeitig anwenden"
- "JOINs minimieren"
- "Subqueries vermeiden wo möglich"
```
### Data Governance
#### **Datenqualität sicherstellen**
**Qualitätskriterien:**
- **Vollständigkeit**: Alle erforderlichen Felder ausgefüllt
- **Genauigkeit**: Korrekte Werte ohne Tippfehler
- **Konsistenz**: Einheitliche Formate und Standards
- **Aktualität**: Zeitnahe Datenaktualisierung
#### **Datenschutz und Compliance**
```yaml
data_privacy:
anonymisierung:
- "Personenbezogene Daten in Reports anonymisieren"
- "Aggregierte Daten bevorzugen"
- "Pseudonymisierung fĂĽr interne Analysen"
zugriffskontrolle:
- "Role-based Access zu sensiblen Reports"
- "Audit-Logs fĂĽr Report-Zugriffe"
- "Automatische Session-Timeouts"
retention_policy:
- "Rohdaten: 7 Jahre"
- "Aggregierte Daten: 10 Jahre"
- "Personal-KPIs: 3 Jahre nach Austritt"
```
## Troubleshooting
### Häufige Probleme
#### **Langsame Report-Generierung**
**Diagnose-Checklist:**
```yaml
performance_check:
datenbank:
- query_execution_plan: "ĂśberprĂĽfen"
- index_usage: "Optimieren"
- table_statistics: "Aktualisieren"
system:
- memory_usage: "< 80%"
- cpu_utilization: "< 75%"
- disk_io: "< 80%"
netzwerk:
- bandwidth_utilization: "< 70%"
- latency: "< 100ms"
```
#### **Dateninkonsistenzen**
**Ursachen und Lösungen:**
- **ETL-Fehler**: DatenĂĽbernahme-Protokolle prĂĽfen
- **Synchronisations-Probleme**: SAP-Interface ĂĽberprĂĽfen
- **Timing-Issues**: Batch-Job-Reihenfolge korrigieren
- **Benutzer-Eingaben**: Validierungs-Regeln verschärfen
### Support-Eskalation
#### **Report-Support Team**
```yaml
support_kontakte:
level_1:
team: "IT-Helpdesk"
telefon: "+41 81 770 5678"
email: "helpdesk@georgfischer.com"
verfuegbarkeit: "Mo-Fr 08:00-17:00"
level_2:
team: "BI-Specialists"
telefon: "+41 81 770 6789"
email: "bi-support@georgfischer.com"
verfuegbarkeit: "Mo-Fr 07:00-19:00"
level_3:
team: "Database Administrators"
telefon: "+41 81 770 9999"
email: "dba@georgfischer.com"
verfuegbarkeit: "24/7 fĂĽr kritische Issues"
```
---
*Diese Dokumentation wird regelmäßig aktualisiert. Letzte Aktualisierung: März 2025*