Ich bringe Ihre Daten in Fluss –
genau dorthin, wo sie Wert schaffen.
Ob Analyse, Reporting oder Prozessoptimierung: Ich helfe Ihnen, aus Daten Klarheit, Geschwindigkeit und Wirkung zu gewinnen.
Datenanalyse & Visualisierung
„Daten werden erst wertvoll, wenn sie sichtbar und verständlich sind.“
Mit interaktiven Power BI Dashboards & Reports in Excel lenken Sie den Blick aufs Wesentliche.
Datengetriebene Prozessoptimierung
„Daten sind das Fundament für effiziente Prozesse.“
Mit der Kombination aus smarten Daten-Analysen & Optimierungs-Methoden sorgen Sie für schlankere Prozesse.
Datenprodukte & Automatisierung
„Weniger manuelle Tätigkeiten, mehr Flow.“
Sie sparen Zeit, vermeiden Fehler, gewinnen neue Erkenntnisse und beschleunigen Ihre Abläufe.
Datenanalyse & Visualisierung
Um fundierte Entscheidungen zu treffen und wirkungsvolle Maßnahmen umzusetzen, ist ein objektiver Blick auf die aktuelle Situation entscheidend. Die dafür relevanten Daten sind in den meisten Unternehmen längst vorhanden – sie liegen jedoch oft in unterschiedlichen Quellen oder müssen erst aufwendig aufbereitet werden. So verstreicht wertvolle Zeit, und häufig bleibt es bei einem oberflächlichen Überblick statt detaillierter Einblicke – etwa auf Kostenstellen, Arbeitsplätze oder Produkte, die bestimmte Entwicklungen verursachen.
Durch ein strukturiertes Reporting und gezielte Analysen lassen sich diese Hürden überwinden. Mit Python können Daten aus ERP, CRM oder FiBu regelmäßig extrahiert, bereinigt und zusammengeführt werden. In Power BI werden daraus interaktive Dashboards, die ein transparentes und aktuelles Bild der Unternehmensleistung liefern – vom Gesamtüberblick bis ins Detail. Alternativ können die Daten auch in Excel bereitgestellt werden, z. B. für ein effizientes Finanzcontrolling. Vergleiche zu Budgetwerten, Vorjahren oder Forecasts lassen sich in Tabellen mit farblichen Hervorhebungen und klaren Visualisierungen anschaulich darstellen.
Besonders wertvoll wird Analyse und Reporting, wenn der Blick über die Vergangenheit hinausgeht: Wie entwickeln sich Verkaufszahlen bestimmter Produkte oder der Materialbedarf? Mit Zeitreihen-Forecasts auf Basis von Python-Modellen lassen sich präzise Vorhersagen treffen. So werden Daten zu einer verlässlichen Entscheidungsgrundlage und liefern konkrete Handlungsempfehlungen für Vertrieb, Controlling, Produktion, Logistik und Management – oder fließen direkt in die ERP-Bedarfsplanung ein.
Datengetriebene Prozessoptimierung
Eine fundierte Analyse von Prozessdaten – etwa aus Fertigungsaufträgen – bildet die Ausgangsbasis für datengetriebene Optimierungsprojekte. Entscheidend ist dabei nicht nur die Datenerhebung und -auswertung selbst, sondern auch der Aufbau von Steuerungsinstrumenten, die eine präzise Verfolgung von Projektzielen und die Bewertung umgesetzter Maßnahmen ermöglichen.
Der Aufbau von Vertrauen in Kennzahlen und Reporting-Systeme bei Führungskräften und Mitarbeitenden ist ein zentraler Erfolgsfaktor. Diese Veränderung geschieht nicht von heute auf morgen – sie ist Teil eines längerfristigen kulturellen Entwicklungsprozesses hin zu einer datenbasierten Entscheidungs- und Verbesserungskultur.
Neben der Welt der Daten stehen die Prozessaufnahmen direkt vor Ort im Fokus der Optimierungsarbeit. Dabei werden die tatsächlichen Abläufe und Materialflüsse beobachtet und gemeinsam mit den beteiligten Mitarbeitenden analysiert. Auf dieser Basis kann anschließend eine Wertstromanalyse durchgeführt werden, um Wertschöpfung und Verschwendung im Prozess sichtbar zu machen und gezielt Optimierungspotenziale abzuleiten.
Ziel ist es, die Wertschöpfung im Prozess messbar zu steigern – etwa durch verkürzte Durchlaufzeiten, geringere Abweichungen zu Vorgabezeiten oder eine bessere Ressourcenauslastung. Dabei wird kontinuierlich überprüft, welche Maßnahmen tatsächlich Wirkung zeigen, und diese Erkenntnisse fließen direkt in die weitere Prozessgestaltung ein.
Datenprodukte & Automatisierung
In vielen Unternehmen existieren bereits Systeme zur Erfassung von Betriebsdaten, etwa für Fertigungsaufträge – jedoch oft nicht in der Detailtiefe, die für eine wirksame Analyse und Steuerung erforderlich ist. Häufig fehlen einfache und zugleich flexible Lösungen, um operative Informationen direkt am Ort der Wertschöpfung zu erfassen und so die digitale Wertschöpfungskette zu schließen.
Genau hier setzen individuell entwickelte Datenbankanwendungen an. Sie ermöglichen beispielsweise die unkomplizierte Erfassung von Beginn- und Ende-Zeitstempeln oder Unterbrechungsgründen bei Fertigungsaufträgen sowie weiterer prozessrelevanter Daten – ohne die Funktionalitäten bestehender ERP- oder Zeiterfassungssysteme zu ersetzen.
Ziel ist es, Datenlücken in der Betriebsdatenerfassung schnell und gezielt zu schließen – als Grundlage für Transparenz, Projektsteuerung und kontinuierliche Verbesserung. So entsteht eine verlässliche Datengrundlage, die den Einsatz von Analyse-, Reporting- und Machine-Learning-Methoden erst ermöglicht und deren Nutzen deutlich steigert.
Zum Einsatz kommen dabei React und FastAPI:
React ist eine JavaScript-Bibliothek zur Entwicklung moderner, interaktiver Benutzeroberflächen. Sie ermöglicht den modularen Aufbau von Webanwendungen, die Wiederverwendung von Komponenten und eine schnelle Umsetzung – ideal für die einfache Datenerfassung an Terminals in der Produktion.
FastAPI ist ein leistungsstarkes Python-Framework für den Aufbau moderner Web-APIs und sorgt für eine reibungslose Verbindung mit Frontends wie React.
Über mich
Hallo! Mein Name ist Franz Luftensteiner und ich beschäftige mich mit Daten und Prozessen – und damit, wie Unternehmen eine datengetriebene Unternehmenskultur aufbauen und weiterentwickeln können.
In meiner bisherigen Laufbahn habe ich vielfältige Erfahrungen gesammelt – als Geschäftsführer und Prokurist in Beratungsunternehmen, als Mitgründer eines Softwareunternehmens sowie als Angestellter in großen Produktions- und IT-Unternehmen.
In zahlreichen Beratungsprojekten vorwiegend in produzierenden Unternehmen, habe ich Menschen bei der Optimierung von Produktions-, Montage- und Logistikprozessen begleitet – beispielsweise mithilfe der Wertstromanalyse – und bei der Weiterentwicklung des Finanzcontrollings unterstützt. In diesen Projekten habe ich Qlik Sense als zentrales Analyse- und Steuerungsinstrument eingeführt und maßgeschneiderte Apps entwickelt.
Ergänzend habe ich mir fundierte Kenntnisse in Power BI und Python angeeignet, um automatisierte Datenpipelines und mit Machine-Learning-Modellen – etwa Zeitreihen-Forecasts – zu entwickeln und gewinnbringend einzusetzen.
Heute verbinde ich Beratungserfahrung, Prozessverständnis und Datenkompetenz, um Menschen und Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Entscheidungen datenbasiert zu gestalten und kontinuierlich zu verbessern.
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