Die Ausgangssituation: Verteilte Daten, keine durchgängige Sicht
Ein mittelständisches Unternehmen führt an mehreren Standorten in Deutschland elektrische Prüfungen durch. Prüfdaten entstehen in WAVE IQ / waveware®, Arbeitszeiten werden in TiMaS erfasst, Bewegungs‑ und Fahrzeugdaten kommen aus Ford Pro und Tankvorgänge laufen über DKV. Bislang fehlte eine automatisierte, belastbare Zusammenführung dieser Systeme. Dadurch waren Kennzahlen zur Prüfer-Performance, Plausibilisierungen von Fahrten und Tankvorgängen sowie systemübergreifende Auswertungen nur mit erheblichem manuellem Aufwand möglich – oft zu spät für operative Entscheidungen.
Referenzprojekt
Performance‑Dashboard für Elektro‑Prüfunternehmen
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WAVE IQ / waveware
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Ford Pro
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DKV Mobility
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TiMaS
Das Ziel: Ein zentrales Performance-Dashboard
Ziel war ein übersichtliches, verlässliches Dashboard, das die wichtigsten KPIs zur Qualitätssicherung bereitstellt: Auslastung, Prüfungseffektivität, Prüfgeschwindigkeit und Fehlerquote – ergänzt um Plausibilitätsprüfungen zwischen Fahrten, Tankvorgängen und Einsatzzeiten.
Individuelle Anbindung der Quellsysteme
WAVE IQ / waveware® wurde über eine GraphQL‑API angebunden; übertragen werden Prüfobjekte, Ergebnisse, Protokolle und Stammdaten – inkrementell per Änderungszeitstempel mit Feld‑Validierungen.
TiMaS liefert per REST‑API Zeitbuchungen, Abwesenheiten und Personalstämme; Arbeits‑ und Einsatzzeiten werden harmonisiert.
Ford Pro stellt via REST‑API Trips, Kilometerstände, Positionen und Zustandsdaten bereit und ermöglicht Weg‑/Zeit‑Plausibilisierungen sowie die Ermittlung wirksamer Außendienstzeit.
DKV liefert Karten‑ und Transaktionsdaten per API; bei fehlender API‑Freigabe stehen Portal‑Fallbacks bereit. Tankzeitpunkt und ‑ort werden mit Fahrten und Einsatzzeiten abgeglichen.
Robuste Datenaufnahme in der Google Cloud
Pro Quelle läuft ein idempotenter Cloud Run Job mit Wiederaufnahmelogik, getriggert durch Cloud Scheduler. Secret Manager verwaltet Tokens und Zertifikate, Cloud Logging/Errors setzt Alerts. Rohdaten werden unverändert in BigQuery (Landing) geschrieben und mit Metadaten wie Quelle, Lauf‑ID und Hash versehen.
Modellierung & Transformation in BigQuery/Dataform
Die Daten liegen in einer mehrschichtigen Architektur: raw (ungefiltert je System), core (normalisierte, verknüpfbare Entitäten) und mart (Reporting‑Tabellen mit Geschäftsregeln und voraggregierten KPIs). Zentrale Themen sind Identitäts‑Mapping (Prüfer, Fahrzeuge, Standorte), Zeit-/Zeitzonen‑Harmonisierung mit Toleranzen, De‑Duplication von Events sowie Plausibilitätsregeln (z. B. Tankung nur bei plausibler Fahrzeugnähe und ausreichendem Verbrauch). Qualitätssicherung erfolgt durch Dataform‑Tests (Not‑Null, Uniqueness, Referenzen) und tägliche Anomalie‑Reports.
KPIs & Visualisierung in Looker Studio
Im Dashboard werden Auslastung, Prüfungseffektivität, Prüfgeschwindigkeit und Fehlerquote bereitgestellt. Systemübergreifende Checks gleichen Fahrten mit Einsatzzeiten sowie Tankungen mit Kilometern und Verbrauch ab. Rollen‑Sichten (Leitung, Disposition, QS) bieten Drill‑downs bis auf Prüfobjekte und Exportfunktionen für Ad‑hoc‑Analysen.
Die Vorgehensweise und Umsetzung: Von der Quelle bis zum Dashboard
Die Ergebnisse: Transparenz, Qualität und Planungssicherheit
KPIs und Plausibilitätsprüfungen werden einmal täglich aktualisiert, einheitliche Geschäftsregeln und automatische Datenqualitäts‑Checks reduzieren dabei manuelle Nacharbeit. Entscheidungen für Einsatzplanung und Qualitätssicherung erfolgen schneller, Auffälligkeiten (z. B. Tankung ohne plausible Fahrt, ungewöhnliche Prüfzeiten) werden gezielt markiert.
Fazit: Eine belastbare Grundlage für Qualitätssicherung und Steuerung
Durch die kombinierte Auswertung von Prüf‑, Zeit‑, Telematik‑ und Tankdaten entsteht eine singuläre, konsistente Sicht auf die operative Leistung – von der täglichen Einsatzplanung bis zur Audit‑fähigen Nachvollziehbarkeit. Das Dashboard liefert klare KPIs, deckt Unstimmigkeiten systemübergreifend auf und schafft so Vertrauen in die Daten – bei minimalem manuellen Aufwand.
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