HuberSolution

Tagesreport-Pipeline: Wie Kennzahlen morgens schon im Postfach landen

Papier & Druck · 2024

Jeden Morgen 45 Minuten Excel-Tapete für den Tagesreport — bis kein Mensch mehr die Datei verstand. Eine Pipeline später startet der Tag mit Zahlen statt mit Tipparbeit.

BranchePapier & Druck · Salzburg
Dauer6 Wochen
Team1 Entwickler · HuberSolution
TechPythonpandasSQL ServerPostgreSQLREST APIDockercron

Die Ausgangssituation

Ein Druckbetrieb mit ca. 60 Mitarbeitern brauchte jeden Morgen ein konsolidiertes KPI-Bild aus zwei Datenquellen: SQL Server für die Produktionsdaten, Webshop-API für Online-Bestellungen. Der Controller hat das Bild jeden Tag manuell zusammengeklickt — etwa 45 Minuten Arbeit, bevor der eigentliche Tag beginnt.

Auslöser war ein Geschäftsführer-Frust: nach drei Wochen Urlaub des Controllers hatte schlicht niemand mehr den Überblick. Die Excel war so gewachsen und mit Makros gespickt, dass die Vertretung sie nicht entziffern konnte. Aus Resilienz-Sorge wurde das Thema priorisiert.

Unser Vorgehen

Erst kurze Bestandsaufnahme: Welche Werte gehören wirklich täglich auf den Tisch — welche eigentlich nur wöchentlich? Heraus kamen 6 KPIs, die täglich relevant sind, plus 4 Abweichungs-Trigger („Alarm wenn Liefertreue unter 95 %“). Statt einer pixelgetreuen Excel-Replik einen schlanken Mail-Report mit klaren Zahlen.

Die Lösung

  • Python-Pipeline um 06:00 Uhr automatisch gestartet (Docker-Container, cron-getriggert)
  • Datenfusion aus SQL Server + Webshop-REST-API mit pandas
  • Mail-Report als HTML mit eingebetteten Charts und Plain-Text-Fallback
  • Ausnahme-Alarme per separater Mail wenn Werte aus dem Rahmen fallen
  • Logging und Monitoring, damit wir merken, wenn die Pipeline mal hängt

Das Ergebnis

  • 45 Min × 220 Arbeitstage = ca. 165 Stunden/Jahr eingesparte Controller-Zeit
  • Tagesreport zuverlässig um 06:32 in allen 7 relevanten Postfächern (durchschnittliche Pipeline-Laufzeit: 2,8 Sekunden)
  • Vertretungsfähigkeit: während der Urlaubsvertretung wurden 0 manuelle Eingriffe nötig
  • Datenqualität: 4 vorher unentdeckte Datenquellen-Lücken wurden in den ersten 2 Wochen sichtbar
  • Projektkosten: 6.800 € — amortisiert nach knapp 4 Monaten allein durch Zeitersparnis

Was wir technisch besonders gemacht haben

Pipeline ist idempotent — wenn sie zweimal startet (z. B. Server-Reboot), passiert nichts Schlimmes. Datenstand wird historisiert, also können auch alte Tage rekonstruiert werden. Der Container läuft on-premise im Kunden-Netz, keine Cloud-Übermittlung. Bei Pipeline-Fehlern bekommt nur der Geschäftsführer eine Mail (nicht das ganze Team), damit Alert-Müdigkeit nicht entsteht.

„Der Controller hat 165 Stunden im Jahr zurückbekommen — das spürt man."— Geschäftsführer, Druckbetrieb Salzburg

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