Datengetriebene Entscheidungen – Evidenzen statt Bauchgefühl
Wie ein Maschinenbauer seine FuE-Investitionen mit Live-Dashboards steuert und Förderquoten steigert.
Quellen erfassen und Qualität bewerten
Wir analysieren, welche Systeme Messdaten, KPIs und Narrative liefern. Datenqualitäts-Checks zeigen, wo Lücken die Entscheidungsfähigkeit blockieren.
Vom Rohsignal zur Entscheidungsvorlage
Wir orchestrieren Datenpipelines, Metrikmodelle und Narrative, damit Führungskräfte schneller entscheiden.
Operational KPIs
Testlaufzeiten, Fehlerraten und Iterationszyklen werden automatisch aggregiert.
Risiko-Sensoren
Früherkennung deckt Verzögerungen oder fehlende Evidenzen für Förderberichte auf.
AI-Assisted Insights
Narrative Zusammenfassungen begleiten jedes Dashboard mit erklärenden Textbausteinen.
Förder-Monitoring
BSFZ-/ZIM-Kennzahlen sind integriert: Welche Projekte erfüllen welche Kriterien?
Typische Hürden
- Kritische KPIs werden manuell in PowerPoint übertragen – fehleranfällig und langsam.
- Förderentscheidungen basieren auf Schätzungen statt Evidenzketten.
- Messdaten liegen in Testständen, PLM oder MES ohne gemeinsame Identifier.
- Management erhält zu spät Informationen über Verzögerungen in FuE-Projekten.
- Berichterstattung bindet wertvolle Engineering-Kapazitäten.
Unser Vorgehen
- Systematische Dateninventur inkl. Qualitäts-Score pro Quelle.
- Zentrales Kennzahlen- und Ontologie-Framework entwickeln.
- Datenpipelines automatisieren und Governance-Regeln definieren.
- Dashboards & Narrative Reports bereitstellen.
- Enablement-Sessions durchführen, damit Teams eigene Analysen bauen.
Insights Hub
Personalisierte Startseiten zeigen jedem Workstream relevante KPIs, Risiken und offene Nachweise.
Storytelling Reports
Narrative Beschreibungen ergänzen Charts – perfekt für Förderberichte und Vorstandsvorlagen.
Impact Tracking
Investitionen lassen sich entlang von Hypothesen und Evidenzen bewerten. Entscheidungen basieren auf Fakten.
Ergebnis & Nutzen
- Automatisierte Reports sparen 30 Stunden Reporting-Aufwand pro Monat.
- Frühwarnsystem reduziert Projektrisiken und Nachforderungen.
- Förderentscheidungen basieren auf nachvollziehbaren KPIs.
Erkenntnisse
- Datenqualität entscheidet, ob Dashboards Vertrauen erhalten.
- Ontologien verbinden Technik- und Finanzwelt – sonst bleibt Reporting fragmentiert.
- Enablement ist Teil des Projekts: Teams müssen Analysen selbst weiterentwickeln können.
Analytics Use Case prüfen?
Wir entwickeln mit Ihnen datengetriebene Reports, die Förderfähigkeit und Steuerung verbinden.