Zahlen, die sich herleiten lassen
Ausgangspunkt ist ein fiktiver mittelständischer Schokoladenhersteller: 95 Mio. € Nettoumsatz, 380 Beschäftigte, 12.000 Tonnen Schokoladenwaren im Jahr, Sortiment milch- und füllungslastig, Vertrieb an den Lebensmitteleinzelhandel, an Großkunden und über einen kleinen Direktvertrieb. Alle Beträge sind aus den hinterlegten Annahmen abgeleitet.
Sechs Fundamente und drei Module außerhalb des Üblichen
Jedes Modul beantwortet eine Betriebsfrage mit Visualisierungen, transparenter Modellrechnung und dem Rechenweg. Die Reihenfolge folgt dem Weg der Ware: Saison, Regal, Werk, Rohstoff.
Drei Fragen, die selten mit Daten beantwortet werden, obwohl die Daten längst vorliegen: der Geschmack, die Herkunft, der Direktkunde.
Nicht im Chart und nicht in der Summe: Die Kakaodeckung (€216.000). Der Betrag ist vermiedene Streuung der Einstandskosten, kein Kostenvorteil, und steht auf der Modulseite getrennt.
Keine Theorie - Ergebnisse in Wochen
Wir arbeiten mit den Daten, die Sie bereits haben. Kein Vendor-Lock-in, keine Cloud-Pflicht, keine versteckten Kosten.
Die neun Module zeigen anhand eines fiktiven mittelständischen Schokoladenherstellers (95 Mio. € Nettoumsatz, 140 Artikel, 4 Linien, Sortiment milch- und füllungslastig), wie Data Science entlang des Weges der Ware eingesetzt werden kann - von der Saisonmenge bis zur Herkunft des Kakaos.
Alle Euro-Beträge sind Modellrechnungen. Sie werden aus klar benannten Annahmen hergeleitet (Annahme-Basis → Hebel → Ergebnis) und veranschaulichen die Größenordnung, keine Zusage. Die Summe ist ein Bruttoeffekt vor Umsetzungskosten; kein Modul hat einen unabhängigen Beleg für seinen Wirkungsgrad, die Hebelquoten sind Annahmen.
In einem realen Projekt ist die Kenntnis Ihres Werks der entscheidende Faktor: Welche Kanäle liefern Abverkaufsdaten? Wie sind Linien und Allergenprofile geschnitten? Wo entstehen die größten Verluste - nach der Saison, im Regal oder im Einkauf? Auf dieser Grundlage entstehen Modelle, die zu Ihrer Wirklichkeit passen.
Diese Serie zeigt, welche Fragen Data Science in einem Schokoladenwerk beantworten kann. Die konkreten Antworten entstehen erst mit Ihren Daten.