Vorhersagen
Was wird voraussichtlich passieren?
INVO Intelligence & KI
Sagen Sie Produktion, Bedarf und Probleme voraus,bevor sie eintreten.
INVO nutzt Daten aus Bestellungen, Rezepturen, Einkauf, Lager und der tatsächlichen Produktionsausführung, um künftigen Bedarf vorherzusagen, Abweichungen zu erkennen und zu zeigen, wo Sie handeln müssen.
Daten aus dem gesamten Betrieb
- Bestellungen
- Rezepturen
- Einkauf
- Lager
- Produktion
- Verpackung
- Lieferungen
INVO Intelligence
Erkennen
Was weicht vom erwarteten Verlauf ab?
Empfehlen
Wo müssen wir handeln?
Vom Berichten zum Vorhersagen
ERP zeigt, was passiert ist.Intelligence hilft vorherzusagen, was als Nächstes passiert.
Jeden Tag erfasst INVO Tausende Ereignisse: neue Bestellungen, Menüänderungen, Lagerentnahmen, Produktionsstarts und -abschlüsse, tatsächlichen Verbrauch, Verluste und Lieferungen.
Diese Daten bilden die Historie des Betriebs. INVO Intelligence nutzt sie, um den Plan mit dem wahrscheinlichsten Verlauf und der tatsächlichen Ausführung zu vergleichen.
Plan
01Was haben wir geplant?
5 000 Portionen · Ende 14:00
Erwartet
02Was sollten wir erwarten?
Prognostizierte Fertigstellung: 14:52
Ist
03Was passiert wirklich?
Linie 3: −17% ggü. erwarteter Leistung
Handeln
04Was können wir tun?
Charge #4821 auf Linie 2 verschieben
INVO Intelligence
Vier Wege, IhreBetriebsdaten zu nutzen.
Von der Bedarfsprognose über Produktionsplanung und Einkauf bis zur Erkennung von Problemen während der Ausführung.
AI Production Planning
Ist der heutige Produktionsplan wirklich machbar?
INVO vergleicht geplante Aufträge mit der Historie der tatsächlichen Ausführung und sagt Fertigstellungszeit, Linienauslastung und die Stellen voraus, an denen ein Verzug entstehen kann.
- Geplante Fertigstellung
- 14:00
- Prognose
- 15:05
- Verzugsrisiko
- 78%
- Engpass
- Verpackungslinie 3
Demand & Procurement
Wie viel müssen wir für die nächste Produktion wirklich einkaufen?
Der prognostizierte Bedarf wird über Menüs und Rezepturen in konkrete Rohstoffmengen umgerechnet und dann Beständen, Reservierungen und Lieferungen im Zulauf gegenübergestellt.
- Bedarfsprognose
- 24 850 Mahlzeiten
- Hähnchen benötigt
- 1 482 kg
- Verfügbar
- 610 kg
- Empfohlener Einkauf
- 1 080 kg
Real-time Anomaly Detection
Ist der aktuelle Verbrauch für diese Produktion normal?
INVO vergleicht die laufende Ausführung mit dem erwarteten Verlauf für die konkrete Rezeptur, Menge und Prozessstufe.
- Plan
- 213 kg
- Erwarteter Bereich
- 208-218 kg
- Ist
- 247 kg
Anomalie erkannt · +15,9%
Digital Twin
Was passiert, wenn die Auftragszahl morgen um 20% steigt?
Simulieren Sie die Wirkung von Änderungen bei Bedarf, Linienverfügbarkeit, Lieferanten oder Besetzung auf Lager, Produktion, Verpackung und Logistik.
- Bedarf +20%
- Hähnchen-Fehlmenge: 420 kg
- Linie 3: 112% Auslastung
- +7 Personen Besetzung
- 3 Lieferrouten gefährdet
Kompetenzkarte
Der volle Umfang vonINVO Intelligence & KI.
Elf Bereiche in drei Ebenen: Vorhersage und Planung, Erkennung und Simulation, Copiloten und KI-Agenten.
Plan & Predict
AI Production Planning
Sagt Produktionszeiten, Linienauslastung, Engpässe und Verzugsrisiken voraus.
Demand & Procurement Forecasting
Prognostiziert Bedarf, Materialbedarf, Fehlmengenrisiken und empfohlene Bestellungen.
Recipe & Menu Intelligence
Optimiert Menüs und Rezepturen nach Kosten, Zutatenverfügbarkeit, Nährwertanforderungen und Produktionskapazität.
Cost & Margin Prediction
Sagt Wareneinsatz, Betriebskosten und Margen vor Produktionsbeginn voraus.
Detect & Simulate
Anomaly Detection
Erkennt automatisch ungewöhnliche Abweichungen in Produktion, Lager und Materialverbrauch.
Predictive Quality
Sagt Qualitätsrisiken und mögliche Abweichungen voraus, bevor die Produktion beendet ist.
Digital Twin
Simuliert Betriebsszenarien und sagt ihre Wirkung auf Produktion, Lager, Einkauf und Logistik voraus.
Supplier Intelligence
Analysiert Zuverlässigkeit, Qualität, Preise, Lieferzeiten und Lieferrisiken von Lieferanten.
Copilots & AI Agents
Intelligence in der Praxis
Sehen Sie, wie Intelligenceüber einen Produktionstag arbeitet.
Ein einzelner Tag erzeugt Tausende Datenpunkte. INVO kann sie zu einem Bild des Betriebs verbinden und für weitere Vorhersagen und Alarme nutzen.
- Bedarf
- Material
- Einkauf
- Produktion
- Abweichung
- Empfehlung
05:30
Bedarfsprognose
- Prognostizierte Mahlzeiten
- 24 850
- ggü. letztem Montag
- +7,4%
05:31
Materialbedarf aus Menüs und Rezepturen
- Hähnchen
- 1 482 kg
- Reis
- 830 kg
- Gemüse
- 1 240 kg
05:32
Risiko einer Rohstoff-Fehlmenge
- Fehlmenge
- 420 kg Hähnchen
Empfohlene Bestellung vor 10:00
07:20
Prognostizierter Produktionsverlauf
- Plan
- 14:00
- Prognose
- 15:05
- Verzugswahrscheinlichkeit
- 78%
- Erwarteter Engpass
- Verpackungslinie 3
10:17
Abweichung im Rohstoffverbrauch
- Erwarteter Bereich
- 208-218 kg
- Ist
- 247 kg
- Abweichung
- +15,9%
Materialentnahme prüfen · Charge #4821
10:20
Empfohlene Aktion
- Aktion
- Charge #4821 auf Verpackungslinie 2 verschieben
- Prognostizierte Fertigstellung nach der Änderung
- 14:16
Wie es funktioniert
Von Betriebsdatenzu Entscheidungen.
INVO verlangt kein manuelles Verschieben von Daten zwischen Analysewerkzeugen. Die Daten entstehen in der täglichen Arbeit des Systems und können die Prognosemodelle speisen.
- 01
Erfassen
Wir erfassen Daten in der täglichen Arbeit.
Bestellungen, Rezepturen, Lagerentnahmen, Produktion, Verluste, Einkauf und Lieferungen bilden die Quelldaten.
- ERP
- MES
- Lager
- Einkauf
- CRM
- IoT
- Rezepturen
- Bestellungen
- 02
Vereinheitlichen
Wir führen sie im Data Warehouse zusammen.
Daten aus verschiedenen Prozessen werden so verbunden, dass der ganze Weg vom Bedarf bis zur tatsächlichen Ausführung nachvollziehbar ist.
- INVO Data Warehouse
- Bronze → Silver → Gold
- 03
Lernen
Modelle analysieren historische Zusammenhänge.
Das System kann Tausende früherer Ausführungen analysieren und Zusammenhänge zwischen Plan, Produktionsbedingungen und tatsächlichem Ergebnis suchen.
- Statistical Models
- Machine Learning
- Time-Series Models
- Neural Networks
- 04
Vorhersagen
Eine Prognose entsteht.
Die Prognose betrifft konkrete Parameter des Betriebs, nicht allgemeine Kennzahlen.
- Erwarteter Bedarf
- Erwarteter Materialverbrauch
- Erwartete Produktionsdauer
- Erwartete Lieferzeit
- 05
Vergleichen
Wir vergleichen Erwartung mit Wirklichkeit.
So kann das System eine Abweichung erkennen, bevor sie im Bericht nach der Schicht sichtbar wird.
- Plan → Erwartet → Ist
- 06
Handeln
Wir machen aus der Prognose eine Handlung.
Das Ziel ist nicht die Prognose selbst, sondern eine frühere und bessere betriebliche Entscheidung.
- Alarm
- Empfehlung
- Simulation
- Optimierung
Lernen aus Daten
- Plan
- Ausführung
- Ergebnis
- Neue Daten
- Retraining
Jede weitere Operation vergrößert den Datenbestand, der zum Trainieren und Validieren der Modelle genutzt werden kann.
Geschäftlicher Effekt
Eine Prognose schafft erst dann Wert,wenn sie das Betriebsergebnis verändert.
Die folgenden Spannen gelten für einen Betrieb mit 50-200 Mio. PLN Jahresumsatz. Die Werte sind Schätzungen auf Basis typischer Einführungseffekte - sie sind keine Ergebnisgarantie.
Wareneinsatz ↓
Weniger Verluste und Mehrverbrauch
Erkennen Sie ungewöhnlichen Verbrauch im Prozess, bevor sich der Verlust bei den nächsten Chargen wiederholt.
- Effekt
- 1-3% des Wareneinsatzes
- Wert
- 0,3-3,0 Mio. PLN / Jahr
Lager ↓
Weniger gebundenes Kapital im Lager
Richten Sie Bestände am künftigen Bedarf aus statt allein am historischen Verbrauch.
- Effekt
- 10-30% des Bestands
- Wert
- 0,2-1,8 Mio. PLN freigesetztes Kapital
Fehlmengen ↓
Weniger Notfalleinkäufe
Erkennen Sie künftige Fehlmengen, bevor sie die Produktion treffen.
- Effekt
- 2-5% der Einkaufskosten
- Wert
- 0,25-2,5 Mio. PLN / Jahr
Überstunden ↓
Weniger ungeplante Überstunden
Sagen Sie Überlastung und Engpässe schon vor Schichtbeginn voraus.
- Effekt
- 10-25% der Überstunden
- Wert
- 0,15-1,2 Mio. PLN / Jahr
Leistung ↑
Mehr Output aus vorhandenen Ressourcen
Nutzen Sie bestehende Linien, Schichten und Kapazitäten besser.
- Effekt
- 5-15% Leistung
- Wert
- 0,4-3,0 Mio. PLN Effekt / Jahr
Servicegrad ↑
Planbarere Ausführung
Erkennen Sie Verzugsrisiken für Verpackung und Lieferung früher.
- Effekt
- 2-6 pp Servicegrad
- Wert
- 0,2-1,5 Mio. PLN gehaltener Umsatz
Geschätztes Gesamtpotenzial
1,5-13 Mio. PLN pro Jahr
abhängig von Größe, Kostenstruktur und Prozessreife.
ROI-Rechner
Was kostet schon eine kleine Abweichung bei Ihrer Produktionsgröße?
Wert der aktuellen Verluste: 1.000.000 PLN
Möglicher Jahreseffekt
200.000 PLN
≈ 16.667 PLN pro Monat
Die Simulation zeigt die Größenordnung eines möglichen Effekts. Sie ist keine Ergebnisgarantie. Der tatsächliche Effekt hängt von Datenqualität, Kostenstruktur, Prozessen und Umfang der Einführung ab.
INVO Intelligence
Sehen Sie, was Sie aus den Daten erfahren können,die Ihr Betrieb bereits erzeugt.
In der Demo zeigen wir, wie Daten aus Produktion, Lager, Einkauf und Bestellungen genutzt werden können, um auf Ihren Betrieb zugeschnittene Prognosen zu bauen.