Lokalisierung mit Bluetooth mit Machine-Learning-Verfahren verbessern

Lokalisierung mit Bluetooth auf der Basis von RSSI stößt physikalisch bedingt auf Genauigkeitsgrenzen von einigen Metern. Dies kann ein Problem darstellen, wenn Zonen-Eintritte und -Austritte zuverlässig verfolgt werden müssen. Wir setzen in docoyo.Trackable nun Machine-Learning-Verfahren ein, um mit einer hohen Sicherheit bestimmen zu können, in welcher Zone sich ein Objekt befindet.

Für die Echtzeitlokalisierung im Indoorbereich macht die Bluetooth-basierte Lokalisierung in jüngster Vergangenheit den Ultra-wideband-Systemen immer größere Konkurrenz, weil sie mit einem unschlagbaren Preis-Leistungsverhältnis punktet. Ultra-wideband-basierte RTLS kosten oftmals ein Vielfaches von Bluetooth-basierten Systemen.

Um mit Bluetooth bewegliche Objekte zu lokalisieren, werden diese mit Bluetooth-Sendern (engl. “tags”) ausgestattet. Das Gegenstück bilden stationäre Empfänger (engl. “gateways”), die das Bluetooth-Signal von den Tags aufnehmen und an einen Server weiterleiten, der aus der Signalstärke (technisch: RSSI = Received Signal Strength Indicator) mehrerer Gateways die Position des Objekts ermitteln soll.

Leider macht uns die Physik einen Strich durch die Rechnung, wenn es um die Genauigkeit der Lokalisierung geht, die man mit Bluetooth-basierter Ortung erreichen kann, die aus unserer Erfahrung bei 1-3 Metern liegt (siehe dazu auch die Hintergrundinfo weiter unten).

Wie viel Genauigkeit brauchen wir?

Für viele Use Cases ist die Genauigkeit völlig ausreichend – zum Beispiel, wenn auf einem Außengelände ein Fahrzeug gefunden werden soll. Aber es gibt auch Situationen, in denen die Genauigkeit ein Problem darstellt.

In diesem Beispiel stellt die Zone einen Raum dar, in dem ein mit Bluetooth getrackter Fertigungsauftrag bearbeitet wird. Es spielt also eine entscheidende Rolle, ob das Bluetooth-Tag sich innerhalb oder außerhalb der Zone befindet. Aufgrund der Ungenauigkeit der Lokalisierung wird der Tag aber “umherwandern”, obwohl er sich in Wirklichkeit nicht bewegt, und kann dabei die Zone verlassen und wieder eintreten. Dadurch wird das Prozess-Tracking erschwert.

Was also tun?

Um diesem Problem entgegenzuwirken, haben wir in docoyo.Trackable in der Vergangenheit zwei Maßnahmen vorgesehen:

  • In der Zone mittig ein Gateway positionieren: Wenn ein Tag sich nah genug an einem Gateway befindet, ist das Signal stark. Bei Überschreiten einer Schwelle setzt das System die Position des Tags hart auf die des Gateways. Der Tag verharrt dort und springt deswegen nicht mehr aus der Zone.
  • “Kurze Spaziergänge außerhalb der Zone” herausfiltern: Erst wenn der Tag sich lang genug jenseits der Zonengrenze aufhält und nicht zwischenzeitlich rein- oder rauswandert, wird ein Zonenwechsel vom System akzeptiert.

Mehr Sicherheit durch Machine Learning

Wir haben nun unsere Lokalisierung um ein Machine-Learning-Verfahren erweitert, das die Zonenbestimmung um ein Vielfaches verbessert. 

Und das steckt hinter der Idee: An jeder Stelle im Gebäude gibt es andere typische Signalstärken, mit denen Gateways das Tag “sehen”. Wenn man für ein Bluetooth-Tag an einer bestimmten Position die empfangenen Signalstärken aller Gateways zu einem Zeitpunkt betrachtet, kann ein Machine-Learning-Verfahren daraus Muster erkennen.

Wir zeichnen dazu vor Ort in jeder Zone und an weiteren wichtigen Punkten die Signale auf und verwenden diese als Input für unser Machine-Learning-Modell. Wir bringen dem System sozusagen bei, wie die Signalverhältnisse typischerweise aussehen, wenn sich das Bluetooth-Tag in einer bestimmten Zone befindet.

Der nachfolgende Screenshot stammt aus dem Diagnose-Bereich unserer Software. Links sind die empfangenen Signalstärken an jedem Gateway und rechts die Zone dargestellt, die das Machine-Learning-Modell ermittelt hat.

Wie man sieht, ist der RSSI-Wert von den Gateways in den Räumen B und D recht ähnlich stark zwischen -64 bis -67. Ein “stärkstes Gateway” gibt es also nicht. Würde man nur mit den Signalstärken eine Position errechnen, würde das Tag auf der Karte zwischen den beiden Räumen B und D hin- und herwandern. Das Machine-Learning-Modell ist sich jedoch zu 98% sicher, dass sich das Bluetooth-Tag in Raum D befindet. Ein guter Grund also für uns, die Position des Tags an die Zone zu binden und dort verharren zu lassen.

Unsere Untersuchungen zeigen, dass man mit einer geeigneten Auslegung des Systems mit diesem Verfahren mit einer Trefferquote von über 90% die richtige Zone ermitteln kann – auch in anspruchsvollen Setups. Das macht das Tracking mit Bluetooth in Zukunft nochmal attraktiver.

Die Umsetzung erfordert lediglich eine Sitzung, in der die Messungen durchgeführt und die Signale aufgezeichnet werden. Das kann mit einem Zeitaufwand von nur 5 Minuten pro Zone bewerkstelligt werden.

Wir freuen uns, dieses Feature ab sofort als festen Bestandteil unseres Produkts anbieten zu können!

Weitere Hintergrundinfos

Der Zusammenhang zwischen Signalstärke und Entfernung ist nicht linear. Wie in dem Diagramm abgebildet, fällt die Signalstärke bei typischen Sende- und Empfangsleistungen physikalisch bedingt auf den ersten 1-2 Metern sehr stark ab und nimmt dann sukzessive zu geringeren Raten mit steigender Entfernung ab. Eine der Konsequenzen ist, dass ab einigen Metern Entfernung immer “ähnlichere” Signalstärken empfangen werden, so dass es zunehmend schwieriger wird, aus der Signalstärke die Entfernung abzuleiten.

Dieser physikalische Zusammenhang in Kombination mit der Tatsache, dass Radiosignale durch Hindernisse gedämpft oder reflektiert werden und damit die empfangene Signalstärke signifikant “verfälscht” ist, ist die Ursache dafür, wieso die RSSI-basierte Lokalisierung (egal, welchen Algorithmus man zur Berechnung der Position einsetzt) niemals so genau sein kann wie Ultra-wideband-basierte Lösungen, die nicht die Signalstärke, sondern die Zeitunterschiede messen, mit denen die Signale von den Tags bei den Empfängern ankommen.

Zusatzhinweis für Insider: Die Bluetooth-SIG (das Standardisierungsgremium hinter Bluetooth) hat mit Bluetooth Version 5.1 eine neue Eigenschaft in die Spezifikationen des Protokolls eingebracht, die abseits der hier beschriebenen Vorgehensweise der Bluetooth-basierten Lokalisierung einen starken Auftrieb geben sollte. Es geht hierbei darum, dass Bluetooth-Empfänger in Zukunft die Richtung erkennen sollen, aus der ein Signal kommt. Dadurch wäre man bei der Positionsbestimmung nicht mehr auf die Auswertung der Signalstärken angewiesen, sondern kann mit Hilfe der Winkel-Informationen mehrerer Empfänger eine Triangulation durchführen und die Positionsgenauigkeit könnte sich mit der von Ultra-wideband-Systemen messen. Derzeit befindet sich diese Technologie jedoch noch im Entwicklungsstadium und so werden wir auf günstige, produktionsreife Hardware noch eine Weile warten müssen. Bis dahin wird uns die in diesem Artikel beschriebene Vorgehensweise für die meisten Use-Cases ausreichende Genauigkeit liefern.

Fehlersituationen mit dem Monitoring und Alerting-Feature managen

Das Monitoring und Alerting-Feature von docoyo.Trackable ermöglicht es Mitarbeitern, Handlungsbedarfe zu erkennen und darauf zu reagieren – bevor sich eine Fehlersituation auswächst, eine Reihe von Folgeproblemen nach sich zieht und damit Aufwand und Kosten produziert.

Überwachung von „Zuständen“ in der Fertigung

Mit Hilfe des Monitoring und Alerting-Features überwachen Sie definierte Zustände innerhalb der Fertigung. Typische Beispiele hierfür sind:

  • Zonen vor ungewollten Ein- und Austritten schützen:
    • Werkstück in falscher Zone
    • Wiederholtes Auftauchen eines Werkstücks in einer Zone und damit einem Produktionsschritt, den es bereits erfolgreich durchlaufen hat
    • Wiederauftauchen eines Werkstücks im Produktionsprozess, obwohl es zuvor als Ausschuss markiert wurde
  • Überwachung von Mengen in Zonen
    • Über- bzw. Unterschreitung von Mengen als Anzeichen eines Problems
    • Frühwarnung hinsichtlich Engpässen 
  • Einhaltung von Liegezeiten
  • Überwachung von Sensor-Daten
  • Überwachung von Lagerbeständen
    • z.B. Unterschreitung eines Pufferbestands
    • Warnung Überbestand
  • Überwachung von Gefahrenzonen
    • Schutz vor Betreten durch Unbefugte
    • Covid-19-Maßnahmen: Reglementierung der Anzahl erlaubter Personen an einem Ort
  • Überwachung des docoyo.Trackable-Systems
    • Ausfall eines Beacons aufgrund leerer Batterie
    • Systemfehler

Einrichten von und arbeiten mit Alerts

Im Rahmen des Projekts zur Einführung von docoyo.Trackable definieren wir mit Ihnen zusammen, welche Zustände überwacht werden sollen und richten das System entsprechend ein. Später ist eine Anpassung der Regeln auch durch Benutzer mit den entsprechenden Rechten möglich. Wird ein Alert getriggert, so weist das System des Benutzer auf den Alert hin, der in einer Aufgabenliste erscheint, die prioritätsgesteuertes Bearbeiten ermöglicht. Die einzelnen Alerts können einfach entsprechend Ihrer Priorität und / oder des nächsten erforderlichen Schrittes markiert und bearbeitet werden.

Unterscheidung von Alerts und Alarmen

Nicht jeder Alert zieht jedoch einen Handlungsbedarf nach sich. So unterscheiden wir zwischen Alerts “zur Kenntnisnahme” und Alerts, die von jemandem gelöst werden müssen. Tritt ein dringender Alert auf, auf den sofort reagiert werden muss, so sprechen wir von einem Alarm. Um rechtzeitig auf den Alarm aufmerksam zu werden, können sich Benutzer via Email, SMS, Slack, IFTTT oder direkt in der Benutzeroberfläche der Anwendung benachrichtigen lassen. Außerdem können bei relevanten Ereignissen externe Systeme über REST API, MQTT oder AWS SQS aufgerufen werden. 


 So ergänzt das Monitoring und Alerting Feature die anderen docoyo.Trackable Features, entlang derer typischerweise Alerts und Alarme konfiguriert werden. Es bietet die Grundlage für die Überwachung und Steuerung von Prozessen sowie für das Fehlermanagement und wird somit zum wertvollen Tool für das operative Management. 

Order Management: Transparenz über den Stand aller Aufträge

Folgende Situation kennen wir alle: Bestellen wir etwas online, das im Paket geliefert wird, so erhalten wir in der Regel eine Email, wenn die Bestellung bearbeitet wurde und oftmals eine zweite, sobald die Bestellung in den Versand geht. Inklusive eines Links mit der Sendungsnummer zur Sendungsverfolgung. Wir können jederzeit einsehen, ob die Ware an den Spediteur übergeben wurde, ob sie sich auf dem Weg zum Logistikzentrum oder zum Verteilzentrum befindet, in Zustellung oder bereits zugestellt wurde.

Diese Transparenz über den Stand von Aufträgen ist in der Fertigung häufig nicht gegeben. Oftmals ist bekannt, ob ein Auftrag gestartet wurde. Und abhängig vom Produkt kann meistens zusätzlich abgefragt werden, ob sich der fertiggestellte Artikel bereits auf Lager befindet und wie viele Artikel eines bestimmten Typs auf Lager liegen. In vielen Fällen fehlt jedoch der Überblick über den aktuellen Stand der Aufträge zwischen Start und Einlagerung – und hier spielt die Musik. Denn die Echtzeitinformationen zu einem Auftrag spielen nicht nur eine wichtige Rolle, wenn der Kunde Rückfragen zu seiner Bestellung hat, sondern auch für das Demand Planning, die Feinplanung in der Produktion und das Qualitätsmanagement. 

Einsatzbereiche des Order Management-Features

Kundenbetreuung / Vertrieb

Die Kundenbetreuung oder der Vertrieb benötigt genauere Informationen darüber, wie weit ein Auftrag ist oder wann er voraussichtlich fertiggestellt sein wird, bspw., weil ein Kunde Rückfragen hatte, weil man sichergehen möchte, dass Liefertermine eingehalten werden, um ggf. den Kunden proaktiv zu informieren, oder weil man nachfolgende Vertriebsaktivitäten plant. In vielen Fällen ist die Hürde, diese Informationen zu bekommen, jedoch hoch: Der entsprechende Mitarbeiter müsste sich “durch die Produktion telefonieren” oder selbst in der Fertigung recherchieren. Das wird in aller Regel nur in sehr dringenden Fällen gemacht, denn die Suche nach Aufträgen ist zeitaufwändig und stört Arbeitsabläufe. 

Position auf der Karte bestimmen: Ladungsträger und Aufträge in Echtzeit verfolgen.

Auftragsübersicht: Zugriff auf den Produktionsfortschritt und vollständige Historie abgeschlossener Aufträge.

Demand Planning

Ein Betrieb fertigt Artikel mit derselben Artikelnummer in großen Mengen. Ein Kunde möchte einen Auftrag über 8000 Stück platzieren. Das Demand Planning hat jedoch lediglich einen Überblick darüber, wie viele Artikel verfügbar auf Lager liegen, aber nicht, welche halbfertigen Artikelmengen sich aktuell in der Produktion befinden. Es kann keine verlässliche Aussage darüber getroffen werden, wie viele Artikel noch produziert werden müssen. Die Konsequenz ist häufig die Produktion von Überbestand und damit eine unnötige Kapitalbindung. 

Bedarfsgerecht Produktionsmengen steuern: Work-in-Progress-Mengen mit Hilfe von Artikelnummern, Auftragsnummern oder Containern abfragen.

Feinplanung

Je nach Größe und Organisation des Betriebs wird zwischen Grob- und Feinplanung in der Fertigung unterschieden. Aufgabe der Feinplanung ist es dabei u.a., auf Unvorhergesehenes zu reagieren und die Planung anzupassen. Das können abweichende Bearbeitungszeiten sein, stillstehende Maschinen, die auf die Betriebstechnik warten, das Auftreten einer Fehlersituation / eines Qualitätsproblems, das zunächst gelöst werden muss und vieles weiteres. Reagiert werden muss in jedem Fall mit einer Anpassung der Planung. Hierzu braucht es eine verlässliche Datenbasis über den Stand der Aufträge in Echtzeit. 

Arbeitsgänge und Puffer-Statistiken: Visualisierung von Warteschlangen und Produktionsstatistiken.

Qualitätsmanagement

Verschwendungen erkennen: Fehler passieren. Da Produktionen jedoch immer stärker unter Kosten- und Zeitdruck stehen, gilt es, Fehlerursachen zu analysieren, um sie künftig zu vermeiden. Nicht in jedem Fall können Fehler jedoch an Ort und Stelle und sofort analysiert werden. Das Aufzeichnen von Positions- und Prozessdaten ermöglicht es, Fehlergründe und optional auch -Mengen später zu analysieren und Anpassungen vorzunehmen. 

Traceability: Die Möglichkeit der Rückverfolgbarkeit aller Produktionsschritte spielt mit Blick auf Reklamationen, dem Produkthaftungsgesetz, Dokumentationspflichten, aber auch der Analyse von Qualitätsproblemen eine zentrale Rolle. Wir haben dem Punkt “Traceability” einen eigenen Blog-Beitrag gewidmet und reißen diesen Punkt darum an dieser Stelle nur kurz an. 

Lagermanagement

Auch für Artikel auf Lager bietet docoyo.Trackable Vorteile: So ist nicht nur jederzeit ersichtlich, wie viele Artikel welcher Sorte sich wo genau auf Lager befinden, sondern es können bspw. auch zusätzliche Informationen hinterlegt werden, wie das Produktionsdatum, um nach dem FIFO-Prinzip (first in, first out) auszuliefern. 

Die Funktionsweise von docoyo.Trackable

Grundsätzlich basiert die Funktionsweise von docoyo.Trackable auf folgendem Prinzip: Wir bringen Bluetooth Beacons, UWB Tags oder Barcodes an Objekte an. Zusätzlich werden Empfänger im Gebäude installiert. Die empfangenen Orts- und Prozessinformationen werden an docoyo.Trackable gesendet und dort weiterverarbeitet. 

Da sich in der Fertigung letztlich alles um Aufträge oder Prozesse dreht, verfolgen wir nicht Beacons, UWB-Tags oder Barcodes, sondern eben Produktionsaufträge.
Übrigens: docoyo.Trackable ist nicht auf eine bestimmte Technologie oder Hardware beschränkt. Ganz im Gegenteil: Wir empfehlen sogar, verschiedene Technologien so miteinander zu kombinieren, dass in der Summe ein wirtschaftliches und flexibles System entsteht. Wir helfen Ihnen gerne dabei, den richtigen Mix zu finden.

Die Umsetzung mit docoyo.Trackable

In der Regel liegen für alle Vorgänge Begleitscheine vor, bspw. aus dem ERP, WWS oder KIS. Diese können wahlweise durch manuelle Eingabe oder mit Hilfe von Barcode-Scannern in docoyo.Trackable erfasst und mit Funk-Tags für die automatische Verfolgung verknüpft werden. 

Selbstverständlich sind nicht alle Werkstücke selbst groß genug und werden in einer so geringen Menge produziert, dass sie mit Ortungstechnologien ausgestattet werden (wie z.B. in der Automobilproduktion). Manchmal spricht auch der Verarbeitungsprozess selbst gegen eine Ausstattung des Werkstücks selbst. In diesen überwiegend vorkommenden Fällen gehen wir wie folgt vor: Aufträge werden in Containern, Schalen auf Wagen oder bspw. auch mit Klemmbrettern durch die Fertigung transportiert. So können wir den Auftrag einfach mit dem Container, Wagen, der Schale oder dem Klemmbrett verknüpfen und diese verfolgen.

Zusätzlich definieren wir in einem Projekt die verschiedenen Zonen in der Fertigung, die einzelne Produktionsschritte abdecken. Jedes Mal, wenn ein Werkstück in eine Zone eintritt oder diese verlässt, weiß docoyo.Trackable über die gesendeten Standort-Informationen, dass der entsprechende Produktionsschritt entweder gestartet oder beendet wurde. So können Sie zum einen den Stand jedes einzelnen Auftrags in Echtzeit abrufen und identifizieren, wo dieser sich gerade im Produktionsprozess befindet, aber auch bspw. Mengen in Zonen überwachen, um Engpässe zu erkennen oder Ausschussmengen im Blick zu behalten.

Zudem können entlang des Produktionsprozesses zusätzliche Prozessinformationen erfasst werden, wie z.B. Liegezeiten oder Fehlersituationen, in die ein Werkstück gelaufen ist. docoyo.Trackable lernt, welche Durchlaufzeiten „normal“ sind und erkennt Abweichungen. Es können außerdem Vorhersagen getroffen werden, wann ein Artikel voraussichtlich fertiggestellt sein wird.

Traceability- Schadensbegrenzung und Qualitätsmanagement

Unter Traceability versteht man die vollständige Rückverfolgbarkeit aller Produktionsschritte pro Artikel. In vielen Produktionen mittelständischer Unternehmen ist dies noch nicht gegeben. Denn Traceability “händisch” zu gewährleisten, bspw. durch die manuelle Dokumentation des gesamten Produktionsprozesses, ist fast unmöglich. Insbesondere, da Prozesse tendenziell immer komplexer und technologischer werden. Der Zusatzaufwand ist enorm, manuelle Eingaben sind fehleranfällig, Dokumentationsanforderungen werden von Mitarbeitern häufig als lästig wahrgenommen und im Zweifel eher stiefmütterlich behandelt. Dabei ist genau hier hohe Sorgfalt gefragt.

docoyo.Trackable übernimmt diese Aufgaben automatisch, erlaubt die vollständige Rückverfolgbarkeit aller Produktionsschritte pro Auftrag und liefert zuverlässige Daten. Im Folgenden stellen wir Ihnen detaillierter den Nutzen dieses Features vor.

Der Nutzen von Traceability

  • vollständige Rückverfolgbarkeit der Aufträge “auf Knopfdruck”
  • Schnelles, präzises und verlässliches Beantworten von Anfragen, bspw. im Reklamationsfall
  • Aktive Schadensbegrenzung im Falle einer Produkthaftung:
    • Eingrenzung von Fehlerursachen und damit betroffenen Mengen
    • Minimierung von Rückrufkosten
    • Minimierung des Vertrauensverlustes beim Kunden und ggf. des Image-Schadens
  • Nachkommen von Dokumentationspflichten, wie z.B. für Audits und Zertifizierungen, dem Produkthaftungsgesetz oder weiteren Vorschriften, bei gleichzeitig reduziertem manuellen Aufwand
  • Systematische Analyse von Qualitätsproblemen auf Basis der protokollierten Produktionsdaten
  • Mögliche Reduzierung von Versicherungsbeiträgen aufgrund von verbessertem Risikomanagement bzw. Verhinderung einer Anhebung der Versicherungsbeiträge nach Schadensfällen

Beispielhafte Übersicht über die Historie eines Auftrags inklusive Anzeige der Position des Auftrags pro Prozessschritt auf der Karte.

Traceability zahlt sich aus

Die Forderung nach Traceability hat ihren Ursprung in der Produkthaftung, denn Reklamationen bedeuten ein oftmals hohes wirtschaftliches Risiko. Reklamiert ein Kunde ein Produkt, so muss der Hersteller schnell und angemessen reagieren und für den Schaden aufkommen. Ansonsten drohen Ansehensverlust, steigende Versicherungsbeiträge und im schlimmsten Fall auch der Verlust von Folgeaufträgen. Was insbesondere bei mittelständischen Unternehmen, die häufig wenige, jedoch große Kunden haben, existenzbedrohlich sein kann. Die Suche nach Fehlern kann – ist die Rückverfolgbarkeit nicht auf Knopfdruck gegeben – jedoch sehr zeit- und kostenaufwändig sein.

Gleichzeitig ist dem Produzenten jedoch daran gelegen, den Fehler möglichst präzise zu identifizieren und eingrenzen zu können, um wirklich nur betroffene Teile aus dem Verkehr ziehen zu müssen – und nicht ganze größere Chargen. Oder im Zweifel zu beweisen, dass der Fehler nicht bei ihm, sondern an anderer Stelle in der Wertschöpfungskette entstanden sein muss.

In diesem Fall besagt das Produkthaftungsgesetz, dass sowohl Hersteller als auch Zulieferer, um nicht für einen Schaden zu haften, lückenlos nachweisen müssen, dass ein Produkt fehlerfrei und entsprechend ggf. geltender Regularien hergestellt wurde. Diese Anforderung wird durch das Traceability-Feature von docoyo.Trackable abgedeckt.

Traceability als Basis des Qualitätsmanagements / Reduzierung von Aufwand /

Den vollen Nutzen entfaltet das Traceability-Feature, wenn es nicht nicht nur für Dokumentationspflichten zur Schadensbegrenzung eingesetzt wird. Dokumentationen sind in oftmals großem Umfang auch für Audits, Zertifizierung oder die Erfüllung von Regularien notwendig. Ein großer Teil der benötigten Daten kann mit Hilfe von docoyo.Trackable generiert und in aufbereiteter Form zur Verfügung gestellt werden, da die Historien für alle Aufträge und die zugehörigen Fertigungsprozess-Informationen im System gespeichert sind.

Der Nutzen von Traceability für das Qualitätsmanagement geht aber über Dokumentationspflichten weit hinaus. Da docoyo.Trackable die vollständige Rückverfolgbarkeit aller Aufträge durch die einzelnen Produktionsschritte erlaubt, müssen Fehler nicht sofort an Ort und Stelle analysiert werden, was häufig nicht praktikabel ist. Stattdessen ist es möglich, Fehlersituationen im Nachgang zu analysieren, um dann systematisch entsprechende Qualitätssicherungs-Maßnahmen einzuleiten. So bietet Traceability eine grundlegende Datenbasis für den kontinuierlichen Verbesserungsprozess – und hilft, Kosten einzusparen und Fehler zu vermeiden. Durch die geschaffene Transparenz ist auch die Grundlage für optimierte Planungs- und Steuerungsmöglichkeiten geschaffen.

Nicht zuletzt profitiert die Kundenbetreuung vom Traceability-Feature: Sie kann auf die Auftragshistorien zugreifen, um Kundenanfragen verlässlich und zeitnah ohne großen Aufwand beantworten zu können. Das gilt nicht nur für den Reklamationsfall, sondern in Kombination mit dem Order Management-Feature, das wir im nächsten Blog vorstellen, auch zur Beantwortung von Fragen zum Status von Bestellungen.