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📦 Operations Automatisierung

Operations automatisieren. Schnell skalieren.

AUTOMAIT verbindet Ihre ERP-, Bestands-, Logistik- und Kommunikationstools, damit sich Operations auf Strategie statt auf Koordination konzentrieren kann.

Das Problem

Operations ist Koordinationsarbeit, die Maschinen erledigen sollten

Koordination der Lieferkette, Bestände, Auftragsabwicklung, Logistik und Lieferantenkommunikation — und dabei sollen Kosten gehalten und Kundenerwartungen erfüllt werden.

Klassische Operations-Tools bewältigen einfache Nachverfolgung, greifen aber zu kurz, wenn es darum geht, wiederkehrende Aufgaben zu beseitigen, Störungen vorherzusehen oder Abläufe über Abteilungen hinweg zu verbinden.

Bestände, die in Tabellen geführt werden

Bestellungen, die von Hand angelegt werden

Verzögerungen, die der Kunde zuerst bemerkt

Manuelle Auswahl des Frachtführers

Lieferanten-Updates, die in E-Mails untergehen

Dashboards, die Kennzahlen zeigen, keine Ursachen

Planen & verfolgen → Ausführen & überwachen → Analysieren & optimieren

So funktioniert es, Schritt für Schritt

1

Planen & verfolgen

Die Planung im Betrieb ist meist über Tools, Tabellen und E-Mail verstreut. Die KI ordnet eingehende Daten, sagt den Bedarf voraus und priorisiert Maßnahmen, damit nichts durchs Raster fällt.

Ergebnis

Sie sehen den Engpass, bevor daraus eine Nachlieferung wird.

Workflow-Beispiele

BedarfsprognoseVertriebs- & ERP-Trigger → KI (Bestandsbedarf vorhersagen) → Bestandssystem (Bestände aktualisieren) → Slack (Einkauf benachrichtigen)
LieferantenkoordinationE-Mail-Trigger → KI (Auftragsdetails & Fristen extrahieren) → ERP (Bestellung anlegen) → Slack (Lieferantenteam alarmieren)
AuftragspriorisierungTäglicher Trigger → KI (Aufträge nach Dringlichkeit, Marge oder SLA bewerten) → Lagersystem (Kommissionierreihenfolge ändern)
2

Ausführen & überwachen

Wiederkehrende Betriebsaufgaben — Versandplanung, Bestandsumlagerungen, Sendungsverfolgung — kosten Zeit und laden zu menschlichen Fehlern ein. Die KI automatisiert die Ausführung und überwacht die Leistung in Echtzeit.

Ergebnis

Arbeit wird pünktlich erledigt, ohne dass jemand nachschieben muss.

Workflow-Beispiele

VersandplanungTrigger bei neuem Auftrag → KI (optimalen Frachtführer & Route wählen) → Logistiksystem (Abholung planen)
NachbestellungBestands-Trigger → KI (Bestellmenge berechnen) → ERP (Bestellung anlegen)
AbweichungsmeldungenSensor-/ERP-Trigger → KI (Abweichungen oder Verzögerungen erkennen) → Slack/PagerDuty (Betriebsleitung benachrichtigen)

Live-Beispiel — Bestandsführung für Rohstoffe

Rohstoffdaten & Entnahmeanforderungen über Formular empfangenBestände in Google Sheets & Supabase aktualisierenFreigaben für Entnahmen mit E-Mail-Benachrichtigungen abwickelnNiedrige Bestände erkennen & Meldungen per Gmail sendenDatenkonsistenz über Systeme hinweg mit Fehlerbehandlung sichern
3

Analysieren & optimieren

Klassische Dashboards zeigen Kennzahlen, aber selten Erkenntnisse. Die KI analysiert die Betriebsleistung, findet Engpässe und empfiehlt Verbesserungen, damit Teams laufend optimieren können.

Ergebnis

Jeder Vorfall macht den Prozess ein Stück besser.

Workflow-Beispiele

UrsachenanalyseVorfall geschlossen → KI (Verzögerung oder Fehler analysieren) → Confluence (Bericht veröffentlichen)
ProzesseffizienzWöchentlicher Trigger → KI (Workflow-Daten analysieren) → Projekttool (Verbesserungen vorschlagen)
Kosten- & RessourcenoptimierungERP- + Logistikdaten-Trigger → KI (Anpassung von Personal oder Routen empfehlen) → Slack (konkrete Erkenntnis senden)

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