Technologie und Wirtschaft entdeckenFüreinegemeinsameZukunftmitderEntwicklungderMenschheit.
SHEPHARD ist ein Technologieunternehmen mit Fokus auf intelligente Betriebssysteme für Unternehmen. Ausgehend von realen Geschäftsszenarien verbinden wir Geschäftsverständnis, digitale Technologie und künstliche Intelligenz. So helfen wir Unternehmen, Informationen zu verknüpfen, den Betrieb zu verstehen, Probleme zu erkennen, Maßnahmen anzustoßen und sie am Ende zu lösen – für ein effizienteres, intelligenteres und lernfähiges Unternehmen.
Der Wert von Technologie liegt nicht nur in der Technologie selbst.
Technologie verändert die Geschäftswelt so schnell wie nie zuvor.
Von digitalen Systemen bis zur künstlichen Intelligenz, von der Vernetzung von Informationen bis zur intelligenten Zusammenarbeit: Jeder technische Fortschritt definiert neu, wie Unternehmen Wert schaffen, ihren Betrieb organisieren und im Wettbewerb bestehen.
Der wahre Wert von Technologie liegt jedoch nie allein darin, wie fortschrittlich sie ist, sondern darin, was sie für ein Unternehmen verändert.
Im KI-Zeitalter sollte Technologie von echten geschäftlichen Anforderungen ausgehen, die Funktionsweise eines Unternehmens verstehen, den Wert von Daten und Informationen freisetzen, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und System sowie zwischen Organisationen verbessern und Unternehmen helfen, in einem sich ständig wandelnden Umfeld bessere Entscheidungen zu treffen.
SHEPHARD verbindet Technologie, Wirtschaft und Menschen. Innovation soll nicht auf der technischen Ebene stehen bleiben, sondern wirklich in die Entwicklung des Unternehmens einfließen und zu einer Kraft werden, die geschäftlichen Fortschritt, organisatorische Weiterentwicklung und langfristige Wertschöpfung vorantreibt.
Vom Verständnis des Geschäfts zum konkreten Mehrwert.
Wir sind überzeugt: Der Aufbau eines intelligenten Betriebssystems sollte nicht bei der Technologie beginnen, sondern beim Geschäft. Jedes Projekt hat seinen eigenen Hintergrund, eigene Anforderungen und eigene Umsetzungsbedingungen. SHEPHARD setzt deshalb nicht auf eine einzige Technologie-Vorlage, sondern entwickelt Lösungen mit einer systematischen Methode, die auf die tatsächliche Situation des Unternehmens zugeschnitten ist.
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01
Verstehen
Geschäft verstehen
Geschäftsmodell, Organisationsstruktur und Geschäftsanforderungen des Unternehmens verstehen
02
Analysieren
Prozesse analysieren
Bestehende Geschäftsprozesse aufnehmen, Probleme und Verbesserungspotenziale erkennen
03
Gestalten
Lösung entwerfen
Lösung, Systemarchitektur und Umsetzungsplanung erarbeiten
04
Umsetzen
Umsetzen
Die jeweiligen Systeme und Anwendungen entwickeln, konfigurieren, integrieren und bereitstellen
05
Validieren
Wirkung prüfen
Die Wirkung in realen Geschäftsszenarien testen und überprüfen
06
Weiterentwickeln
Stetig weiterentwickeln
Entsprechend der Geschäftsentwicklung kontinuierlich optimieren und erweitern
Wir entwerfen keine Projekte, um eine bestimmte Technologie einzusetzen, sondern entscheiden anhand der Probleme des Unternehmens, welche Technologie sinnvoll ist.
Manche Probleme lassen sich lösen, indem bestehende Prozesse optimiert werden; andere erfordern eine neue Systemkonfiguration; wieder andere eine Datenintegration; und nur manche brauchen wirklich KI.
Unsere Leistungen im gesamten ProzessVom Verständnis des Geschäfts bis zum intelligenten Betrieb.
Lebensmittelhersteller mit mehreren Produktkategorien
Chargenrückverfolgung von einem halben Tag auf 10 Minuten verkürzt: Jede Produktcharge ist nachvollziehbar
Ein Lebensmittelhersteller mit mehreren Produktkategorien verbindet Einkauf, Produktion, Lager und Auslieferung zu einer durchgängigen Datenkette: Für jede beliebige Fertigwarencharge lassen sich Rohstoffherkunft und Kundenverbleib rekonstruieren. Die Chargenrückverfolgung verkürzt sich von rund einem halben Tag auf unter 10 Minuten.
Bestand im Dreizonenlager auf den Lagerplatz genau, Kommissionierzeit im Schnitt um rund 40 % kürzer
Ein Lebensmittelgroßhändler mit Ware für Normal-, Kühl- und Tiefkühlbereich führt seine Bestände auf Lagerplatz- und Chargenebene, wickelt Wareneingang, Nachschub und Kommissionierung per PDA ab und lagert nach dem Prinzip „first expired, first out“ aus. Die durchschnittliche Kommissionierzeit sinkt um rund 40 %, der Wert der Bestände kurz vor Ablauf geht deutlich zurück.
Kundenaufträge steuern direkt die Produktionsplanung: Liefertermintreue steigt auf rund 92 %
Ein Zerspanungsbetrieb mit vielen Varianten und kleinen Losen lässt Kundenaufträge unmittelbar Materialbedarf und Kapazitätsprüfung auslösen, und die Werkstatt meldet per Terminal in Echtzeit zurück. Lieferzusagen haben eine Grundlage: Die Liefertermintreue steigt von rund 75 % auf rund 92 %, Stillstände wegen Materialmangel gehen deutlich zurück.
Qualitätsprobleme bis auf Prozessschritt und Lieferantencharge zurückverfolgt: Wiederholfehler rund 50 % seltener
Ein Hersteller von Elektronikkomponenten und Steuermodulen verknüpft Prüfdaten mit Chargen und Seriennummern, verfolgt Qualitätsabweichungen per NCR und startet bei wiederkehrenden und risikoreichen Problemen CAPA. Kundenreklamationen lassen sich per Seriennummer zurückverfolgen, wiederholt auftretende Qualitätsprobleme gehen um rund 50 % zurück.
Rezepturversionen unter Kontrolle, Einsatzabweichungen sichtbar: Qualitätsfreigabe rund 40 % schneller
Ein Hersteller von Industriereinigern und Funktionsadditiven verbindet Rezepturversion, Rohstoffcharge, tatsächliche Einwaage und Qualitätsfreigabe zu einem kontrollierten Prozess: Für jede Charge lassen sich Rezeptur und Rohstoffe nachvollziehen, nicht freigegebener Bestand kann nicht ausgeliefert werden.
Jedes Gerät mit digitaler Akte: Erstlösungsquote steigt auf rund 85 %
Ein Hersteller von Industrieanlagen verknüpft über die Seriennummer Kunde, Garantie, Serviceauftrag, Ersatzteile und Reparaturkosten: Techniker sehen die gesamte Gerätehistorie schon vor dem Einsatz, und der Kundendienst wandelt sich von reaktiver Reaktion zu kontinuierlichem Management.
Modell, Farbe, Größe und Material in einem Zug berechnet: Materialengpässe rund 60 % seltener
Ein Lohnfertiger für mehrere Bekleidungsmarken vereinheitlicht Modell, Farbe und Größe zu Standard-Produktvarianten; ändert sich ein Auftrag, wird der Bedarf an Stoffen, Zutaten und Verpackung automatisch neu berechnet: Planer ändern Excel nicht mehr von Hand, Einkauf und Produktion arbeiten mit denselben Daten.
Bonitätsprüfung schon bei der Auftragsannahme, automatischer Zahlungsabgleich: Forderungslaufzeit rund 20 % kürzer
Ein Großhandelsunternehmen, das Gastronomie, Einzelhandel und Händler beliefert, verbindet Kundenbonität, Vertragspreise, Lieferung, Fakturierung und Bankeingänge zu einem Order-to-Cash-Prozess: Risiken werden bereits bei der Auftragsannahme erkannt, der Großteil der Zahlungseingänge wird vom System den Rechnungen zugeordnet.
Ist KI die nächste industrielle Revolution – oder eine überschätzte Ersetzung?
Die einen sehen in KI eine neue industrielle Revolution, die anderen eine bloße Ersetzung von Menschen ohne echten Produktivitätsgewinn. Von den Kriterien einer industriellen Revolution über die Lücke zwischen Aufgabenexperimenten und Makroprognosen bis zu den Lehren aus der Verbreitung der Elektrizität: Der Beitrag legt offen, worin die beiden Lager tatsächlich uneins sind.
KI-Agenten im Produktivbetrieb: Wie Unternehmen mehr Autonomie ermöglichen und dabei die Kontrolle behalten
KI-Agenten wandern aus Pilotprojekten in den realen Geschäftsbetrieb, doch die meisten Projekte lassen sich nur schwer skalieren. Die Ursache liegt oft nicht in der Leistungsfähigkeit des Modells, sondern in Stabilität, Monitoring und Risikokontrolle. Dieser Beitrag beschreibt die vier Themenfelder, die vor dem Go-live gelöst sein müssen, eine schrittweise Einführung und die risikoabhängige Erweiterung der Autonomie.
Das mittlere Management im KI-Zeitalter: Welche Aufgaben KI übernimmt und welche wichtiger werden
KI und flachere Organisationen stellen den Wert des mittleren Managements auf den Prüfstand. Das Bündeln und Weitergeben von Informationen übernimmt zunehmend KI, während Führen, Koordinieren, Urteilen und Verantwortung tragen wichtiger werden. Der Beitrag analysiert den Wandel der Aufgaben, die Haltung und die Sorgen von Führungskräften gegenüber KI und gibt konkrete Empfehlungen für den persönlichen Wandel von Führungskräften und für die Unterstützung durch Unternehmen.
Die Wahl des Sprachmodells: Proprietäre API, Open-Weight-Modell oder lokaler Betrieb
Beim Einsatz großer Sprachmodelle im Unternehmen kommt es weniger darauf an, welches Modell das stärkste ist, als die richtige Betriebsform zu wählen. Dieser Beitrag vergleicht proprietäre APIs, Open-Weight-Modelle und lokalen Betrieb bei Leistung, Kosten, Datenkontrolle und Betrieb, fasst Compliance-Punkte zu DSGVO und Datenausfuhr zusammen, stellt den Multi-Modell-Routing-Ansatz vor und gibt eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Auswahl.
Kundenservice im KI-Zeitalter: Wie intelligenter Service Effizienz und Kundenerlebnis verbindet
Der intelligente Kundenservice entwickelt sich von regelbasierten Bots zu Large Language Models und Agenten, doch Kunden fürchten, keinen Menschen zu erreichen oder falsche Antworten zu erhalten, und Unternehmen können für Zusagen ihrer Bots haften. Der Beitrag zeigt anhand einer Gartner-Umfrage und des Falls Air Canada, welche Anliegen sich für KI eignen, welche Designprinzipien gelten, wie die Einführung schrittweise gelingt und welche Kennzahlen mehr Aussagekraft haben als die Eindämmungsquote.
Beruf und Identität: Wie wir im KI-Zeitalter neu auf die Frage „Wer bin ich?“ antworten
Wenn KI beginnt, vieles zu tun, worauf viele stolz sind – kann der Beruf dann noch für uns selbst stehen? Dieser Beitrag erklärt, wie berufliche Identität entsteht, warum KI sie ins Wanken bringt, welche Werte weiterhin dem Menschen gehören und wie Einzelne und Unternehmen mit diesem Wandel umgehen können.
ByteDance schränkt externe KI-Tools ein: Was Unternehmen daraus lernen sollten
Berichten zufolge beschränkt ByteDance seit November den Zugriff von Tools wie Claude und Codex auf sensiblen internen Code und interne Dokumente, auch bei privat erworbenen Konten der Mitarbeitenden. Das ist kein „KI-Verbot“, sondern die Antwort auf eine Frage, der sich früher oder später jedes Unternehmen stellen muss: Auf welche Daten darf die KI in den Händen der Mitarbeitenden zugreifen?
Bevor KI zum Einsatz kommt: Welche Daten Unternehmen zuerst ordnen sollten
Viele KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern daran, dass Daten ungenau, unvollständig, nicht auffindbar oder ohne Verantwortlichen sind. Dieser Beitrag erläutert, warum KI-Projekte so oft an den Daten hängen bleiben, welche fünf Datenprobleme Unternehmen am häufigsten haben, welche sechs Bedingungen KI-fähige Daten erfüllen und in welchen sieben Schritten sich Daten ausgehend von einem Geschäftsszenario vorbereiten lassen.
Ob Sie noch nach einer Richtung suchen oder bereits einen klaren geschäftlichen Bedarf haben: Wir erkunden gerne gemeinsam mit Ihnen die Möglichkeiten.
Sie wissen nicht, wo Sie anfangen sollen?
Beginnen Sie mit einem Gespräch.
In einer kostenlosen 30-minütigen Beratung mit unserem Team erfahren Sie, was die Digitalisierung Ihres Unternehmens möglich macht.
Sie haben bereits einen klaren geschäftlichen Bedarf?
Beginnen wir damit, Ihr Geschäft zu verstehen.
Schildern Sie uns die aktuelle Lage Ihres Unternehmens, Ihre Herausforderungen im Management und Ihre Entwicklungsziele. Wir zeigen Ihnen passende digitale Lösungsrichtungen auf.
