Business Intelligence in Echtzeit

Umsatzsteigerung durch Datenanalyse

Alle Daten aus Produktion, Lager und Logistik in Echtzeit angebunden mit unserem eigenen BI Tool von SLA. Entscheidungen statt Rätselraten – und mit Predictive AI auf Wunsch noch präzisere Forecasts. Weniger Food Waste. Mehr Marge. Bessere Planung.

Wenn Zahlen blind machen bringen wir Übersicht

In der Fleischwirtschaft zählt Präzision.
Doch viele Schlachthöfe kämpfen mit
denselben Herausforderungen:

Das Ergebnis: Hoher manueller Aufwand, steigende Risiken und fehlende Transparenz.

Mit unserer Plattform bringen wir alle relevanten
Daten aus unterschiedlichen
Quellsystemen zusammen – schnell, sicher und intuitiv.

Ihr Vorteil

Entdecken Sie unsere Demo-Apps und erleben Sie, wie einfach Datenanalyse und Forecast sein kann:

Fragen, die Entscheidungen
leichter machen – FAQs

Was ist SLA Analytics und wie unterscheidet es sich von klassischem Reporting?

SLA Analytics ist Business Intelligence in Echtzeit: Produktions-, Lager- und Verkaufsdaten fließen in ein gemeinsames Live-Bild mit einheitlichen KPIs und rollenbezogenen Qlik-Dashboards. Anders als statische Reports zeigt SLA Analytics Abweichungen im Moment ihres Entstehens und priorisiert Maßnahmen – Entscheidungen wandern vom Nachgang in den operativen Takt.

Welche Bereiche deckt SLA Analytics ab (Produktion, Lager, Logistik, Verkauf)?

Standard-Cockpits spiegeln die Kernprozesse: Produktion/Schlachtung (Takt, Ausbeute), Lager/Bestände(Reichweiten, Umschlag, Verweildauer), Verkauf/Abverkauf (Top/Flops, Aktionen, Trends), Logistik/Versand(Termintreue, Auslastung) sowie Lieferantenbewertung (Qualität, Pünktlichkeit, Temperatur, Reklamationen). Alles verknüpft – End-to-End-Sicht statt Silos.

Wie funktioniert die 14-Tage-Demo für SLA Analytics – brauche ich eigene Daten?

Die Demo läuft mit anonymisierten Beispieldaten und ist in Minuten klickbar – kein Datenupload nötig. Ihr erlebt echte Qlik-Dashboards mit Live-Logik auf Desktop und mobil, prüft die Cockpit-Navigation und seht, wie Abweichungen, Prioritäten und KPIs zusammenwirken.

Was genau sehe ich in den fünf Demo-Bereichen?

Jeder Bereich zeigt typische Tagesfragen: Wo kippt der Produktionstakt? Welche Reichweiten sind kritisch? Welche Artikel ziehen im Abverkauf wirklich? Wo staut es sich in der Logistik? Welche Lieferanten liefern konstant? So entsteht in kurzer Zeit ein klares Gefühl für Nutzen, Geschwindigkeit und Bedienbarkeit.

Aus welchen Datenquellen speist sich SLA Anlytics – und wie werden sie verbunden?

Typische Quellen sind ERP, BDE/MES, WMS/LVS, TMS, Waagen/IoT, POS/EDI und auch Excel. Sie werden in ein konsistentes Modell überführt (Data Lake/Warehouse), standardisiert und in Qlik-Dashboards orchestriert – mit Rechten, Protokollierung und DSGVO-konformer Verarbeitung.

Was braucht Predictive AI, damit KI-Forecasts wirklich funktionieren?

Grundlage sind saubere Historien (Mengen, Preise, Aktionen), stabile Stammdaten (Artikel, Standorte), passende Granularität & Frequenz sowie externe Faktoren (Wetter, Saison, Feiertage, Promotion). Mit AutoML werden geeignete Modelle schneller gefunden; Prognosegüte (MAPE/WAPE) und Abweichungen werden im Cockpit sichtbar – so wird Forecast direkt zur Steuerung.

Welchen Mehrwert bringt die Kombination aus SLA Analytics + Predictive AI konkret?

SLA Analytics liefert das Live-Bild und gemeinsame KPIs; Predictive AI legt die Zukunftssicht darüber. Ergebnis: treffendere Mengen, schlankere Bestände, höhere Termintreue und stabilere Deckungsbeiträge. In der Bedarfsplanung kann bereits ±1 % Genauigkeit über sechs- bis siebenstellige Beträge im Jahr entscheiden – weniger Fehlmengen, weniger Überhänge.

Ist SLA Analytics sicher und DSGVO-konform – wie sieht das Hosting aus?

Ja. SLA Analytics setzt auf rollenbasiertes Berechtigungskonzept, Verschlüsselung und Protokollierung. Betrieb Cloud-basiert oder hybrid; sensible Daten lassen sich nach Bedarf lokal halten. Prozesse sind DSGVO-konform ausgelegt – von Datenminimierung bis Rechteverwaltung.

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