Der Auftrag wartet auf die Erfassung.
Bestellungen kommen per E-Mail oder PDF. Mitarbeiter übertragen Positionen ins ERP und klären fehlende Angaben einzeln.
KI für die Industrie
Wir automatisieren die Abläufe von der Absatzprognose über Materialdisposition bis hin zur Auftragsabwicklung und verankern sie in Ihrer Organisation.
Sie liefern schneller, pünktlicher, günstiger.
Ihre Mitarbeiter bearbeiten nur noch Ausnahmen.
Datenschutz, KI-Anforderungen und Betriebsmodell werden für Ihren Einsatzfall geprüft und vereinbart.
Bedarfe erkennen. Prognosen aktualisieren. Abweichungen sichtbar machen.
Bestellungen abtippen. Listen abgleichen. Termine nachtelefonieren. Jede Übergabe bindet Zeit, die in Planung und Steuerung fehlt.
Wo Automatisierung ansetztBestellungen kommen per E-Mail oder PDF. Mitarbeiter übertragen Positionen ins ERP und klären fehlende Angaben einzeln.
Neue Bedarfe, fehlendes Material und verschobene Termine lösen dieselben Abstimmungen immer wieder aus.
Engpässe werden spät sichtbar. Gleichzeitig liegt Material im Lager, das aktuell nicht gebraucht wird.
Wir verbinden KI, Planungsverfahren und regelbasierte Automatisierung. Welche Schritte autonom laufen können, wird an Ihren Daten und Ihren Ausnahmen geprüft.
Absatzdaten, Auftragsbestand und verfügbare Kapazität zusammenführen. Prognosen aktualisieren, Abweichungen markieren und Szenarien für den S&OP-Prozess vorbereiten.
Vertrieb, Operations und Einkauf bewerten Sondereffekte und Zielkonflikte. Neue Produkte, Aktionen und Kapazitätsentscheidungen bleiben bewusst gesteuert.
Machine Learning erkennt Bedarfsmuster und erstellt Prognosen. Szenariomodelle vergleichen Nachfrage und Kapazität; KI-Agenten bereiten Daten und Entscheidungsgrundlagen für den S&OP-Prozess auf.
Messbar an Prognosegüte · Planungsaufwand · Reaktionszeit auf Bedarfsänderungen
Bedarfe, Bestände, Wiederbeschaffungszeiten und offene Bestellungen abgleichen. Bestellvorschläge erzeugen und freigegebene Standardfälle innerhalb vereinbarter Grenzen auslösen.
Lieferantenwechsel, große Bestellwerte und kritische Fehlteile gehen mit einer priorisierten Handlungsempfehlung an die Verantwortlichen.
Prognosemodelle schätzen Bedarf und Lieferzeiten. Optimierungsmodelle unterstützen Bestands- und Bestellentscheidungen; KI-Agenten bereiten Bestellungen vor und lösen freigegebene Standardfälle aus.
Messbar an Dispositionsaufwand · Fehlteilquote · Bestandsreichweite
Bestellungen auslesen, Kunden und Artikel zuordnen, Mengen und Konditionen prüfen und im ERP erfassen. Liefertermine auf Basis von Material und Kapazität ermitteln und nach Freigaberegeln bestätigen.
Unklare Positionen, Preisabweichungen oder nicht erfüllbare Wunschtermine werden mit dem nötigen Kontext zur Bearbeitung vorgelegt.
Dokumentenerkennung und Sprachmodelle lesen Bestellungen aus E-Mails und PDFs. KI-Agenten gleichen die Angaben mit Stammdaten und Geschäftsregeln ab und übergeben geprüfte Aufträge an das ERP.
Messbar an Bearbeitungszeit je Auftrag · Korrekturquote · Zeit bis zur Bestätigung
Aufträge unter Berücksichtigung von Material, Kapazität und Rüstfolgen einplanen. Rückmeldungen aus der Produktion auswerten und bei Abweichungen passende Planungsoptionen vorbereiten.
Prioritätskonflikte, Überstunden und Eingriffe mit größeren Auswirkungen werden freigegeben. Die Lösung unterstützt die operative Steuerung; eine Maschinensteuerung gehört nur bei gesonderter Vereinbarung dazu.
Optimierungsverfahren berücksichtigen Kapazitäten, Material und Rüstfolgen. Machine Learning unterstützt die Bewertung von Durchlaufzeiten und Abweichungen; KI-Agenten koordinieren Rückmeldungen und Planänderungen.
Messbar an Planungsaufwand · Termintreue · Anzahl kurzfristiger Umplanungen
Fertigmeldungen, Liefertermine und Versandkapazität abgleichen. Lieferungen bündeln, Versandaufträge vorbereiten und relevante Terminänderungen weitergeben.
Teillieferungen, Sonderfahrten und kritische Kundenprioritäten werden anhand klarer Regeln entschieden und nachvollziehbar dokumentiert.
Optimierungsmodelle unterstützen die Bündelung und Terminierung von Lieferungen. KI-Agenten verknüpfen Fertigmeldungen, Versandaufträge und Statusmeldungen; Dokumentenautomatisierung bereitet Versandunterlagen vor.
Messbar an Versandaufwand · Liefertermintreue · Sonderfrachtkosten
Mögliche Zielprozesse. Datenqualität, Schnittstellen und Freigaben bestimmen den erreichbaren Automatisierungsgrad.
Wir messen die Wirkung am Prozess. Gemeinsam legen wir Ausgangswerte und Zielgrößen fest und prüfen, was nach Einführung tatsächlich besser wird.
| Ihr Ziel | Was sich verändern soll | Woran wir es messen |
|---|---|---|
| Weniger manuelle Arbeit | Standardfälle laufen ohne wiederholtes Erfassen, Suchen und Abgleichen. | Bearbeitungszeit je Vorgang Anteil automatisch abgeschlossener Fälle |
| Schnellere Antworten | Aufträge und Änderungen werden früher belastbar bestätigt. | Zeit bis zur Auftragsbestätigung Reaktionszeit bei Abweichungen |
| Verlässlichere Lieferung | Material, Kapazität und Termine werden gemeinsam betrachtet. | Liefertermintreue Fehlteile und Sonderfrachten |
| Weniger gebundenes Kapital | Bestände orientieren sich genauer am tatsächlichen Bedarf. | Bestandsreichweite Überbestände bei gesicherter Versorgung |
Deshalb berücksichtigen wir auch Ausnahmebearbeitung, Einführung, Betrieb und interne Mitarbeit. Kostensenkung, zusätzliche Kapazität und freigesetzte Liquidität weisen wir getrennt aus.
Ergebnisse aus unserer Arbeit in Operations, Planung und Bestandsoptimierung. Diese Erfahrung bringen wir in Ihre KI-Transformation ein.
Bedarf, Material und Kapazität
besser aufeinander abgestimmt.
Weniger gebundenes Kapital.
Mehr finanzieller Spielraum.
In Supply Chain & Produktion

Wir verbinden 16 Jahre Umsetzungserfahrung aus der Industrie mit künstlicher Intelligenz.
LEANOVATIVE bringt langjährige Erfahrung aus der ergebniswirksamen Optimierung von Operations und Supply Chain in den wirtschaftlichen Einsatz von KI.
Wir gestalten den Zielprozess, bewerten den wirtschaftlichen Nutzen, implementieren die technischen Lösungen und steuern die Umsetzung. Ihre Fachbereiche, Ihre IT und die ggf. erforderlichen technischen Partner arbeiten auf ein gemeinsames Ergebnis hin.
Wir grenzen den Einstieg so ab, dass Aufwand, Verantwortung und Ergebnis prüfbar bleiben. Jeder Schritt schafft die Grundlage für die nächste Entscheidung.
Fallzahlen, Bearbeitungszeiten, Ausnahmen und Systeme aufnehmen. Nutzen und Integrationsaufwand bewerten.
Ergebnis: eine belastbare Entscheidungsgrundlage.Einen abgegrenzten Ablauf mit repräsentativen Vorgängen testen. Qualität, Aufwand und Grenzen der Automatisierung messen.
Ergebnis: ein geprüfter Prozess mit Abnahmekriterien.Schnittstellen, Freigaben und Überwachung einrichten. Verantwortliche schulen und den Umgang mit Störungen regeln.
Ergebnis: ein betreuter Ablauf im Tagesgeschäft.Ergebnisse mit dem Ausgangszustand vergleichen. Den nächsten Prozess nach Nutzen und Machbarkeit auswählen.
Ergebnis: ein begründeter nächster Ausbauschritt.Sie erhalten einen priorisierten Anwendungsfall, einen Zielprozess, einen Business Case mit offengelegten Annahmen und einen klaren Pilotumfang. Aufwand und Zeitrahmen vereinbaren wir anhand Ihrer Ausgangslage.
Ihre IT und die fachlich Verantwortlichen werden früh eingebunden. Datenzugriff, Betriebsmodell und Freigaben gehören von Anfang an zum Zielprozess.
Manuelle Planungslisten, Dispositionstabellen und wiederkehrende Auswertungen ersetzen wir durch passende KI-Anwendungen. Daten fließen automatisch ein, Geschäftsregeln sind hinterlegt und Ihr Team arbeitet mit einer gemeinsamen, aktuellen Datenbasis.
Fehlt ein Prognosemodul, ein Dispositionscockpit oder eine automatische Auftragserfassung, entwickeln und integrieren wir die passende KI-Lösung. Mit einer bedienbaren Oberfläche, klaren Zuständigkeiten und Anbindung an Ihre vorhandenen Systeme.
Wir prüfen Schnittstellen, Datenqualität und Berechtigungen. Der Integrationsaufwand fließt in die Entscheidung ein.
Verarbeitungsorte, Anbieterzugriffe und Unterauftragnehmer werden vor der Umsetzung geklärt.
Mit Ihren zuständigen Stellen bewerten wir Datenbedarf, Zugriffsrechte und die Anforderungen des EU AI Act je Einsatzfall.
Freigabegrenzen, Qualitätskontrollen und ein geregelter Rückfall in die manuelle Bearbeitung gehören zum Zielprozess.
Ein EU-Standort allein belegt keine DSGVO-Konformität. Maßgeblich sind der konkrete Datenfluss und die technische sowie vertragliche Ausgestaltung. Datenschutz durch Gestaltung · EU AI Act
Eine tragfähige Lösung beginnt mit klaren Erwartungen.
Ihren Fall besprechenBesonders dort, wo viele ähnliche Vorgänge, wiederkehrende Planungsentscheidungen und manuelle Übergaben zusammenkommen. Entscheidend sind Fallzahlen, Datenzugang und ein ausreichend standardisierbarer Ablauf. Wir prüfen das an einem konkreten Prozess.
Nein. Wir arbeiten mit dem, was bei Ihnen vorhanden ist. Ihr bestehendes ERP bleibt die Grundlage; wir verbinden Ihre Systeme, automatisieren die Abläufe dazwischen und ergänzen fehlende Funktionen durch passende KI-Tools. Die Anbindung richten wir nach den verfügbaren Schnittstellen und Zugriffsrechten aus. Wenn Sie später neue Software einführen möchten, kann freigesetztes Kapital dafür genutzt werden. Das ist Ihre Entscheidung und keine Voraussetzung für die Zusammenarbeit.
Ja. Wir übertragen geeignete Planungs-, Dispositions- und Auswertungsabläufe aus Excel in passende KI-Anwendungen. Vorhandene Daten und fachliche Regeln werden übernommen, geprüft und mit Ihren Systemen verbunden. Im Pilot prüfen wir die Ergebnisse gemeinsam mit Ihrem Team, bevor der neue Ablauf die bisherige Lösung ablöst.
Dann ergänzen wir die benötigte Funktion durch ein passendes KI-Tool, zum Beispiel für Absatzprognosen, Materialdisposition oder Auftragserfassung. Die Lösung erhält eine bedienbare Oberfläche und wird in Ihre bestehenden Abläufe eingebunden. Wir prüfen zuerst, welche vorhandenen Funktionen sich bereits nutzen lassen.
Wir wählen die Technologie passend zur Aufgabe: Machine Learning und Zeitreihenmodelle für Prognosen, Dokumentenerkennung und Sprachmodelle für Bestellungen sowie KI-Agenten für regelgebundene Abläufe. Für Kapazitäten, Reihenfolgen und Bestände kombinieren wir diese mit mathematischen Optimierungsverfahren.
Wir stimmen das Betriebsmodell mit Ihrer IT ab: EU-Hosting oder, wenn technisch geeignet, Ihre eigene Infrastruktur. Datenflüsse, Zugriffsrechte, Anbieter und vertragliche Anforderungen werden vor der Umsetzung geklärt. Die konkrete Ausgestaltung richtet sich nach Ihrem Einsatzfall und Ihren Anforderungen.
Das untersuchen wir anhand repräsentativer Vorgänge. Für Prognosen sind belastbare Zeitreihen wichtig; für Auftragserfassung unter anderem klare Artikel- und Kundenstammdaten. Notwendige Bereinigung und fehlende Grundlagen werden vor dem Pilot sichtbar gemacht.
Automatisiert werden nur freigegebene Schritte innerhalb definierter Grenzen. Unklare oder kritische Fälle werden weitergeleitet. Tests, Plausibilitätsprüfungen, Protokolle und Überwachung helfen, Fehler zu erkennen und die Bearbeitung kontrolliert fortzusetzen.
LEANOVATIVE verantwortet Prozessgestaltung, wirtschaftliche Bewertung und Umsetzungssteuerung. Die technische Implementierung gestalten wir mit eigenen AI-Engineers und technischen Partnern. Wer Schnittstellen und KI-Komponenten entwickelt, betreibt und wartet, wird mit Ihrer IT vor Projektbeginn vereinbart – hier finden wir eine sichere und nachhaltige Lösung.
Das hängt vom Prozessumfang, den vorhandenen Schnittstellen und dem Betriebsmodell ab. Nach der ersten Einordnung grenzen wir die Analyse ab. Für einen Pilot werden Leistungen, interner Aufwand, laufende Kosten und Zeitrahmen vor Beginn festgelegt.
Wiederkehrende Tätigkeiten sollen entfallen. Fachliche Verantwortung, Freigaben und Ausnahmebearbeitung werden neu zugeordnet. Führung und betroffene Teams klären frühzeitig Qualifizierung und die Nutzung frei werdender Kapazität; erforderliche Mitbestimmung wird einbezogen.
Bringen Sie einen konkreten Engpass mit. Wir besprechen, wo Automatisierung ansetzen kann und welcher nächste Schritt sinnvoll ist.
KI-Potenzial besprechen Mit Kenneth Hytrek · Terminwahl über CalendlyLieber zuerst per E-Mail?
[email protected]KI in der industriellen Praxis
Wie KI konkret hilft
Den gesamten Auftragsprozess entdeckenRealisierter Projektfall
Die Wirkung zählt im Betrieb. Wir messen gegen einen definierten Ausgangszustand. Freie Kapazität, tatsächliche Kostensenkung und freigesetztes Kapital werden getrennt bewertet.
Der durchgängige Auftragsprozess
Von der Bestellung bis zum Zahlungseingang. Wählen Sie eine Phase und öffnen Sie den Schritt, der Sie interessiert.
Prozess aufnehmen, Ausgangswerte messen, Schnittstellen und Berechtigungen im Testsystem nachweisen.
Postfach, Dokumentenerkennung und SAP-Auftragserfassung aufbauen. Zunächst jede Übergabe fachlich prüfen.
Material, Kapazität, Rückmeldungen und Versand anbinden. Termin- und Ausnahmeentscheidungen gemeinsam testen.
Liefer- und Rechnungsstatus verbinden, Parallelbetrieb durchführen, Wiederanlauf testen und das Team übergeben.
Vorgeschlagene Plattform: Dash / Flask in Google Cloud Run (europe-west4), PostgreSQL in Cloud SQL und Python-Jobs für die Berechnung. n8n orchestriert Übergaben. Microsoft Entra ID regelt die Benutzeranmeldung; Rollen und Freigaben prüft die Anwendung.
Ein Java-Adapter mit SAP JCo im Kundennetz stellt ausschließlich freigegebene Funktionen bereit. Die Cloud erreicht ihn über eine authentifizierte, abgesicherte Verbindung; RFC-Berechtigungen bleiben auf die benötigten Funktionen begrenzt. Bei älterem SAP R/3 werden Release, Connector und BAPIs zuerst im Testsystem nachgewiesen.
Die Phasen zeigen einen 24-Wochen-Plan. Mit vorhandenen Schnittstellen können sie teilweise überlappen und den Ablauf auf 16 Wochen verkürzen. Planungskorridor, keine dokumentierte Projektdauer. Voraussetzung sind vorhandene ERP-Prozesse, Testzugänge und verfügbare Fachverantwortliche. Mehrere Werke, neues MES, Zoll und komplexe EDI-Abrufe erweitern den Umfang.
Profitabilität. Liquidität. Wettbewerbsfähigkeit.
Wir wählen den Anwendungsfall, der zu Ihrer Systemlandschaft und Ihrem Engpass passt. Im Pilot prüfen wir Qualität, Aufwand und wirtschaftliche Wirkung an Ihren Daten.