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Erfahrungen aus Unternehmensprojekten

Lassen Sie Unternehmensdaten sprechen,Antworten direkt erhalten.

Owners and managers use AI to see production, operations, and sales as a whole, connecting ERP, MES, CRM, WMS, OMS, TMS, inventory, and finance databases and APIs, with OpenClaw, Dify, n8n, and dedicated Agent Skill practice.

Mit WeChat auf dem Handy einen QR-Code scannen und den AI-Assistenten verbinden – ohne Extra-Plugin. Die Geschäftsführung fragt per Sprache nach Daten und behält den Überblick.

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  • Per WeChat-Scan verbinden
  • Kein Extra-Plugin
  • Datenbank schreibgeschützt
9:41● ● ▰
‹SStrategieberater · Sage···

〽 Sprachnachricht 8 Sek.Prüf bitte die Geschäftsdaten dieses Monats. Was fällt auf?

Chef
A

ERP-, MES- und Finanzdaten wurden schreibgeschützt analysiert: Die Bruttomarge in Ostchina ist um 3,2 % gesunken; 68 % davon entfallen auf gestiegene Rohstoffpreise bei 3 SKU.

〽 Sprachnachricht 5 Sek.Wie lösen wir das? Gib mir einen umsetzbaren Plan.

Chef
A

Empfehlung: Einkauf verhandelt die Preise für 3 SKU neu; Vertrieb aktualisiert die Angebote heute. Die Bruttomarge dürfte um 2,1 Prozentpunkte steigen.

Weitergeleitet an: Einkaufsleitung, VertriebsleitungUmsetzungsliste für Preisanpassungen bei 3 SKUVerantwortliche Person · Frist · Abnahmekriterium
Ver

Alle neuen Angebote wurden aktualisiert und Schlüsselkunden informiert. Die Bruttomarge neuer Aufträge ist diese Woche um 2,3 % gestiegen.

Per WeChat-Scan verbinden

In WeChat scannen und verbinden. Kein Extra-Plugin nötig.

Bisher erforderte eine Antwort auf eine Geschäftsfrage:

01

Daten exportieren, Tabellen erstellen, wiederholt abstimmenDaten direkt fragen

02

Tage auf Analysen wartenIn Minuten Erkenntnisse erhalten

03

Zuerst ein großes System entwickelnWert zuerst mit einem Skill validieren

Warum nicht noch ein Berichtssystem?

Wirklich knapp ist die Fähigkeit, dass die Geschäftsleitung jederzeit Antworten erhält und daraus Maßnahmen macht.

AI is good at reading data and finding patterns; what an enterprise needs to lock in is its own metrics, decision rules, actions, and safety boundaries.

01
Ausgangslage im Unternehmen

Auf Berichte von anderen warten

Stellt die Geschäftsleitung eine Frage, müssen Mitarbeitende abteilungsübergreifend Daten suchen, Kennzahlen abstimmen, Tabellen anpassen und wiederholt erklären. Nach ein paar Tagen hat sich das Geschäftsproblem bereits verändert.

Mein Ansatz

Die Geschäftsleitung fragt selbst

Eine Frage in WeChat auf dem Smartphone genügt, und die AI fragt autorisierte Daten sofort ab. Kein SQL und keine vorherige Übersetzung der Anforderungen für die IT nötig.

02
Ausgangslage im Unternehmen

Sorge vor AI-Fehlbedienung

Produktions-, Auftrags- und Finanzdatenbanken eignen sich nicht für Experimente; schon ein Schreib- oder Löschbefehl kann den laufenden Betrieb beeinträchtigen.

Mein Ansatz

Schreibschutz auf Verbindungsebene erzwingen

Schreibgeschützte Konten, Abfrage-Whitelists, minimale Berechtigungen und Audit-Protokolle einsetzen. Der Agent sieht nur autorisierte Daten und kann nichts anlegen, ändern oder löschen.

03
Ausgangslage im Unternehmen

Analyse vorhanden, Umsetzung unterbrochen

Nach den Ergebnissen eines Berichts folgen weitere Meetings, Aufgabenverteilung und Nachverfolgung; die Umsetzungsergebnisse fließen nicht zurück in dieselbe Analysekette.

Mein Ansatz

Von der Problemerkennung zum Umsetzungsfeedback

Die AI liefert einen umsetzbaren Plan, den die Geschäftsleitung mit einem Klick an Verantwortliche weiterleitet. Nach dem Feedback in WeChat wird automatisch geprüft, ob sich die Kennzahlen tatsächlich verbessert haben.

04
Ausgangslage im Unternehmen

Ausgelagerte Großsysteme dauern zu lange

Anforderungen werden wiederholt abgestimmt, Oberflächen und Berechtigungen von Grund auf entwickelt – mit hohen Kosten und langsamer Einführung. Bis das System fertig ist, kann sich das ursprüngliche Problem bereits verändert haben.

Mein Ansatz

Start with one specialized Skill

Vorhandene AI und Unternehmenssysteme wiederverwenden und nur Kennzahlendefinitionen, Geschäftsregeln und Abläufe fest verankern. Das ist schneller und kostengünstiger als eine Neuentwicklung.

AI Agent field practice

Nicht mehr auf Berichte warten – Daten direkt fragen.

ERP, MES, CRM, WMS, OMS, TMS, Warenwirtschaft und Finanzsysteme über schreibgeschützte Datenbanken und APIs anbinden. Nach der WeChat-Anbindung können Führungskräfte Unternehmensdaten direkt befragen.

01

Direkt in WeChat fragen

Per WeChat-Scan verbinden, ohne Plugin. Die Geschäftsführung fragt per Sprache oder Text – ohne SQL.

02

Autorisierte Daten lesen

Autorisierte Datenquellen wie ERP, MES, CRM, WMS, OMS, TMS, Warenwirtschaft, Finanzsysteme, Berichte und Dateien anbinden; Datenbanken sind standardmäßig schreibgeschützt und die Berechtigungsgrenzen klar prüfbar.

03

Analysieren und gegenprüfen

Auffälligkeiten dimensionsübergreifend finden, Ursachen verfolgen und Datenänderungen mit Geschäftsmaßnahmen verknüpfen.

04

Entscheidungsgrundlagen liefern

Wichtige Veränderungen in Produktion, Betrieb und Vertrieb zusammenführen und daraus Ergebnisse, Belege und nächste Schritte ableiten.

Technologie bedarfsgerecht wählen

Die Implementierung ist nur der Anfang; erst eigene Skills machen AI passend für Ihr Geschäft.

General AI is good at fetching and analyzing data, but it does not natively understand each company's metrics, rules, and ways of working. General-purpose AI coding is still hard for non-programmers; I turn those specialist needs into repeatable Skills, faster and lighter than building a system from scratch.

OpenClawDifyn8nCustom Skill
Two approaches
Traditionelle Systementwicklung
Lange Laufzeit · hohe Kosten
Agent Skill
Wert schneller validieren

Für klar abgegrenzte Analyse- und Prozessanforderungen ist ein Skill meist schlanker und schneller als eine Neuentwicklung.

Unterschiedliche Branchen, derselbe geschlossene Kreislauf

Von einer Frage der Geschäftsleitung bis zum Ergebnis nach der Umsetzung durch Verantwortliche.

Es geht um mehr als die Analyse eines Berichts. AI erkennt, was geschieht, erklärt die Ursachen, empfiehlt Maßnahmen und prüft nach der Rückmeldung der Mitarbeitenden deren Wirkung. Auch der Name des Agents lässt sich an Unternehmen und Einsatzfall anpassen.

ProduktionsunternehmenProduktions- und Lieferlotse

In der Morgenrunde zuerst verspätete Aufträge finden, dann den blockierten Prozessschritt verfolgen

Aktuelle Situation

Aufträge, Planung, unfertige Erzeugnisse und Wareneingänge sind über ERP, MES und Tabellen verteilt. Die Produktionsleitung verbringt täglich zwei Stunden mit der Zusammenführung, und die Geschäftsleitung sieht dennoch nur den Stand von gestern.

„Welche Aufträge verspäten sich diese Woche? Liegt es an Material, Anlagen oder Personal?“
So arbeitet die AI

Die AI prüft Liefertermine, Prozessfortschritt, Materialengpässe und Anlagenstillstände quer und listet Aufträge mit hohem Risiko, deren Ursachen sowie betroffene Kunden auf.

So wird es umgesetzt

Die Geschäftsleitung leitet Listen für Materialnachverfolgung und Planung an Einkauf und Werkstatt weiter. Nach Rückmeldungen in WeChat aktualisiert die AI die erwarteten Liefertermine und überwacht Auffälligkeiten weiter.

AußenhandelsunternehmenExportmargen-Wächter

Nicht nur Umsatz betrachten, sondern die Marge jedes Auftrags rechtzeitig sichern

Aktuelle Situation

Bei der Angebotserstellung stimmt die Marge, doch bis zum Versand haben sich Wechselkurs, Seefracht, Rohstoffpreise und Zahlungsziele verändert. Der Vertrieb verfolgt die Aufträge, während die Finanzabteilung Verluste erst am Monatsende entdeckt.

„Bei welchen noch nicht versandten Aufträgen liegt die Bruttomarge bereits unter 12 % – und warum?“
So arbeitet die AI

Die AI liest CRM-, ERP-, Logistik- und Finanzdaten, berechnet die aktuelle Bruttomarge pro Auftrag neu und identifiziert Änderungen bei Fracht, Wechselkurs oder Einkaufskosten.

So wird es umgesetzt

Die Geschäftsleitung weist den Vertriebsverantwortlichen Neuverhandlungen der Fracht, Angebotsanpassungen und Forderungsnachverfolgung zu. Nach der Rückmeldung in WeChat wird die Marge automatisch erneut geprüft.

E-Commerce-UnternehmenE-Commerce-Ertragsmanager

Erkennen, wie Erstattungen und Lagerbestände die Marge aufzehren, bevor die Werbung weiter Budget verbraucht

Aktuelle Situation

Shop, Werbung, OMS, WMS und Finanzwesen haben jeweils eigene Zahlen. Der GMV steigt, doch hohe Erstattungen, niedrige Margen und bald ausverkaufte SKU werden von den Gesamtsummen verdeckt.

„Welche SKU sahen gestern erfolgreich aus, verursachen aber mit jedem Verkauf höhere Verluste?“
So arbeitet die AI

Die AI führt Werbekosten, Plattformprovisionen, Erstattungen, Einkaufspreise und Bestände zusammen, findet verlustbringende SKU und unterscheidet zwischen Problemen bei Kampagnen, Preisgestaltung und Produkt.

So wird es umgesetzt

Das Betriebsteam erhält Listen zum Stoppen von Kampagnen, zur Preisanpassung und Nachbestellung. Danach vergleicht die AI, ob sich Erstattungsquote, Bruttomarge und Lagerumschlag verbessert haben.

Einzelhandel und FilialkettenFilialbestands-Disponent

Bei gleichzeitigen Fehl- und Überbeständen direkt die Filialen für Umlagerungen finden

Aktuelle Situation

Die Zentrale sieht den Gesamtbestand, während einzelne Filialen Fehl- oder Überbestände haben. Wenn Regionalleitungen in WeChat-Gruppen nachfragen, ist der richtige Zeitpunkt für Umlagerungen bereits verpasst.

„Welche Bestseller sind innerhalb von drei Tagen ausverkauft, und welche Filialen können in der Nähe umlagern?“
So arbeitet die AI

Die AI kombiniert Filialabsätze, vorhandene Bestände, laufende Beschaffung und Lieferzeiten, um Fehlbestandsrisiken und Empfehlungen für Umlagerungen zwischen Filialen zu erstellen.

So wird es umgesetzt

Die Regionalleitung sendet Umlagerungsaufträge an Filialleitungen und Lager. Nach der Empfangsbestätigung prüft die AI Veränderungen bei Fehlbestandsquote und langsam drehenden Beständen.

Drei weitere Kompetenzmodule

Vom Product Engineering zu spezialisierten Algorithmen.

Each module has its own page with field scenes, cases, project outputs, and evidence.

02

Kostenloses persönliches Projekt

Slip Loomer

Ein vollständiger AI-Assistent für VS Code und Cursor und ein öffentlicher Nachweis für Agent-Produkt- und Engineering-Kompetenz.

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03

Erfahrungen aus Biomedizin-Algorithmusprojekten

Biomedizinische Algorithmen

On high-dimensional, sparse, and complex relational data, I have practiced analysis, feature engineering, and deep learning.

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04

Erfahrungen aus Vertriebs- und Bestandsprognoseprojekten

Vertriebs- und Bestandsprognosealgorithmen

Absatz-, Preis-, Aktions- und saisonale Daten in bewertbare Prognosemodelle für Waren- und Geschäftsplanung überführen.

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How the project was done

Erst die Wirksamkeit validieren, dann investieren.

01

Problem präzisieren

Geschäftsziel, Nutzer, bestehender Prozess und erwartetes Ergebnis.

02

Daten prüfen

Datenqualität, Berechtigungsgrenzen und technische Machbarkeit bestätigen.

03

Im kleinen Rahmen validieren

Agent- oder Modellwirkung mit einer minimal funktionsfähigen Version validieren.

04

Iterate and refine

Improve from real feedback and write clear usage notes.

Weitere Kompetenzen entdecken

Slip LoomerBiomedizinische AlgorithmenVertriebs- und Bestandsprognosealgorithmen