Automatisierung der
Adressaufbereitung
Zukunftsfähige Prozesse, reduzierte Abhängigkeiten und effiziente Druckjob-Steuerung für Dierichs Druck + Media.
~1,5 Jahre
Amortisationsziel erreicht
100%
Wissenstransfer & Dokumentation
Sortierfrei
Ziel: Keine manuelle Nacharbeit
Projektziele & Fokus
Die Analyse zeigt klare Handlungsfelder auf, um die Adressaufbereitung von einer personenabhängigen Manufaktur zu einem robusten, automatisierten Industrieprozess zu transformieren.
- Automatisierung periodischer AufträgeStandardisierung wiederkehrender Prozesse zur Entlastung des Teams.
- Modernisierung der Tool-LandschaftAblösung von Legacy-Skripten (Convert/CTL) durch wartbare Technologien.
- Intelligente DrucksteuerungBedarfsgerechter Druck zur Vermeidung von Materialverschwendung und Sortieraufwand.
Stakeholder
Geschäftsführung, IT, Adressaufbereitung
Analyse & Anforderungen
Detaillierte Aufschlüsselung der fachlichen, technischen und nicht-funktionalen Anforderungen.
Aktuelle Systemlandschaft
Joplin
- • Notizen
- • Auftragsverarbeitung (Handakte)
Clavier+
- • Keyboard-Shortcuts und Makros
- • Textbausteine
Server mit Netzlaufwerk
- • Aufträge mit Ordnerstruktur
- • Joplin-Dokumente
Pressepost XML
- • Zusammenführung XML-Dateien
- • Großkundenprodukt
Post-Manager
- • Workflow für Labeldruck
- • Anbindung an Post
Fachliche Anforderungen
Kernziele
- Vollautomatisierung periodischer Standardaufträge.
- Reduktion manueller Eingriffe bei komplexen Einmalaufträgen.
- Konfigurationsgetriebene Workflows statt Hardcoding.
Druckjob-Steuerung
- Generierung sortierfreier Druckjobs.
- Vermeidung von Überproduktion (nur benötigte Seiten).
- Automatisierte Erstellung von Palettenzetteln.
Input & Output
- Verarbeitung diverser Formate (CSV, Excel, XML, DBF).
- Bereinigung und Validierung der Adressdaten.
- Erzeugung von PDF/PostScript für den Druck.
Beilagensteuerung
- Regelbasierte Zuordnung von Beilagen.
- Optimierung für Versandstraßen (Sitma, Buhrs).
Technische Anforderungen
- Modularer Aufbau: Trennung von UI, Logik und Datenhaltung.
- Technologie: Node.js / Python für Backend-Logik.
- Datenbank: SQL-basiert (PostgreSQL/MySQL) statt flacher Dateien.
- Input: REST API oder überwachte Ordner (Hotfolder).
- Output: Direkte Anbindung an Drucksysteme oder Dateiexport.
- Legacy: Adapter für bestehende Systeme (falls nötig).
- Versionierung: Git-basiertes Source Control.
- CI/CD: Automatisierte Tests und Deployments.
- Dokumentation: Code-Doku und Benutzerhandbuch.
Nicht-funktionale Anforderungen
Zuverlässigkeit & Stabilität
Das System muss auch bei fehlerhaften Input-Daten robust reagieren und darf nicht abstürzen. Fehler müssen klar protokolliert werden.
Performance
Verarbeitung von bis zu 1,9 Mio. Datensätzen in akzeptabler Zeit (Ziel: < 2h für Komplettlauf).
Wartbarkeit
Sauberer Code, Modultrennung und Verzicht auf "Magie". Das System muss von Dritten wartbar sein.
Usability
Intuitive Oberfläche für die Konfiguration von Jobs, auch für nicht-technisches Personal.
Technisches Grobkonzept
Eine moderne, service-orientierte Architektur löst die monolithischen Skripte ab.
Intelligente Datenkonvertierung
Eliminierung manueller Aufbereitung durch KI-gestützte Analyse und automatische Skript-Generierung.
- 01Input: Heterogene KundendatenVerarbeitung stark variierender Formate (CSV, Excel) mit inkonsistenten Spaltenbezeichnungen.
- 02Transformation: KI-gestützte AnalyseAutomatisches Mapping durch KI-Modelle. Intelligente Erkennung von Adresskomponenten unabhängig von der Struktur.
- 03Output: Spezialisiertes SkriptGenerierung eines kundenspezifischen Skriptes zur automatisierten, datenschutzkonformen Umwandlung.
Prozessautomatisierung mit Workflowmanager
End-to-End-Automatisierung schließt die Lücken zwischen Prozessinseln.
Benachrichtigung an Kunden nach Auftragsabschluss und interne Alerts bei Fehlern.
Automatisches Verschieben, Umbenennen und Archivieren von Eingangs- und Ergebnisdateien.
Erzeugung von Tickets oder Alerts bei fehlerhaften Prozessschritten.
Erweiterung der Pressepost-XML-Anwendung
Von der Einzellösung zur zentralen Plattform für alle Projekte.
- Automatisierung auch für kleinere Kundenprojekte wirtschaftlich nutzbar
- Zentrale Verwaltung aller Kunden- und Projektkonfigurationen
- Wiederverwendung bestehender XML-Dateien aus Skripten
- Anbindung an weitere Automatisierungsanwendungen
UI Mockups
Visuelle Darstellung der geplanten Benutzeroberfläche für das neue Adressmanagement-Dashboard.
| Objektkz | Titel | Zkz | Pfad | Eingabedatei | Status | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0001100 | IGM M100 | 04713 | d:\versan-e\IGMetall100\PP-PRM\0001100.prj | d:\Versan-e\IGMetall\Eingabe\M100\M100.DBF | 0% | |
| 0001140 | IGM M100 | 04713 | d:\versan-e\IGMetall100\PP-PRM\0001140.prj | d:\Versan-e\IGMetall\Eingabe\M100\M100.DBF | 0% | |
| 0001141 | IGM M100 | 04713 | d:\versan-e\IGMetall100\PP-PRM\0001141.prj | d:\Versan-e\IGMetall\Eingabe\M100\M100.DBF | 0% |
Projektphasen & Zeitplan
Strukturierter Ablauf für eine risikoarme Umsetzung und schrittweise Einführung.
Phase 1
- • Aufbau Infrastruktur & Analyse
- • Proof of Concept (PoC) für KI-Konvertierung
- • Test mit ausgewählten Kundendaten
- • Architekturplanung für App-Modularisierung
Phase 2
- • Implementierung modulare Electron-App
- • Integration der KI-Konvertierung
- • Aufbau erster n8n-Workflows (E-Mail, Dateiablage)
- • Umfassende Tests mit realen Daten
Phase 3
- • Performance-Optimierung & Fehlerbehandlung
- • Schulung der Mitarbeiter
- • Schrittweise Migration bestehender Aufträge
- • Etablierung Support & Monitoring
Erweiterung
- • Anbindung weiterer Post- und Versandprodukte
- • Ausbau der KI-Konvertierung für neue Formate
- • Erweiterung der Workflows und Automatisierungen
- • Integration zusätzlicher Systeme und Prozesse
Bereit für den nächsten Schritt?
Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der Adressaufbereitung gestalten.