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Lösung · Betrieb & ProduktionDie Sonde sagt das eine, die Kassen das andere: am Morgen weiß man warum, Station für Station
Tanks jede Nacht abgestimmt, Verluste morgens sichtbar
Ein Roboter stellt jede Nacht Sondenwerte, Zapfsäulenverkäufe und angenommene Lieferungen nebeneinander, schließt Bilanzen innerhalb der Toleranz und legt Differenzen über der Schwelle als Fälle vor, mit Tankhistorie und vermuteter Ursache.
Kurzfassung für die Geschäftsführung
Drei Quellen beschreiben denselben Kraftstoff verschieden: Tanksonden, Zapfsäulenzähler und Lieferdokumente. Abgestimmt wird von Hand, gelegentlich, in einer Tabelle.
Die Bilanz jedes Tanks rechnet sich selbst, jede Nacht, nach einer Regel. Differenzen in der Toleranz schließen sich von allein; über der Schwelle werden sie ein Fall mit Historie und Hypothese.
Leckage, Kalibrierdrift und Diebstahl haben keine Wochen mehr, um in der Statistik zu verschwinden. Am Morgen danach stehen sie auf einer Liste, mit Namen des Verantwortlichen.
Sondenwerte; Verkäufe aus BOS/POS; Lieferungen aus dem ERP; Fälle und ein Verlust-Dashboard in Microsoft Teams und Power BI
Geschäftsproblem
Kraftstoff in drei Versionen
Jede Station kennt ihren Kraftstoff aus drei Quellen zugleich. Die Sonden messen, was physisch da ist. Die Zapfsäulenzähler, die ins Kassensystem laufen, sagen, was verkauft wurde. Die Lieferdokumente sagen, was ankam. Diese drei Zahlen stimmen nie auf den Liter überein und müssen es auch nicht: Kraftstoff arbeitet mit der Temperatur, Sonden haben Toleranzen, Verdunstung ist Physik, nicht Buchhaltung.
Das Problem beginnt dort, wo niemand weiß, wie viel Differenz normal ist. Abgestimmt wird von Hand, auf ausgewählten Stationen, meist wöchentlich oder monatlich. Die Tabelle hat so viele Versionen wie es Regionalleiter gibt, und die Alarmschwelle ist die Intuition dessen, der gerade hinsieht.
In diesem Rhythmus verlieren Ereignisse ihre Kontur. Ein Sprungverlust in einer Nacht, ein langsamer Drift nach dem Sondentausch und eine auf den falschen Tank gebuchte Lieferung sehen einen Monat später identisch aus: als eine Zahl im Minus. Die Ursache zu finden heißt, in Tage zurückzugehen, an die sich niemand erinnert, durch Daten, die niemand an einem Ort archiviert hat.
Das Netz zahlt doppelt. Einmal in Litern, die unerklärt verschwinden. Und noch einmal in der Zeit der Menschen, die Monat für Monat Ablesungen in eine Tabelle übertragen, um am Ende doch nur eine Zahl zu sehen, die nicht sagt, woher sie kommt.
Wie es heute läuft
So sieht die Arbeit aus, bevor irgendetwas automatisiert wird.
- MenschDer Stationsleiter notiert oder exportiert Sondenwerte und Verkaufsberichte, jede Quelle in ihrem eigenen Format
- MenschJemand in der Zentrale fügt die Daten in eine Abstimmungstabelle ein, Station für Station, Tank für Tank
- FehlerrisikoLieferungen über Mitternacht und Umfüllungen zwischen Tanks gelangen von Hand in die Bilanz, oder gar nicht
- WartezeitDie Bilanz entsteht wöchentlich oder monatlich, ein Ereignis wartet also in den Daten, bis es jemand rechnet
- FehlerrisikoDie Alarmschwelle ist Intuition: dieselbe Differenz löst an einer Station einen Anruf aus und bleibt an einer anderen unbemerkt
- FehlerrisikoWird ein Verlust entdeckt, fehlt die Tageshistorie; die Ursache bleibt Vermutung, der Fall endet als Abschreibung
Warum der heutige Prozess mehr kostet, als es scheint
Die Rechnung, die in keinem Budget auftaucht.
- Unerklärte Liter werden als natürlicher Schwund gebucht, weil das der schnellste Weg ist. Die Norm entsteht aus dem Bauch, und sie wächst Jahr für Jahr.
- Eine nach Wochen entdeckte Leckage ist kein Serviceeinsatz mehr, sondern ein Umweltfall: Boden, Nachbarn, Dokumentation. Die Kostendifferenz zwischen beiden Szenarien übersteigt das gesamte Abstimmungsbudget.
- Die manuelle Abstimmung deckt so viele Stationen ab, wie Leute da sind. Der Rest des Netzes ist genau in den Monaten außer Kontrolle, in denen niemand Zeit hat.
- Ein Kalibrierdrift verfälscht die Verkäufe über Monate. Niemand sieht ihn, weil ein einzelner Tag in der Toleranz liegt und der Trend erst auf einem Diagramm sichtbar wird, das niemand zeichnet.
Kosten des Nichtstuns
Die Zeilen oben bepreisen die zwei Dinge, die sich leicht zählen lassen: die Zeit der Menschen und unerklärte Liter in typischer Proportion. Die dritte Zeile lässt sich auf einer Seite nicht ehrlich bepreisen, denn die Kosten eines Umweltschadens hängen von Boden, Nachbarschaft und Reaktionszeit ab; bekannt ist nur, dass jeder Tag Verzug sie erhöht.
Der größte Posten fehlt oft in der Tabelle: eine „historisch“ gesetzte Schwundnorm. Wenn sie seit drei Jahren alles aufnimmt, was niemand erklärt hat, ist sie keine Norm, sondern die Einwilligung in einen festen Verlustprozentsatz.
Eine Modellorganisation mit realistischen Proportionen – die Zahlen dienen dazu, dieselbe Rechnung mit Ihren Daten zu machen; sie sind kein Kundenergebnis.
Ein polnisches Netz aus vierzig eigenen und Franchise-Stationen: drei bis fünf Tanks je Station, fernauslesbare Sonden auf den meisten Objekten, ein BOS mit nächtlichem Verkaufsabzug, ein ERP mit Lieferdokumenten, Microsoft 365 im ganzen Unternehmen.
1,2 Mio. Liter Monatsabsatz, rund 260 Tankwagenlieferungen, 160 Tanks, die täglich zu bilanzieren sind.
Die Zentrale stimmt die Tanks einmal im Monat in einer Tabelle ab, auf Basis der von den Leitern geschickten Exporte. Alarme melden sich selbst: per Telefon, wenn die Differenz schon groß ist.
Zwei Personen verlieren mehrere Tage im Monat mit dem Zusammenkleben von Exporten, und trotzdem existiert keine Tagesbilanz: ein Ereignis vom 3. ist frühestens am 5. des Folgemonats sichtbar.
Ein Roboter holt jede Nacht Sondenwerte, Verkäufe und Lieferungen, rechnet die Bilanz jedes Tanks nach einer versionierten Regel mit Schwellen je Tank, schließt, was in der Toleranz liegt, und legt Differenzen als Teams-Fälle vor, mit Trenddiagramm und Erstklassifikation: Sprung, Drift oder Lieferabweichung.
Im modellierten Fall existiert die Tagesbilanz für das ganze Netz ab der ersten Nacht, und das Verlustgespräch wechselt das Thema: von „wie viel fehlt uns“ zu „welche drei Tanks brauchen eine Entscheidung“. Modellzahlen, nicht die Bücher eines Kunden.
Vorgeschlagene Lösung
Wir beginnen nicht mit einem Roboter, sondern mit der Bilanzregel: was in die Abstimmung eingeht (Sondenwerte, Zählerverkäufe, Lieferungen, Umfüllungen), zu welchen Schnittzeiten und mit welcher Toleranz je Tank. Die Regel wird mit Ihrem Verantwortlichen im Betrieb aufgeschrieben und vom ersten Tag an versioniert.
Jede Nacht sammelt der Roboter die Daten aller Stationen, rechnet die Bilanz Tank für Tank und speichert das Ergebnis mit der vollständigen Historie der Bestandteile. Differenzen in der Toleranz schließen sich selbst und speisen die Statistik des Tanks. Eine Differenz über der Schwelle wird ein Fall in Microsoft Teams: mit dem Diagramm der letzten Wochen, den Bilanzbestandteilen und einer Erstklassifikation, denn ein nächtlicher Sprungverlust sieht in Daten anders aus als ein langsamer Kalibrierdrift, und beide anders als eine auf den Nachbartank gebuchte Lieferung.
Die Entscheidungen bleiben bei Menschen: Servicetrupp schicken, Kontrollmessung beauftragen, Schaden melden oder die Lieferbuchung korrigieren. Der Roboter sorgt dafür, dass jeder Fall einen Eigentümer und einen Abschluss hat, und ein Power-BI-Board zeigt das Netz in einer Ansicht: Tanks in der Toleranz, offene Fälle, Verlusttrends je Station und Lieferant.
UiPath Orchestrator: geplante Nachtläufe, Warteschlangen je Station, Wiederholungen und lückenloser Audit-Trail; UiPath-Integration-Service-Konnektor für Microsoft Teams; Aufgabenbenachrichtigungen des UiPath Action Center; ein Microsoft-Power-BI-Board, veröffentlicht in einem Teams-Kanal
Die Bilanzregel mit Schwellen je Tank und ihre Versionierung, Sammlung und Normalisierung der Stationsdaten, die Abstimmungs-Engine mit Erstklassifikation, Fälle mit Abschluss sowie das Verlust-Board des Netzes
Sondenwerte über das Tanküberwachungssystem oder Stationsexporte; Verkäufe aus BOS/POS über Dateischnittstelle oder API; Lieferdokumente aus dem ERP; optional Temperaturdaten zur Volumenkorrektur
So läuft der automatisierte Prozess
- AutomatisierungNachts sammelt der Roboter Sondenwerte, Zählerverkäufe und Lieferungen für jeden Tank im Netz
- AutomatisierungDie Bilanz wird nach einer versionierten Regel mit Schwellen je Tank gerechnet; alle Bestandteile werden gespeichert
- SystemDifferenzen in der Toleranz schließen sich selbst und speisen Tankstatistik und Schwundnorm
- AutomatisierungEine Differenz über der Schwelle erhält eine Erstklassifikation: Sprung, Drift oder Lieferabweichung
- MenschDer Fall erreicht seinen Eigentümer in Microsoft Teams mit Diagramm und Bestandteilen; ein Mensch entscheidet über Service, Messung oder Korrektur
- MenschDas Verlust-Board zeigt das Netz in einer Ansicht, und Fälle ohne Abschluss kehren mit Namen auf die Liste zurück
Zusammenspiel von Mensch und Automatisierung
Die Automatisierung übernimmt
- Nächtliche Sammlung und Normalisierung der Daten aller Stationen, jedes Mal gleich, mit protokollierter Regelversion
- Die Bilanz jedes Tanks, das Selbstschließen von Differenzen in der Toleranz und die Erstklassifikation darüber
- Dafür sorgen, dass jeder Fall Eigentümer, Frist und Abschluss hat, und das Verlust-Board aktuell halten
Menschen entscheiden
- Toleranzschwellen je Tank und jede Änderung der Bilanzregel
- Die Entscheidung in jedem Fall: Service, Kontrollmessung, Schadensmeldung oder Buchungskorrektur
- Die für die Bücher akzeptierte Schwundnorm und die Konsequenzen gegenüber Lieferanten oder Stationen
Vorher und nachher
Systeme und Integrationen
Der Stack ist bewusst kurz: ein Motor, eine Ausführungsschicht, ein Ort, an dem ein Mensch entscheidet.
Eingänge
- Sondenwerte der Tanks
- Zählerverkäufe der Zapfsäulen in BOS/POS
- Liefer- und Umfülldokumente im ERP
- Schwellen und Bilanzregel je Tank
Automatisierungsschicht
- UiPath Orchestrator
- UiPath Robots
- UiPath Integration Service
- UiPath Action Center
Zielsysteme
- ein Tagesbilanzregister mit Bestandteilhistorie
- Verlustfälle in Microsoft Teams
- das Verlust-Board des Netzes in Power BI
Berührungspunkte mit Menschen: Fälle des UiPath Action Center in Microsoft Teams; das Verlust-Board als Teams-Registerkarte; wöchentlicher Norm-Review mit dem Betrieb
Eingesetzte Technologien
Nachtläufe je Station, Warteschlangen, Wiederholungen, Passwortspeicher und lückenloser Audit-Trail
AVeröffentlichung von Fällen und Zusammenfassungen in Betriebskanälen
AVerlustfälle, entschieden von Menschen dort, wo der Betrieb ohnehin arbeitet
Adas Verlust-Board: Bilanzen, Fälle, Trends je Station, Tank und Lieferant
AFüllstands- und Temperaturwerte über die Schnittstelle des Überwachungssystems oder Exporte; Genauigkeit und Toleranzen laut Herstellerdokumentation
BSo setzen wir das um
Von der Beschreibung zum laufenden Prozess
Diese Lösung setzen wir im Rahmen unserer Prozessautomatisierung um: Zuerst messen wir den Prozess mit Unternehmensdaten, dann bauen, testen und betreuen wir die Roboter. Die SAP-Integration übernimmt unser SAP-Team.
Fallstudien
Umgesetzte Kundenprojekte finden Sie unter Case Studies.
Illustratives Wirtschaftlichkeitsmodell
Zahlen, die Sie mit eigenen Daten prüfen können.
„Unerklärt“ heißt nicht „gestohlen“: es ist die Summe der Ereignisse, die ein Monatsrhythmus nicht in Kalibrierung, Temperatur, Lieferungen und echte Verluste zerlegen konnte. Das Modell bepreist das Nichtwissen selbst. 24 € pro Stunde sind beispielhafte volle Arbeitsplatzkosten; Volumen und Prozentsatz gehören zu diesem Szenario, nicht zu den Büchern eines Kunden.
Rechnen Sie mit Ihren Zahlen
Eine illustrative Schätzung auf Basis Ihrer Eingaben. Modelliert wird freigesetzte Kapazität, keine versprochene Einsparung.
Geschäftlicher Nutzen
- Eine Tagesbilanz existiert für das ganze Netz, nicht nur für die Stationen, für die Leute Zeit hatten
- Leckage, Kalibrierdrift und Fehllieferung sehen nicht mehr gleich aus: die Erstklassifikation leitet den Fall sofort zur richtigen Person
- Die Schwundnorm wächst nicht mehr durch Unterlassen, weil sie aus Tanks in der Toleranz gerechnet wird, nicht aus dem Unerklärten
- Gespräche mit Lieferanten und Stationen stützen sich auf Bilanzhistorie, nicht auf Eindrücke
- Die Zentrale gewinnt jeden Monat Arbeitstage zurück, und Stationsleiter hören auf, Kuriere für Exporte zu sein
Aus Sicht der Geschäftsführung
- Die Kontrolle über den Kraftstoff hängt nicht mehr davon ab, wer wann Zeit hatte, die Tabelle zu öffnen
- Jede Differenz hat einen Datensatz: Bilanzbestandteile, Regelversion, Entscheidung und Abschluss mit Namen
- Die Umweltexponierung sinkt auf die einzig messbare Weise: durch kürzere Zeit vom Ereignis bis zur Reaktion
KPIs für die Geschäftsführung
Differenzen über der Schwelle je 100 Tank-Tage · Zeit vom Ereignis bis zur Entscheidung · Anteil der Differenzen mit geklärter Ursache · für die Bücher akzeptierte Schwundnorm · Fälle ohne Abschluss am Wochenende
Sicherheit und Governance
Die Automatisierung hat genau die Berechtigungen, die sie braucht. Keine einzige mehr.
- Der Roboter liest die Stationssysteme mit einem technischen Konto minimaler Rechte; er ändert nichts im BOS oder ERP außer seinem eigenen Bilanzregister
- Jede Bilanz behält ihre Bestandteile und die Regelversion, sodass sich eine Märzentscheidung im November auf den Liter nachvollziehen lässt
- Schwellen und Bilanzregel sind versioniert und werden nur vom benannten Verantwortlichen des Betriebs geändert
- Personendaten kommen nicht vor: die Bilanz handelt von Tanks und Dokumenten, nicht von Menschen; Fälle zeigen auf Rollen, nicht auf Schuldige
- Fälle, Boards und Register bleiben in Ihrem Microsoft-365-Tenant, die Roboter laufen in der EU-Region der UiPath Automation Cloud
Warum jetzt
Die Kraftstoffmarge im Einzelhandel ist zu dünn, um einen stehenden, unerklärten Verlustprozentsatz zu finanzieren. Bei heutigen Volumina ist die Lücke zwischen „historischer“ Norm und einer aus Statistik gerechneten jeden Monat echtes Geld.
Fernauslesbare Sonden sind bereits auf den Stationen: die Daten existieren und fließen jede Nacht, nur setzt sie niemand zu einer Bilanz zusammen. Es ist die seltene Automatisierung, deren teuerstes Infrastrukturteil schon bezahlt ist.
Die Umweltanforderungen werden nicht milder, und die einzige Variable, die ein Netz am Tag des Ereignisses beeinflusst, ist die Entdeckungszeit. Eine Tagesbilanz verkürzt sie von Wochen auf Stunden.
Relevante Führungsrollen
Das Netz besteht nicht mehr aus vierzig getrennten Tabellen; Verluste werden eine Fallliste mit Eigentümern und Trend
Die in den Büchern verwendete Schwundnorm hat erstmals eine Grundlage in Daten statt in einer Geschichte des Unterlassens
Die Zeit vom Ereignis bis zur Reaktion, die eine Variable jedes Umweltfalls, wird gemessen und berichtet
Häufige Fragen und Einwände
Es alarmiert bei Füllständen und Sondenfehlern, und das zu Recht. Es stellt die Sonde aber nicht neben die Kassenverkäufe und die ERP-Lieferungen, und erst dieses Trio sagt, ob Kraftstoff wirklich fehlt oder nur auf dem Papier. Die Automatisierung ersetzt die Überwachung nicht; sie schließt die Bilanz, die die Überwachung nicht sieht.
Ja, und das Modell setzt es voraus: Differenzen in der Toleranz schließen sich selbst und bilden die Norm. Was sich ändert, ist das Schicksal der Differenzen über der Schwelle: statt in einem Monat zu verschwimmen, sind sie am nächsten Morgen ein Fall mit Diagramm und Eigentümer.
Umfänge und Verträge sind verschieden. Die Bilanz funktioniert auch in der reduzierten Variante: Sonden plus Lieferungen ergeben die physische Kontrolle des Tanks, und das Verkaufsbein wird dort ergänzt, wo Daten vorliegen. Ein Blick in die Franchiseverträge lohnt sich trotzdem: das Recht auf Verkaufsdaten existiert öfter, als es genutzt wird.
Wann diese Lösung nicht passt
- Eine einzelne Station ohne fernauslesbare Sonden: die erste Investition ist Telemetrie, nicht Bilanzautomatisierung
- Ein Netz, in dem die Verkäufe die Zapfsäulenzähler in kein System verlassen; ohne zweites Bein bleibt die Bilanz eine Messung, keine Abstimmung
- Die Erwartung, das System benenne den Schuldigen: die Klassifikation sagt, wie eine Differenz aussieht, nicht, wer sie verursacht hat; die Ermittlung bleibt bei Menschen
Eine Frage für die nächste Sitzung
Wie viele Liter haben wir im letzten Jahr als natürlichen Schwund gebucht, und welcher Teil dieser Zahl hat irgendeine Erklärung außer der, dass niemand Zeit hatte, sie zu zählen?
Vorgehen bei der Umsetzung
Der Umfang ohne Unklarheiten, noch vor der Unterschrift.
Wir liefern
- Die Bilanzregel mit Schwellen je Tank, mit dem Betrieb aus Ihren historischen Daten aufgeschrieben und vom ersten Tag an versioniert
- Die nächtliche Abstimmung aller Tanks mit vollständigem Bestandteilprotokoll und Erstklassifikation der Differenzen
- Verlustfälle in Microsoft Teams mit Eigentümer, Frist und Abschluss
- Das Verlust-Board des Netzes in Power BI: Bilanzen, Fälle, Trends je Station, Tank und Lieferant
- Einen Parallellauf gegen die bisherige Tabelle über den ersten vollen Monat sowie Betreuung nach dem Go-live
Wir brauchen von Ihnen
- Drei Monate Historie: Sondenwerte, Tagesverkäufe, Lieferungen, bisherige Abstimmungen
- Einen benannten Verantwortlichen im Betrieb, der die Schwellen freigibt und die Bilanzregel besitzt
- Technischen Zugang zum Tanküberwachungssystem, zu BOS/POS-Exporten und zu den Lieferdokumenten im ERP
Etappen
Analyse
Ein Monat Daten aus allen drei Quellen von Anfang bis Ende gelesen: wo Lücken sind, welche Tanks rauschen, was heute als Norm durchgeht
Regeln
Bilanzregel, Schnittzeiten und Schwellen je Tank, freigegeben vom Betrieb
Bau
Collector, Abstimmungs-Engine, Differenzklassifikation, Teams-Fälle und das Power-BI-Board
Parallellauf
Der Roboter rechnet jede Nacht, die Tabelle läuft weiter, und die Unterschiede zwischen beiden werden Tank für Tank geklärt
Go-live
Erst eine Region, dann das Netz, mit Schwellen-Review nach dem ersten vollen Monat
Ein Quick Win auf Abteilungsebene. Der Aufwand hängt davon ab, wie erreichbar die Sondenwerte sind (Zentralsystem oder Export je Station), wie viele Datenformate die Kassen liefern und ob ERP-Lieferungen eine Empfangszeit tragen.
Tank drei verliert seit August hundert Liter pro Woche. Die Tabelle hat es im Oktober bemerkt.
Senden Sie uns einen Monat einer Station: Sondenwerte, Tagesverkäufe und Lieferungen. Wir schicken die Tagesbilanz dieses Monats nach unserer Regel zurück, die Differenzen, die eine Entscheidung gebraucht hätten, und eine Erstklassifikation jeder einzelnen.
Senden Sie einen Monat Bilanzen einer StationDer Nachbarprozess hat meist dasselbe Problem
Rechnungsliter, Lieferschein-Liter und Tankliter können drei verschiedene Zahlen sein. Temperatur und Zeit machen den Unterschied.
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