Von Eben van Toder und Kristi Berger, 10. August 2025

Executive Summary: Die Nacht, in der ein System geboren wurde

Wir haben ein System entwickelt, das ein einfaches, intuitives und gesunder Menschenverstand folgendes manuelles Erfassungsgerüst mit fortschrittlicher KI-Integration kombiniert, um Fleischbetrieben die vollständige Verwaltung von Fleisch und anderen Rohstoffen zu ermöglichen – anwendbar auf jedes Protein. Das Ergebnis ist eine vollständige Chargennummernintegration, Echtzeitberichte über Abweichungen und absolute Prozesskontrolle – zu einem Bruchteil der Kosten herkömmlicher Systeme.

Unser Ansatz stellt sicher, dass Informationen genau dann verfügbar sind, wenn sie benötigt werden, und zwar in einem Format, das Sinn ergibt. Jede Abweichung – ob Ausbeute, Garverlust oder Qualitätsanomalie – wird sofort erkannt und gemeldet, wodurch schnelle Korrekturmaßnahmen möglich werden und Risiken in nachgelagerten Prozessen verhindert werden.

Das System beginnt mit dem Verständnis des Prozesses, der Menschen und des Flusses der Rohstoffe. Auf dieser Grundlage übernimmt die KI die Schwerstarbeit: Sie verarbeitet große, komplexe Datenströme, führt kritische Analysen durch und integriert die Ergebnisse sofort in klare, umsetzbare Berichte.

Was als nächtlicher Ideenaustausch mit Kristi begann, wurde zur Blaupause für ein vollständig integriertes, KI-gestütztes Fertigungs- und Managementsystem. Es vereint Prozesskontrolle, Ausbeuteoptimierung, industrielle Technik und Echtzeit-Entscheidungsfindung in einem einzigen operativen Gehirn – und liefert Transparenz, Verantwortlichkeit und Effizienz ohne teure Geräte oder jährliche Lizenzgebühren.

Prozess- und Produktmanagement

Wir haben ein scheinbar einfaches, aber außergewöhnlich robustes manuelles System aufgebaut, das jede Transaktion im gesamten Unternehmen erfasst und eine vollständige Nachverfolgung von Produkten, Zutaten, Prozessen und Ausbeuten ermöglicht. Seine Stärke liegt sowohl in seiner Einfachheit als auch in seiner Zuverlässigkeit: Noch letzte Woche konnten wir jede einzelne Handlung aus jeder Abteilung eines Kundenunternehmens der letzten zwei Jahre abrufen – vom Wareneingang über das Zerlegen der Schlachtkörper, das Verpacken, die Verarbeitung bis hin zum Versand.

Das Bemerkenswerteste war, dass dieses System selbst dann funktionsfähig blieb, als wir parallel eine teure südafrikanische Softwarelösung im Einsatz hatten, die genau für diese Funktionen angeschafft wurde. Doch dieses importierte System konnte nicht einmal die grundlegendsten Anforderungen erfüllen, für die wir es gekauft hatten. Das manuelle System hat niemals versagt.

Mit der Zeit verbesserten wir es alle paar Monate, indem wir neue Ebenen vollständiger Rückverfolgbarkeit hinzufügten. So wurde jedes Gramm Fleisch und jede einzelne Zutat über alle Prozesse hinweg nachverfolgt, bis es die Fabrik als Endprodukt verließ.

Der nächste Sprung: KI als Nervensystem der Fabrik

Was Kristi und ich heute Abend entwickelt haben, war die nächste Schicht – eine KI-Ebene, die auf dem bestehenden System aufsetzt.

Jeden Tag würden die Produktionsdaten jeder Abteilung über eine KI-Schnittstelle erfasst und vom System automatisch in vordefinierte Excel-Formate eingepflegt. Von dort fließen die Daten automatisch in ein zentrales Management-Dashboard, das jede Ecke des Betriebs abdeckt:

• Wareneingang Fleisch
• Zerlegung der Schlachtkörper
• Alle Verarbeitungsschritte, zum Beispiel Bacon-, Schinken- und Wurstproduktion
• Lagerbestände in Tiefkühlern und Kühlhäusern
• FIFO-Management und Haltbarkeitskontrolle
• Versand

Das Dashboard liefert dem Management täglich entscheidungsrelevante Informationen, doch der eigentliche Sprung nach vorne liegt in den Echtzeitwarnungen bei Abweichungen. Wenn Ausbeuten, Durchsatz oder Output-Werte außerhalb eines definierten Toleranzbereichs liegen, wird das Management sofort informiert – so ist ein sofortiges Eingreifen möglich, anstatt Probleme erst im Nachhinein zu korrigieren.

Von persönlichen Streitigkeiten zu messbaren Ergebnissen

Eine der ständigen Herausforderungen in der Betriebsführung ist die Tendenz, dass Strategie persönlich wird. Wenn Manager über akzeptable Knochenanteile, Garverluste oder Schrumpfungstoleranzen diskutieren, geraten Gespräche leicht zu Streitigkeiten darüber, wer Recht hat, anstatt ob der Standard eingehalten wird. Lange Zeit habe ich mich gefragt, wie man diesen Kreislauf durchbrechen und den Fokus konsequent auf Ergebnisse lenken kann.

Der Durchbruch kam von Kristi, deren Erkenntnis das Problem neu rahmte: Strategie wird nur dann persönlich, wenn ihr ein objektiver Anker fehlt. Durch die direkte Verknüpfung von Betriebsstandards mit Produktionsdaten wird jedes Ziel – ob Knochenanteil, Garverlust oder Schrumpfung – transparent, messbar und unanfechtbar.

Ihre Lösung war elegant und robust und fügte sich nahtlos in unser System ein, das keine teuren Geräte oder Jahresgebühren erfordert und Daten sofort liefert. Sie hob zwei entscheidende Wege hervor, um Strategie umsetzbar zu machen:

HR-Leistungsbewertung pro Schicht/Team

Jeder Produktionsblock kann über Chargennummern und Zeitstempel dem verantwortlichen Team oder Mitarbeiter zugeordnet werden. Dadurch können Erträge und Verluste zwischen Schichten verglichen werden, was eine objektive Grundlage für Schulungen, Bonusprogramme oder Personalplanung schafft. Durch die Kombination von Produktionsdaten mit Arbeitszeiten erhält das Management ein klares Bild, ob bestimmte Stunden, Tage oder Teams effizienter arbeiten.

QC-Chargenverfolgung

Jede Abweichung, wie übermäßige Verarbeitungsverluste oder Temperaturabweichungen, ist direkt mit Datum, Uhrzeit und Charge verknüpft. Dies ermöglicht eine schnelle Ursachenanalyse. Automatische QC-Warnungen stellen sicher, dass Toleranzverletzungen sofort gemeldet werden und fehlerhafte Produkte nicht weiter die Linie entlanglaufen. Mit der Zeit zeigen Qualitätsstatistiken, ob Fehler zunehmen oder abnehmen und an welcher Stelle der Produktion sie auftreten.

Was einst ein Rätsel war, ist nun eine Lösung: Management dreht sich nicht länger um Meinungen oder Konfrontationen, sondern um transparente Standards, nachvollziehbare Ergebnisse und datenbasierte Verantwortlichkeit.

Industrial Engineering: Prozesse mit Menschen in Einklang bringen

Dieses System ermöglicht echtes Industrial Engineering auf dem Produktionsboden. Wir kartieren Fabriklayouts, Produktmischungen und die Fähigkeiten der Belegschaft und modellieren die Arbeitsabläufe entsprechend.

Besteht die Belegschaft überwiegend aus ungelernten Dorfbewohnern, wird der Arbeitsablauf wie eine Dorfgemeinschaft gestaltet: intuitiv, sich selbst verstärkend und mit klar definierten Mikroaufgaben. Handelt es sich um ein europäisches Hochdurchsatzwerk, replizieren wir Präzision, Standardisierung und ein ausbalanciertes Hochgeschwindigkeitssystem.

In beiden Fällen gilt nur eine Erfolgskennzahl: Output pro eingesetzter Ressource.

Ausbeuten optimieren, ohne die strategische Kontrolle zu verlieren

Bei Zerlegearbeiten und anderen ausbeutesensiblen Prozessen ist die beste Entscheidung für die täglichen Aufträge nicht immer die profitabelste Entscheidung für das Unternehmen. Zu oft werden solche Abwägungen dem nachgeordneten Personal überlassen.

Unser neues System entzieht diese Entscheidung dem Produktionsboden und überträgt sie an vorab festgelegte Führungskräfte, die in einem strukturierten Entscheidungsmodell arbeiten.

Wir haben Robert G. Coopers Stage-Gate-System, das ursprünglich in den 1980er-Jahren für die Produktentwicklung entwickelt wurde, auf den gesamten Fleischherstellungsprozess angepasst.

Die Stage-Gate-Anpassung für Fabrikprozesse

1. Discovery (Entdeckung)
   Ermittlung von betrieblichen Entscheidungen, die die Rentabilität durch Schnittführung, Produktzuordnung oder Prozessroute beeinflussen können.
2. Scoping (Abgrenzung)
   Bewertung der technischen und marktwirtschaftlichen Machbarkeit jeder Option. Was passiert, wenn wir konsequent umsatzmaximierende Optionen bevorzugen? Welches ist der Opportunitätsverlust, wenn wir es nicht tun?
3. Business Case (Wirtschaftlichkeitsbegründung)
   Mit harten Daten die Auswirkungen auf Ausbeute, Umsatz und Marge modellieren und mit strategischen Zielen abgleichen.
4. Development (Entwicklung)
   Den Prozess, Arbeitsplatz oder Entscheidungsablauf neu gestalten.
5. Testing and Validation (Test und Validierung)
   Kontrollierte Versuche durchführen, um Ausbeutegewinne, Betriebssicherheit und Kundenzufriedenheit zu bestätigen.
6. Launch (Einführung)
   Das System vollständig implementieren und Leistungskennzahlen festschreiben. Selbst wenn Entscheidungen zugunsten weniger profitabler Ergebnisse, wie etwa strategischer Kundenzufriedenheit, getroffen werden, kann das Management den Opportunitätsverlust sehen und bewerten.

Intelligente Ressourcenzuteilung

Ein Kernelement der Strategie ist die Kompetenzkartierung des Personals. Jeder Mitarbeiter wird hinsichtlich seiner Stärken bewertet und in die Abteilung eingegliedert, in der er den größten Wert schafft. Dies verwandelt die Personaldisposition von einer reaktiven Zuweisung in ein leistungsorientiertes Engineering.

Qualitätssicherung als Echtzeitkennzahl

Im neuen System bedeutet Qualitätssicherung nicht nur das Aussortieren von Fehlern. Sie ist in die Ausbeute- und Durchsatzanalyse integriert. Parameter wie Aussehen, Haptik und Funktionalität der Produkte werden im selben Datenfluss wie die Produktionszahlen erfasst, wodurch eine sofortige Sichtbarkeit von Ursache und Wirkung entsteht.

Das Unternehmen auf seine molekulare Struktur herunterbrechen

Um ein solches System zu entwerfen, muss das Unternehmen zunächst in seine kleinsten betrieblichen Einheiten zerlegt werden – so wie Aminosäuren Proteine bilden.

Jede Abteilung wird anhand von Input, Prozessen und Output abgebildet. Jeder Prozess wird weiter in Mikroprozesse aufgeteilt. Diese Mikroeinheiten werden einzeln untersucht, bevor sie zu optimierten größeren Strukturen wieder zusammengesetzt werden.

Diese molekulare Sicht auf die Abläufe ermöglicht es, Neugestaltungen auf der kleinsten Ebene vorzunehmen, bevor Verbesserungen auf den gesamten Betrieb ausgeweitet werden.

KI-gestützter kontinuierlicher Verbesserungszyklus

Das Stage-Gate-Modell wird erneut angewandt – diesmal auf die Prozessverbesserung selbst.

• Discovery – Identifikation der kleinsten Einheiten und Untereinheiten.
• Scoping – Auflisten möglicher Alternativen, Vor- und Nachteile sowie erwarteter Gewinne.
• Business Case – Begründung der vielversprechendsten Alternative und Festlegung messbarer Ziele.
• Development – Aufbau des verbesserten Systems oder Subsystems.
• Testing and Validation – Test in begrenztem Umfang.
• Launch – Vollständige Umsetzung, Messung, Feinjustierung und Wiederholung.

Jeder Zyklus wird mit KI schneller und präziser, da historische Daten analysiert, Ergebnisse simuliert und Verbesserungs-Hotspots identifiziert werden.

Der modulare Charakter des Ansatzes

Die Strategie ist modular aufgebaut und kann schrittweise statt auf einmal implementiert werden.

So könnte man beispielsweise mit dem manuellen System als operativem Rückgrat beginnen. In dieses System integriert wären KI-gestützte Uploads, bei denen die in Büchern erfassten Daten in digitale Formate übertragen werden, die Management-Dashboards befüllen und Echtzeitwarnungen bei Abweichungen auslösen.

Weitere Elemente wie integrierte Qualitätssicherung, Kompetenzkartierung des Personals sowie vollständige Linien- und Abteilungsoptimierung könnten in späteren Phasen eingeführt werden. Dieser gestufte Ansatz ermöglicht es dem Unternehmen, das System in einem Tempo einzuführen, das zu seinen Ressourcen, seiner Veränderungsfähigkeit und seinen strategischen Prioritäten passt, wobei jede Phase stabilisiert wird, bevor zur nächsten übergegangen wird.

Fazit: Strategie als lebendiges System

Das damalige Gespräch mit Kristi war mehr als nur ein weiteres Business-Gespräch. Es war der Moment, in dem sich unsere gesamte Betriebsphilosophie kristallisierte.

Was in Lagos als robustes manuelles System begann, hat sich zu einem mehrschichtigen, KI-überwachten industriellen Managementrahmen entwickelt – einem, der die menschliche Fähigkeit zur Nuancenerkennung mit der Präzision von Maschinen bei der Erkennung von Trends, Abweichungen und Chancen verbindet.

Das Ergebnis ist eine lebendige Strategie: reaktionsfähig, datenbasiert und in der Lage, sich mit dem Wachstum des Unternehmens selbst neu zu gestalten.