Supply-Chain-Orchestrierung für einen Kunststoffverarbeiter

Ein international tätiger Kunststoff-Extrusionskonzern litt unter unregelmäßiger Auftragserfüllung, weil die Produktionsplanung seiner vier großen europäischen Werke tief isoliert nebeneinanderher lief. Der zentrale Einkauf konnte weder den Granulatverbrauch noch die Maschinenverfügbarkeit verlässlich vorhersagen — mit der Folge teurer Materialhortung und häufiger Eil-Zuschläge im Versand.

Jeder Werkleiter arbeitete mit hochkomplexen, über fünfzehn Jahre gewachsenen Excel-Mappen voller verschachtelter Makros. Diese Werkzeuge bildeten lokale Maschineneigenheiten, Luftfeuchtigkeitsschwankungen beim Aushärten und die regionale Fahrerverfügbarkeit präzise ab. Gegen die Konzernvorgabe, ein starres, standardisiertes globales ERP-Planungsmodul einzuführen, gab es entschiedenen Widerstand — zentrale Algorithmen würden entscheidende lokale Faktoren ignorieren.

Aufgabe war es, die Standorte zu einer belastbaren Konzernsicht zu verbinden, ohne die lokale Autonomie und das darin gespeicherte Erfahrungswissen zu zerstören.

Wir übernahmen die Rolle der zentralen Unternehmensarchitekten und entschieden uns, die lokalen Excel-Mappen zu dezentralen Eingabequellen zu machen, statt sie abzuschaffen. Wir entwarfen eine cloudbasierte Ingestion-Pipeline, in der die Werkleiter weiter in ihren gewohnten Tabellen arbeiteten: Das System las die nativen Dateien ein, parste die Variablen automatisch und aggregierte alles zu einer einheitlichen globalen Prognose-Engine.

Als Dreierteam definierten wir die übergreifenden Datenschemata, API-Spezifikationen und Governance-Regeln. Die Umsetzung der Validierungs- und Ingestion-Microservices steuerten wir gemeinsam mit einem Offshore-Entwicklungspartner. Python-basierte Parser extrahierten die Berechnungen direkt aus den hochgeladenen Tabellen und speisten ein zentrales Cloud-Data-Warehouse, das Führungskräften Dashboards nahezu in Echtzeit lieferte.

Die Werkleiter zogen vollständig mit, weil ihre historische Autonomie und ihre spezialisierten Formeln erhalten blieben — die Akzeptanz an allen vier Standorten war lückenlos. Aus vier isolierten Planungsinseln wurde eine gemeinsame, belastbare Datenbasis.

Die Materialhortung ging spürbar zurück und die konzernweite Vorhersagbarkeit der Durchlaufzeiten stieg deutlich, weil der Einkauf erstmals über alle Werke hinweg planen konnte — ohne dass ein einziger Standort seine bewährte Arbeitsweise aufgeben musste.