Business Intelligence: Vom Reporting zur effizienten Qualitätssteuerung. Warum BI im Qualitätsumfeld neu gedacht werden muss
Business Intelligence ist in vielen Unternehmen etabliert, im QS-/QM-Umfeld jedoch häufig auf eine nachgelagerte Rolle reduziert. Kennzahlen zu Fehlerquoten, Reklamationen oder Qualitätskosten werden periodisch ausgewertet und für Managementberichte aufbereitet. Diese Transparenz ist notwendig, reicht für die operative Steuerung von Qualität jedoch nicht aus. Der Grund liegt in der Entkopplung von Daten und Prozessen. Qualitätsdaten entstehen entlang konkreter Abläufe (in Prüfungen, Reklamationen, Maßnahmen, statistischen Auswertungen). Werden sie erst im Nachhinein extrahiert oder außerhalb des Systems analysiert, verlieren sie ihren unmittelbaren Bezug zur Ursache und zur möglichen Korrektur.
Für QS- und QM-Verantwortliche liegt der eigentliche Nutzen von BI daher nicht im Visualisieren von Kennzahlen, sondern in der gezielten Unterstützung von Entscheidungen: Abweichungen erkennen, Ursachen eingrenzen, Maßnahmen priorisieren und deren Wirkung nachvollziehen. Voraussetzung dafür ist eine BI-Integration, die nah an den Prozessen ansetzt und den Datenkontext erhält.
Anforderungen aus QS- und QM-Sicht
Aus der Praxis ergeben sich klare Anforderungen an BI im Qualitätsumfeld. Kennzahlen müssen in Beziehung gesetzt werden – nicht nur untereinander, sondern auch zu Produkten, Lieferanten, Zeiträumen, Mengen und Kosten. Ebenso wichtig ist die Möglichkeit, von aggregierten Übersichten gezielt auf Einzeldaten zuzugreifen, um Ursachenanalysen durchführen zu können. BI wird damit zu einem funktionalen Bindeglied zwischen Qualitätsdaten und operativer Steuerung. Entscheidend ist, dass Analysen nicht losgelöst vom System erfolgen, sondern direkt aus dem Prozesskontext heraus.
QS1-BI: Tiefe ERP-Integration als strukturelles Fundament
Ein zentrales Merkmal des QS1-Ansatzes ist die tiefe Integration in das führende ERP-System. Stamm-, Bewegungs- und Prozessdaten werden live und ohne Medienbruch aus dem ERP in QS1 übernommen. Diese Durchgängigkeit ist keine Zusatzfunktion, sondern die strukturelle Grundlage für belastbare BI-Auswertungen. Konkret bedeutet das: Qualitätsdaten stehen nicht isoliert, sondern immer in Relation zur ERP-Wertschöpfung.
Fehler, Prüfungen, Reklamationen oder Maßnahmen können direkt mit Mengen, Kosten, Preisen, Durchlaufzeiten oder Auftragsstrukturen verknüpft werden. Auswertungen folgen damit realen Prozess- und Wertschöpfungszusammenhängen und nicht nachträglichen Aggregationen.
Architektur, Auswertung und Analyse im Prozesskontext
QS1-BI ist als integrierte BI-Suite innerhalb der QS1-Systemlandschaft ausgelegt. Die BI-Funktionen setzen auf der objektorientierten QS1-Architektur auf und greifen auf relationale Daten aus QS1 und dem angebundenen ERP-System zu. Zur Strukturierung dieser Daten werden Data-Cubes genutzt, die operative Informationen in analysierbare Strukturen überführen. Im Standard stehen vordefinierte Dashboards und Listenauswertungen für typische QS-/QM-Anwendungsfälle zur Verfügung, etwa für Fehler, Maßnahmen, Prüfdaten oder Reklamationen. Diese Auswertungen können mit oder ohne ERP-Relationen erfolgen und sind auf unterschiedliche Rollen zugeschnitten, beispielsweise QS-Leitung, Produktionsverantwortliche oder Management. Neben aggregierten Übersichten ist ein Drill-down bis auf Rohdatenebene möglich.
Ergänzend unterstützen interaktive Analysefunktionen wie Pivot-Auswertungen eine flexible Verdichtung und Strukturierung der Daten. Analysen lassen sich direkt aus dem Prozesskontext starten, ohne Systemwechsel oder manuelle Exporte. Kontext, Nachvollziehbarkeit und Datenkonsistenz bleiben erhalten, was ein wesentlicher Vorteil bei Ursachenanalysen im QS-Alltag ist. Die im Standard bereitgestellten Dashboards und Kennzahlen können dabei vom Anwender selbst angepasst, erweitert oder auch neu aufgebaut werden, um unternehmensspezifische Fragestellungen abzubilden.
Qualitätskosten, Reporting und Überwachung
Die enge Verknüpfung von Qualitäts- und ERP-Daten ermöglicht eine differenzierte Betrachtung von Qualitätskosten. Fehler- oder Ausschussmengen können mit Kosten, Preisen oder Liefermengen in Beziehung gesetzt werden. Ebenso lassen sich Altersstrukturen, Durchlaufzeiten oder Maßnahmenverläufe analysieren. BI-Auswertungen liefern damit nicht nur technische, sondern auch wirtschaftliche Entscheidungsgrundlagen. Für das Reporting stehen dabei Funktionen zur automatisierten Erstellung und Verteilung von Berichten zur Verfügung. Auswertungen können als PDF oder Excel bereitgestellt und in definierten Zyklen an Rollen, Teams oder Personen versendet werden. Der manuelle Aufwand für wiederkehrende Reports wird reduziert, während Aktualität und Konsistenz gewahrt bleiben.
Darüber hinaus lassen sich BI-Auswertungen mit statistischen Analysen aus dem SPC-Umfeld verbinden. Prozess- und Maschinenfähigkeiten, Regelkarten oder Trendanalysen können eingebunden werden. Kennwerte werden automatisiert berechnet, Abweichungen sichtbar gemacht und je nach Konfiguration weiterverfolgt. BI unterstützt damit nicht nur die rückblickende Analyse, sondern auch die Überwachung laufender Prozesse.
BI intelligent nutzen, Effizienz steigern
Business Intelligence entfaltet im QS-/QM-Umfeld ihren Nutzen vor allem dann, wenn sie prozessnah integriert ist. Entscheidend ist nicht die Anzahl der Kennzahlen, sondern ihre Verknüpfung mit realen Abläufen und ERP-Daten. Der beschriebene QS1-Ansatz zeigt eine BI-Integration, die genau hier ansetzt: Durch die live aus dem ERP angebundene Datenbasis, die Integration in QS1-Prozesse und die Verbindung von Analyse, Reporting und Überwachung wird BI zu einem Effizienz-Werkzeug, das Entscheidungen im Qualitätsumfeld unterstützt – nicht nachgelagert, sondern im laufenden Betrieb. Für QS- und QM-Verantwortliche verschiebt sich der Fokus damit von reinem Reporting hin zu einer datenbasierten, prozesswirksamen Qualitätssteuerung.
