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Alle Fallstudien
Produktion & Fachhandel

Standortübergreifende Lieferkettensynchronisation & Automatisierte Compliance

Eine automatisierte Datenpipeline für 20.000+ monatliche Transaktionen, die 8+ Stunden manuelle Arbeit pro Woche einspart und lückenlose Behörden-Compliance gewährleistet.

Kunde: Cannabis Manufacturing and Retail EnterpriseBranche: Produktion & Fachhandel
Standortübergreifende Lieferkettensynchronisation & Automatisierte Compliance
20.000+

Monatliche Transaktionen

Vollautomatisch verarbeitet ohne manuelle Eingriffe oder Ausfälle.

8+ Std.

Wöchentliche Arbeitsersparnis

Betriebsleiter widmen sich dem Geschäftsaufbau statt Tabellenabgleichen.

99.9%

Bestandsabgleich-Genauigkeit

Beseitigung von Audit-Strafen und unbemerkten Lagerdifferenzen.

Die Herausforderung

Der operative Engpass

Über mehrere Produktionsstätten und Filialen hinweg führten getrennte Kassensysteme, Warenwirtschaften und behördliche Prüfdatenbanken zu erheblichem Mehraufwand. Betriebsleiter verbrachten wöchentlich über 8 Stunden mit manuellem Tabellenabgleich.

Die Architektur

Wie consultfox das Problem löste

consultfox implementierte ein modernes Cloud Data Warehouse auf Snowflake, orchestriert mit Apache Airflow und modelliert mit dbt. Automatisierte Schnittstellen führen Kassen-, Lager- und Konformitätsdaten zusammen und warnen sofort bei Bestandsabweichungen.

Implementierung

Zentrale Systemkomponenten

Entwickelt für maximale Ausfallsicherheit, Fehlertoleranz und nahtlose Übergabe an interne Teams.

01 / KOMPONENTE

Automatisierte Ingestion

Zeitgesteuerte und ereignisbasierte Konnektoren zur kontinuierlichen Erfassung von Chargen- und Verkaufsdaten.

02 / KOMPONENTE

Modulare dbt-Schicht

Versionskontrollierte Modelle, die Rohdaten mit automatischer Schemavalidierung in saubere Dimensionen überführen.

03 / KOMPONENTE

Echtzeit-Warnmeldungen

Automatischer Abgleich physischer Bestände mit behördlichen Meldungen für sofortige Korrekturen.

Eingesetzte Technologien

Snowflakedbt CoreApache AirflowPythonMetrc APIPostgreSQLPower BIAWS S3

Nächster Schritt

Lassen Sie uns Ihre Datenherausforderung lösen.

Sagen Sie uns, was Sie aufbauen möchten. Wir helfen Ihnen, den richtigen nächsten Schritt zu definieren.