PG Kaas Realtime yield, waste en marge inzicht per product
PG Kaas wilde end-to-end-zichtbaarheid van intake tot verpakt product, zonder afhankelijkheid van handmatige exports en spreadsheetlogica. Met Titan als databasis en Power BI als rapportagelaag kreeg het team een gedeelde view op yield, waste en marge per product en verminderde het handmatige correcties in de ERP-naar-finance-flow.
Resultaten
Efficiëntie
+9%
Waargenomen stijging
Voorraad
Geoptimaliseerd
Meer just-in-time
Fouten
-99%
Handmatige correcties
De uitrol verminderde handmatige correcties en maakte productieperformance binnen minuten zichtbaar, zodat shopfloorteams en management op dezelfde cijfers sturen.
Productieperformancesignalen kwamen te laat en ERP-naar-finance-flows vereisten handmatige correcties, wat sturing vertraagde en onnodige fouten veroorzaakte.
Een beheerd model dat shopfloor- en ERP-data verbindt, bijna realtime productiedashboards levert en de ERP-naar-financeflow automatiseert voor consistente rapportage.
Bekijk wat we hebben gebouwdSander Peters | Business Manager @ PG Kaas GmbH
“Food For Analytics implementeerde een compact maar effectief data- en analyticsplatform. Microsoft Power BI geeft ons de inzichten die we nodig hebben. Met deze inzichten hebben we onze productieprocessen geoptimaliseerd. De kennis van Food For Analytics van de voedingsindustrie is een echt voordeel. Ze begrijpen onze business en leveren.”
Context
Van ontvangst tot verpakt product moeten de cijfers aansluiten
In voedingsmiddelenproductie zijn yield en waste niet alleen operationele KPI's. Ze beïnvloeden direct marge, planning en klantwinstgevendheid. PG Kaas had één consistente view nodig over productie, voorraad en finance, zodat teams eerder op verliezen konden handelen en de cijfers in de maandafsluiting konden vertrouwen.
Scope
Near-real-time inzicht in productieperformance, voorraadrapportage en geautomatiseerde ERP-naar-finance-dataflows.
Gebruikers
Operations- en shopfloor-leads, plus finance en management afgestemd op gedeelde KPI-definities.
Fundament
Titan consolideert productie-, voorraad- en ERP-data in governed modellen en voedt Power BI met consistente definities.
Uitkomst
Snellere feedbackloops op de werkvloer en betrouwbaardere financiële rapportage via geautomatiseerde flows en betrouwbare prestatie-overzichten.
Uitdaging
Minder handmatige correctie en eerder inzicht in yield en waste
De grootste uitdaging was niet een gebrek aan data. Het was een gebrek aan consistente definities en een betrouwbare flow van ERP- en productiesignalen naar financerapportage. Dat leidde tot handmatige stappen, late detectie van yieldverlies en extra correcties tijdens rapportagecycli.
Versnipperde definities
Yield, waste en verbruik werden per rapport of team anders berekend.
Stappen handmatige rapportage
Exports en spreadsheets vergrootten de inspanning en creëerden vermijdbare fouten.
Problemen ERP en finance
Handmatige correcties veroorzaakten ruis in de flow van ERP naar finance. Dit tastte het vertrouwen in rapportage aan.
Oplossing
Een beheerd model dat shopfloor en management voedt
Food For Analytics leverde een cloud-native data- en analyticsplatform gebouwd op Titan. De basis combineert ERP-, productie- en financelogica in één herbruikbaar model. Daarbovenop levert Power BI vrijwel realtime inzicht voor operations en betrouwbare rapportage voor management.
- Eén model met gedeelde definities voor productie-KPI's, verliezen en voorraad
- Near-real-time performancedashboards die werken voor dagelijkse stand-ups
- Geautomatiseerde validatie- en integratielogica om handmatige correcties te verminderen
Een eenvoudige flow die onderhoudbaar blijft.
Koppel
ERP- en productiedata stromen naar een gestandaardiseerde landingzone en model.
Model
KPI's worden vertaald naar een governed laag met gedeelde definities.
Valideren
Geautomatiseerde controles en reconciliatie verminderen handmatige correcties.
Gebruik
Power BI-dashboards ondersteunen dagelijkse stand-ups en managementroutines.
Resultaten
Snellere feedback, minder fouten, meer vertrouwen
Het platform creëerde snel zichtbare operationele impact en verminderde ook ruis voor finance en rapportage.
Performance
+9%
Waargenomen productie-efficiëntie
Snellere feedback hielp teams verliezen gerichter aan te pakken en de throughput te verbeteren.
Voorraad
JIT
Meer just-in-time-voorraad
Beter voorraadinzicht ondersteunde voorraadoptimalisatie en verminderde brandjes blussen.
Betrouwbaarheid
-99%
Minder handmatige fouten
Automatisering verminderde correcties tussen ERP- en financeprocessen.
Wat we hebben gebouwd
Een fundament voor productie, voorraad en finance
De oplossing is ontworpen om compact te starten en herbruikbaar te blijven. Eén model ondersteunt operationele beslissingen en rapportagecycli zonder logica tussen afdelingen te dupliceren.
Datamodel
Een beheerde laag die ERP-, productie- en finance-logica combineert met gedeelde definities.
- Productieorders, batches, yields, downtime-redenen
- Voorraadbewegingen en waardering afgestemd op finance
- Herbruikbare semantic layer voor Power BI
Productie-KPI-logica
Duidelijke definities voor efficiency, verliezen en throughput, gevalideerd met het productieteam.
- Lijnperformance per shift, dag en productgroep
- Verliescategorisatie voor gerichte verbeteracties
- Near-real-time refresh voor shopfloor-routines
Automatisering en guardrails
Geautomatiseerde flows en controles om het platform stabiel en de cijfers betrouwbaar te houden.
- Validatieregels om ontbrekende of inconsistente data te detecteren
- Reconciliation-routines tussen ERP- en financelogica
- Herbruikbaar automatiseringsframework voor snelle uitrol
Adoptieroutine
Een eenvoudige cadence die dashboards onderdeel maakt van het dagelijkse werk, niet van een extra taak.
- Dagelijkse stand-up: performance en verliezen van gisteren
- Wekelijkse review: trends, oorzaken, verbeteracties
- Duidelijk ownership voor KPI-definities en wijzigingen
Implementatie
Van eerste bruikbare inzicht naar een stabiele routine
We begonnen met een gerichte scope: de minimale set bronnen en definities die nodig was voor een eerste bruikbaar beeld van yield en waste. Na validatie met het team breidden we uit met aanvullende views en checks. Deze aanpak houdt time-to-value kort en zorgt tegelijk dat definities stabiel blijven wanneer de oplossing opschaalt.
Fase 1
Scope en verbind
Stem KPI-definities voor efficiency, verliezen, yields en voorraad af. Verbind ERP- en productiesignalen in een beheerde landing zone en model.
Fase 2
Bouw en valideer
Lever de eerste near-real-time dashboards voor productieperformance en voorraadviews. Valideer met shopfloorleads en reconcilieer ERP- versus financelogica.
Fase 3
Draai en verbeter
Veranker dashboards in dagelijkse stand-ups, automatiseer controles en exception handling en breid uit met nieuwe lijnen, KPI's en rapportagebehoeften terwijl definities stabiel blijven.
Veelgestelde vragen
Wat was het belangrijkste doel voor PG Kaas?
Maak één betrouwbaar datafundament dat real-time inzicht levert in yield, waste en marge per product, voorraadbeslissingen ondersteunt en handmatige correcties van ERP naar finance vermindert.
Wat heeft Food For Analytics geleverd?
Een compact Titan-gebaseerd data- en analyticsfundament met gestandaardiseerde KPI-definities en rapportage-uitvoer (bijvoorbeeld Power BI), gebruikt voor dagelijkse beslissingen over productie, rendement en voorraad.
Hoe vergelijkbaar is deze case met onze situatie?
De beste vergelijking is je yieldmeting, hoe je intake en verbruik vastlegt en waar vandaag handmatige correcties plaatsvinden tussen ERP en finance. Als je die drie deelt, kunnen we een realistische startscope voorstellen.
Moeten we ons ERP of MES vervangen om dit te doen?
Nee. Titan koppelt met uw bestaande systemen. De focus ligt op consistente definities, geautomatiseerde flows en bruikbare output die handmatige stappen en fouten vermindert.
Hoe snel kunnen we de eerste inzichten in yield en waste zien?
Doorgaans binnen enkele weken zodra brontoegang beschikbaar is. We starten met één productieflow, valideren de cijfers met het team en breiden daarna uit naar meer producten, ploegen of lijnen.
Kan dit worden uitgebreid naar real-time monitoring en controles?
Ja. Zodra het eerste stabiele model live is, breiden teams vaak uit naar near-realtime monitoring, geautomatiseerde checks en operationele routines die yield en marge onder controle houden.
Wilt u inzicht in yield en marge waarop u kunt vertrouwen?
In een kort gesprek brengen we uw productieflow en systemen in kaart, identificeren waar yield loss en handmatige correcties ontstaan en stellen een eerste scope voor die binnen weken bruikbare output levert.
Praktische sessie. Concrete databronnen, validatiechecks en besliscadans.