01
Kennzahlen ohne Ursache
OEE, Ausschuss oder Produktivität werden berichtet, aber nicht konsequent auf Linie, Schicht, Auftrag, Verlustart und Maßnahme zurückgeführt.
Jasa Management Consulting
Operations & Risk Intelligencefür Industrieunternehmen.
Wir verbinden Produktionsprozesse, Kennzahlen, Datenquellen und operative Risikomodelle zu konkreten Managemententscheidungen. Für mittelständische Industrieunternehmen, die wissen wollen, wo Performance verloren geht, wo Risiken entstehen und welche Maßnahmen den größten Effekt haben.
OEE
Verfügbarkeit · Leistung · Qualität
BI
Power BI · KPI-Logik · Managementsicht
MODELLE
Quantitativ · entscheidungsorientiert · umsetzbar
Positionierung
Keine reine Dashboard-Agentur. Keine allgemeine Prozessberatung. Fokus auf datengetriebene Entscheidungsfähigkeit für Produktion, Prozesse und operative Risiken.
Ausgangslage
Viele Unternehmen haben Daten, Kennzahlen und Risikolisten. Aber keine belastbare Entscheidungslogik.
ERP-Exporte, Excel-Listen, Maschinenmeldungen, Qualitätsdaten, Risikoworkshops und Maßnahmenlisten existieren häufig nebeneinander. Der Engpass liegt in der Verbindung von Datenmodell, Prozessrealität, Entscheidungslogik und wirtschaftlicher Priorisierung.
02
Prozesse ohne Steuerung
Materialfluss, Taktzeiten und Stationsauslastung sind bekannt, aber nicht in eine belastbare Entscheidungsroutine übersetzt.
03
Risiken ohne Entscheidungsmodell
Risikomatrizen zeigen Kategorien, aber selten die Abhängigkeiten zwischen Ursachen, Ereignissen, Folgen und Bewältigungsmaßnahmen.
04
Maßnahmen ohne Wirkungsnachweis
Maßnahmen werden beschlossen, ohne systematisch zu prüfen, welches Risiko oder welcher Verlusttreiber tatsächlich am stärksten reduziert wird.
Ansatz
Von der operativen Realität zum Entscheidungsmodell.
Jasa Management Consulting entwickelt Operations & Risk Intelligence für produzierende KMU: Kennzahlenlogik, Datenstruktur, Prozessanalyse und quantitative Modelle werden so verbunden, dass Entscheidungen nicht aus Bauchgefühl, sondern aus nachvollziehbaren Wirkungszusammenhängen entstehen.
Analyse
Aufnahme der Ausgangslage, Datenbasis, Prozesse, Kennzahlen, Risiken und Zielgrößen.
Transparenz
Design & Modellierung
Entwicklung einer passenden Entscheidungslogik für Performance, Risiken, Maßnahmen und Managementsicht.
Logik
Implementierung, Controlling & Reporting
Überführung in Cockpits, Modelle, Berichte und Steuerungsroutinen mit klaren Verantwortlichkeiten.
Umsetzung
Leistungsportfolio
Vier Bausteine. Ein Ziel: Performance steigern und Risiken wirksam reduzieren.
01 · Performance
Production Performance Cockpit
Standardisiertes Power-BI-/Analytics-System für produzierende KMU.
- OEE, Stillstände, Ausschuss, Nacharbeit
- Taktzeiten, Produktivität, Linienleistung
- Schicht-, Auftrags- und Qualitätsauswertung
Macht sichtbar, wo Zeit, Qualität und Geld verloren gehen.
02 · Quick Scan
OEE & Bottleneck Quick Scan
In 10 Arbeitstagen werden die größten Produktivitätsverluste einer Linie identifiziert.
- Datencheck und Prozessaufnahme
- OEE-Berechnung und Pareto
- Engpassanalyse und Maßnahmenliste
Schneller Einstieg mit klarem Bild über Verlustquellen.
03 · Line Balancing
Line Balancing Analytics
Analytischer Ansatz für Taktzeit, Stationsauslastung, Varianten und Szenarien.
- Arbeitsinhalte, Personalbedarf, Engpasslogik
- Szenariovergleich und Optimierungslogik
- Ergonomische Belastungsindikatoren
Datengetriebene Montageoptimierung statt Bauchgefühl.
04 · Risk Intelligence
Risk Intelligence Sprint
Systematische Risikoanalyse, quantitative Modellierung und Maßnahmenpriorisierung.
- Risikoinventar und Entscheidungslogik
- quantitative Bewertung und Szenarien
- Risiko- und Maßnahmenranking
Zeigt, welche Risiken kritisch sind und welche Maßnahmen am stärksten wirken.
Systemlogik
Der Mehrwert entsteht nicht im Dashboard und nicht in der Risikomatrix, sondern in der Entscheidungsarchitektur.
Ein gutes Entscheidungsmodell beantwortet nicht nur „Was ist passiert?“ oder „Was könnte passieren?“, sondern „Wo ist der Hebel, wer muss handeln und welche Maßnahme hat Priorität?“
Operations & Risk Intelligence Layer
Datenquellen
ERP, Excel, CSV, Maschinenlisten, Qualitätsdaten, Schichtberichte, Expertenwissen und Risikoworkshops.
Kennzahlen & Risiken
OEE, Ausschuss, Stillstand, Taktzeit, Engpass, Ausfallrisiken, Qualitätsrisiken und Lieferkettenrisiken.
Analyseebene
Drilldown, Ursachenlogik, quantitative Modelle, Szenario- und Maßnahmenbewertung.
Entscheidung
Management-Cockpit, Risikomodell, Entscheidungsbericht, Maßnahmenpriorität, Verantwortlichkeit und wirtschaftlicher Fokus.