Vom Excel-Plan zum kritischen Pfad: Wie ein Sondermaschinenbauer seine Projekte on-premise steuert

Im Sondermaschinenbau gleicht kein Projekt dem anderen. Jede Anlage wird für einen Kunden konstruiert, beschafft, gefertigt, montiert und in Betrieb genommen, und an jedem dieser Schritte hängen andere Abteilungen, andere Systeme und andere Lieferanten. Wer wissen will, ob ein Liefertermin hält, muss all diese Stände zusammentragen. Genau das hat ein Sondermaschinenbauer mit rund 100 Millionen Euro Umsatz gemeinsam mit OPAIRS automatisiert, von der Analyse vor Ort bis zum produktiven KI-System.

Ausgangslage: ein Projekt unter Pönale

Auslöser war ein Projekt mit Vertragsstrafe, dazu kamen Fachkräftemangel, ein steigender Reportingaufwand und die Vorgabe, die Lieferzeit um 10 % zu verkürzen. Gleichzeitig war der Status einer Maschine nirgends vollständig sichtbar: Auftragsabwicklung, Einkauf, Entwicklung und Fertigung kannten jeweils nur ihren eigenen Ausschnitt.

Jede Fachabteilung führte eigene Listen in Excel, MS Project oder auf Shopfloor-Boards. Die Termine in SAP waren zwar eingetragen, aber nicht an den Project Execution Plan (PEP) angepasst. Bei Stücklisten mit mehr als 40.000 Teilen über neun Stufen war eine durchgängige Nachverfolgung über alle Ebenen kaum möglich.

Analyse: den echten Prozess verstehen

Bevor etwas digitalisiert wurde, haben wir den Prozess im Rahmen eines Interimsmandats direkt im Werk und am Shopfloor aufgenommen: Schritt für Schritt von der Konstruktion über den Einkauf bis zur Montage und Anlagenabnahme, so wie er tatsächlich abläuft und nicht so, wie er auf dem Papier steht. Die wichtigsten Schwachstellen:

• Fünf Systemwelten mit Medienbrüchen: SAP, Excel, MS Project, PLM und Shopfloor-Boards – Daten werden umkopiert und driften auseinander
• Termin-Gap: SAP-Termine sind nicht an den PEP angepasst, die Fachabteilungen planen parallel
• Software-Vorbereitung ohne Bezug zu den Projekt-Meilensteinen: Ihr Fortschritt ist nicht mit dem Gesamtplan verzahnt
• Acht Rückschleifen: dreimal Änderungsprozess zwischen Konstruktion und Montage, fünfmal Fehlersuche in der Inbetriebnahme
• Inbetriebnahme als Engpass: Hier fallen die meisten Rückschleifen und die längsten Aufgaben mit 30 bis 57 Tagen an
• Doppelerfassung und mehrere parallele Listen offener Punkte in der Abnahme

Die Datenquellen

• Soll-Planung in Excel: Projektterminplan auf Modulebene, Soll-Termine für das Design-Release und der interne Produktionsplan
• SAP S/4HANA: Stücklisten, Fertigungsaufträge und Bestellungen
• PLM: Konstruktions- und Freigabestände von Draft bis Released
• Microsoft Teams und Planner: Aufgaben, Abstimmungen und Entscheidungen
• Dokumente: Änderungen als PDF, Wiki-Seiten und Protokolle
• Schattenquellen der Fachabteilungen: MS Project, Shopfloor-Boards, Abnahmelisten und Papierformulare

Wichtig für die Akzeptanz: Niemand musste sein Werkzeug wechseln. Die Planer arbeiten weiter in Excel, Einkauf und Fertigung weiter in SAP, die Konstruktion weiter im PLM. OPAIRS liest diese Quellen automatisiert ein und führt sie zusammen, statt sie zu ersetzen. Datenlücken wurden in der Analyse identifiziert und gezielt geschlossen.

Pilot: der Data Lake als Single Point of Truth

Im Pilotprojekt landeten SAP-Exporte, Produktionsplan, Stücklisten und Dokumente automatisiert und strukturiert in einem eigenen Data Lake beim Kunden. Auf dieser gemeinsamen Basis arbeiten Regeln und KI-Modelle, die Ergebnisse erscheinen ohne manuelle Zusammenstellung im Dashboard. Der erste Quick Win: ein Single Point of Truth, der den Reportingaufwand im Projektmanagement sofort reduziert hat.

So arbeitet OPAIRS im Projekt

Soll-Ist-Abgleich je Arbeitspaket

OPAIRS legt die Soll-Planung neben den Ist-Stand aus allen angebundenen Systemen. Für jede Maschine wird sichtbar, an welchem Punkt im Gesamtprozess sie hängt: an einem Bauteil, einer Bestellung oder einem Fertigungsschritt. Abweichungen werden automatisch gemeldet, bevor sie den Zeitplan gefährden, statt in Besprechungen zusammengetragen zu werden.

Den kritischen Pfad erkennen

Aus dem Abgleich ermittelt OPAIRS den kritischen Pfad des Projekts: die Kette von Arbeitspaketen ohne Puffer, die den Endtermin bestimmt. Neben der Kette aus Konstruktion, Freigabe, Bestellung, Endmontage und Inbetriebnahme läuft auch die Software-Vorbereitung ohne Puffer und ist damit parallel kritisch. Die Projektleitung sieht auf einen Blick, welche Verzögerungen den Liefertermin tatsächlich gefährden und welche noch Puffer haben.

Management-Report mit Empfehlungen

Auf Knopfdruck erstellt der Agent OPAIRview einen Management-Report: Ampelstatus je Phase, Soll und Ist, die größten Rückstände je Modul und eine Management Summary mit konkreter Empfehlung, etwa einen Ressourcen-Kick-off für die Endmontage oder zusätzliche Kapazität für die Software-Freigabe. Für Details fragt die Projektleitung im Chat nach, zum Beispiel zu einer SAP-Nummer, und bekommt Bestellungen, Wiki-Seiten und Dokumente dazu, sodass jede Aussage auf ihre Quelle zurückführbar bleibt.

Weitere Anwendungen im Fertigungsalltag

• Montage-Assistent: Zeichnungen, Anweisungen und Dokumente in Sekunden statt Minuten, direkt am Arbeitsplatz
• Automatisierte Gap-Erkennung: Abweichungsmonitoring je Phase des Geschäftsprozesses mit automatischen Meldungen
• Automatisierung im Hintergrund: Neue Projekte werden aus einer Vorlage angelegt, nach Freigabe durch den Nutzer erstellt und auf Datenfehler geprüft; Dokumente werden je Projekt automatisch verarbeitet

Weil alle mit derselben Datenbasis arbeiten, wurden Besprechungen zu Lösungsrunden statt zu Runden der Datenbeschaffung.

Ergebnis: gemessen, nicht geschätzt

Getestet wurde mit echten Nutzern im Arbeitsalltag, zunächst in ausgewählten Abteilungen und mit kurzen Feedback-Zyklen. Gemessen wurde über die ERP-Stunden im Projekt, vor und nach der Einführung:

• Bis zu −10 % Projektstunden
• Bis zu −15 % operative Suchzeit und Reportingaufwand
• Mit dem gewonnenen Budget konnte ein eigener Data Analyst eingesetzt werden, der mehrere Projekte gleichzeitig konsolidiert

Architektur: Datenhoheit by Design

On-Premise-Data-Lake und eigenes BI-Dashboard

Die Basis bildet ein Data Lake, der on-premise beim Kunden läuft. Keine Kunden- oder Projektdaten verlassen das System oder das interne Firmennetzwerk – weder für die Auswertung noch für die KI, und es gibt keine Abhängigkeit von externen Diensten. Visualisiert wird alles in einem eigenen BI-Dashboard, das sich nach Projekt, Baugruppe, Abteilung oder Zeitraum filtern lässt. Werkstatt, Abteilungsleitung und Geschäftsführung sehen jeweils ihre Sicht auf dieselbe Datenbasis.

Ausblick: Jedes Projekt macht das nächste klüger

Die nächsten Schritte sind geplant

Das Produktivsystem läuft inzwischen auf einem eigenen Server beim Kunden, und der Pilot wird auf einen weiteren Standort ausgeweitet. Die Daten liegen erstmals strukturiert vor, und zwar nicht nur die Tabellen aus SAP und PLM: Auch unstrukturierte Inhalte wie Excel-Listen, Bestellungen, Notizen, Teams-Protokolle, Dokumente und Wiki-Seiten fließen in den Knowledge Hub. Darauf bauen die nächsten Use Cases auf: die operative Unterstützung des Lagers bei der Kommissionierung und die Auslastungsplanung der Qualitätssicherung für alle qualitätsrelevanten Teile, abgeleitet aus den Einzelteilen, die geprüft werden müssen. Weil OPAIRS einen eigenen Knowledge Hub aufbaut, werden die Antworten der KI mit jedem abgeschlossenen Projekt besser.

Referenz auf Anfrage

Der detaillierte Kunden-Use-Case mit Referenz ist auf Anfrage verfügbar. Vorgestellt wurde er bereits im 9. Webinar „KI Use Cases & Future Skills“ der Plattform Industrie 4.0 Österreich am 22. Oktober 2026, unter dem Titel „Maschinenbau AI-Ready: Transformation eines Produktionsprozesses“: https://plattformindustrie40.at/blog/event/9-webinar-ki-use-cases-future-skills/

Sie möchten Ihre Projekte ähnlich transparent steuern oder die Referenz anfragen? Schreiben Sie uns: office@opairs-systems.com