Verdeckt eine gute Summe einen schlechten Mix?
Prognosegenauigkeit und Bias nach Produktfamilie, Markt und Kunde: ein Fehler von 14 % wird korrigiert, bevor er zur Fehlmenge wird.
Schnell einsatzbereite Datenlösungen für Ihr Unternehmen
Tausende Datenpunkte. Mehrere ERP-Systeme. Eine Single Source of Truth.
Wir verwandeln fragmentierte Unternehmenssysteme in einheitliche, verwaltete Datenmodelle. Schluss mit dem Abgleichen von Tabellen, hin zu fundierten Entscheidungen.
Werttreiber
Über 20 Jahre in Supply Chain und Finance haben uns gezeigt, wo verwaltete Daten die Zahlen bewegen.
Wirkung auf den Umsatz
Beschleunigen Sie das Umsatzwachstum mit klarer, verwalteter Datentransparenz über alle Vertriebs- und Betriebskanäle.
Cash und Working Capital
Setzen Sie gebundenes Kapital frei. Senken Sie das Working Capital durch gesunde Bestände und eine effiziente Lieferkette.
Exzellenz in S&OP und IBP
Bringen Sie Bedarfsplanung, Versorgungsplanung und Bestandsmanagement in einen nahtlosen Integrated-Business-Planning-Zyklus.
Unser technischer Vorsprung
Was unsere Lösungen auszeichnet, wenn die Dashboards live sind.
Power BI Write-back
Schließen Sie den Kreis. Nicht nur analysieren: Aktualisieren Sie ERP-Systeme und Planungsparameter direkt aus Ihren Power-BI-Dashboards.
Enterprise Data Governance
Eine zertifizierte semantische Ebene für "Managed Self-Service": Jede Kennzahl führt auf eine verwaltete Single Source of Truth zurück.
Multi-ERP-Integration
Wir harmonisieren SAP und Altsysteme in modernen Architekturen auf Microsoft Fabric und Snowflake.
Ein Datenmodell, sechs Entscheidungen
So bauen wir es
Vier Ebenen, ein Team: von den SAP-Tabellen bis zur Antwort, die ein Agent Ihren Planern gibt. Jede Zahl lässt sich bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen.
Diagnosegespräch buchenArchitektur ansehen
- 60 %der KI-Projekte ohne KI-fähige Daten werden bis 2026 aufgegebenGartner
- 35 %der FP&A-Zeit bleiben für wertschöpfende AnalysenFP&A Trends 2024
- 1 von 3Planungsorganisationen verbringt rund 80 % der Zeit mit Datensammeln statt EntscheidenAIMMS
So funktioniert der Stack
Welche Artikel laufen vor März leer?
3 Artikel in Südeuropa fallen im Februar unter 2 Wochen Reichweite.
Herkunft
KI-AgentenReichweite (Wo.)fct_supply_planSAP · MARD · EKPO
Planer fragen in natürlicher Sprache und erhalten Antworten aus denselben zentral definierten Kennzahlen wie das Dashboard.
Vom Bedarf bis zum Cash, in einem Bericht
Wir arbeiten seit über 20 Jahren mit diesen Zahlen in Supply Chain und Finance. So sieht ein Power-BI-Bericht aus, den wir liefern: Bedarf, Versorgung, Bestand, Aufträge, Order-to-Cash, Marge und Cash auf einem Datenmodell, damit jede Seite zu den anderen passt. Blättern Sie durch die Seiten.
- GJ2026 vs GJ2025
- Alle Märkte
- Rx und Klinik
- Prognosegenauigkeit87,2 %+3,4 Pp. vs VJ
- Prognose-Bias−0,8 %−1,3 Pp. vs VJ
- Absatz38,4 Mio. Packungen+9,7 % vs VJ
- Bedarf vs Budget103,5 %+3,5 Pp. vs VJ
Bedarf: Ist vs Prognose (Mio. Packungen)
In Summe wirkt die Prognose treffsicher, doch je Produktfamilie liegt sie bis zu 14 % daneben: Onkologie unterschätzt, Herz-Kreislauf überschätzt. So entstehen Fehlmengen und Überbestände gleichzeitig.
- Ist
- Prognose
- Prognosebereich
Größte Prognosefehler je Produktfamilie
- Onkologie−14,0 %Unterschätzt nach gewonnener Klinikausschreibung.
- Herz-Kreislauf+11,0 %Überschätzt: ein Generikum hat Anteile gewonnen.
- Atemwege+7,0 %Grippesaison einen Monat später.
- Antiinfektiva−6,0 %In zwei Regionen unterschätzt.
- Gastroenterologie+2,0 %Innerhalb der Toleranz.
Die Fragen, die wir beantworten
Jede Geschäftsführung stellt sie jeden Monat. Wir machen daraus Antworten, die bereitstehen.
Bei welchen Produkten droht in den nächsten drei Monaten ein Fehlbestand?
Reichweite je Artikel und Standort, mit bereits berechneten Warnungen.
Wie viel Kapital steckt in Überbeständen oder bald verfallender Ware?
Bestände bewertet nach Alter, Charge und Verfallsdatum.
Ist die Bedarfsprognose verlässlich?
Prognosegenauigkeit und Bias je Produkt, Markt und Kunde.
Warum hat sich die Bruttomarge gegenüber dem Vorjahr verändert?
Preis-, Mengen-, Mix- und Kosteneffekte, getrennt und erklärt.
Wo landen wir zum Jahresende?
Ein Jahresend-Landing aus Ist-Zahlen, Forecast und Versorgungsplan.
Was hat sich gegenüber dem Vormonat geändert?
Vergleiche mit Vormonat und Vorjahr bei Mengen, Preisen und Kosten, zu jedem Abschluss.
Würde Machine Learning unsere Prognose verbessern?
Eine ML-Prognose im Vergleich zur aktuellen, mit denselben Genauigkeitsmaßen.
Sind unsere Daten bereit für KI?
Eine Prüfung von Qualität, Struktur und Dokumentation, mit einem Plan, die Lücken zu schließen.
Lösungen
Vier Lösungslinien auf einem Datenmodell, vom Bedarf bis zur GuV.
- Supply Chain SolutionsDer richtige Servicegrad mit dem richtigen Bestand.Demand PlanningVersorgungsplanungBestandsmanagementLösung ansehen
- Finance SolutionsSie wissen immer, warum sich die Marge bewegt.FP&ABruttomarge und AbweichungenKosten- und PreisanalyseLösung ansehen
- AI SolutionsBessere Prognosen, schnellere Entscheidungen.Bedarfsprognose mit KI und MLKI-gestützte BestandsoptimierungDashboards mit KI bauenLösung ansehen
- Data PlatformEine Wahrheit, aus allen ERP-Systemen.Integration mehrerer ERP-SystemeDashboards und ReportingLösung ansehen
Branchen
Wir kennen die Prozesse, Rahmenbedingungen und die Sprache dieser Märkte.
Pharma und Life Sciences
Chargen, Verfallsdaten und Haltbarkeit, Distributionsnetze in mehreren Ländern, Servicegrade gegenüber Kliniken und Großhändlern.
Konsumgüter (CPG)
Aktionen und Saisonalität, Tausende von SKUs und Kanälen, ständiger Druck auf Preise und Margen.
Unser Ansatz
Wir beginnen bei den Entscheidungen, die Sie treffen müssen, nicht bei den Werkzeugen. Sichtbarer Nutzen in wenigen Wochen, danach skalieren wir.
Diagnose
In den ersten Wochen erfassen wir Entscheidungen, KPIs und Daten und zeigen, wo Wert entsteht oder verloren geht.
Design
Gemeinsam legen wir Datenmodell, Kennzahlen und Berechnungsregeln fest, dazu den Nutzen, den wir belegen wollen.
Pilot
Ein erster Anwendungsfall mit Ihren echten Daten, gemessen an Ihrer heutigen Arbeitsweise.
Skalierung und Übergabe
Wir übertragen die Lösung auf Märkte, Produkte und Prozesse und schulen Ihr Team für den eigenständigen Betrieb.
Über uns
In Orbit DataWorks (Orbit Data Works) haben sich Berater mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in Supply Chain und Finance zusammengeschlossen, gesammelt in internationalen Konzernen aus Pharma, Life Sciences und Konsumgütern.
Wir haben Planungs-Control-Tower, Margenmodelle und Datenplattformen gebaut, die mehrere ERP-Systeme integrieren. Heute bringen wir diese Erfahrung in Unternehmen, die schneller entscheiden wollen, mit Zahlen, denen sie vertrauen. Wir arbeiten auf Deutsch, Englisch, Italienisch und Spanisch.
Heute setzen wir auch KI und Machine Learning für Prognosen, Bestände und Reporting ein, immer auf vorher aufbereiteten und geprüften Daten.
Technologien, die wir einsetzen
- Snowflake
- dbt
- Power BI
- Microsoft Fabric
- SAP
- SQL
- Python
- Excel
Häufige Fragen
Können Sie mehrere ERP-Systeme in Snowflake integrieren?
Ja. Wir bringen Daten aus SAP und anderen ERP-Systemen mit dokumentierten dbt-Modellen nach Snowflake und von dort in Power BI oder Microsoft Fabric.
Bauen Sie Power-BI-Dashboards für die Supply Chain?
Ja: Control Tower für Bedarf, Versorgung und Bestände, mit Prognosegenauigkeit, Reichweite und Servicegrad.
Was ist eine Preis-Mengen-Mix-Analyse?
Sie zerlegt die Veränderung von Umsatz oder Bruttomarge in Preis-, Mengen-, Mix- und Kosteneffekte, damit Sie sehen, warum sich die Marge gegenüber Vorjahr oder Vormonat verändert hat. Wir liefern sie als Bruttomargen-Bridge in Power BI.
Arbeiten Sie mit Pharma- und Life-Sciences-Unternehmen?
Ja, auch zu Chargen, Verfallsdaten und Haltbarkeit der Bestände sowie zu Distributionsnetzen in mehreren Ländern.
Ist Integrated Business Planning nur etwas für große Unternehmen?
Nein. Wir führen es auch im Mittelstand ein, mit einem Monatszyklus, der Mengen- und Finanzplanung verbindet.
Wie kann KI Bedarfsprognose und Bestände verbessern?
Machine-Learning-Modelle erkennen Saisonalität, Aktionen und Trends, die manuelle Prognosen übersehen. Mit besseren Prognosen legt KI Sicherheits- und Meldebestände fest, die den Servicegrad mit weniger Bestand sichern.
Sind unsere Daten bereit für KI?
Fast immer braucht es eine Vorbereitung. Wir prüfen Qualität, Struktur und Dokumentation der Daten in Ihren ERP-Systemen und bauen dann eine KI-fähige Schicht in Snowflake oder Microsoft Fabric.
Sprechen wir über Ihre Daten
Beschreiben Sie uns in wenigen Zeilen, was Sie klarer sehen möchten: Bestände, Margen, Prognosen oder den Monatsabschluss. Wir antworten innerhalb von zwei Werktagen.
Schreiben an info@orbitdataworks.com