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Daniel Schwab

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Excel ablösen: Wann und wie Unternehmen umsteigen

Excel-Tabellen ablösen – wann es Zeit wird und wie der Umstieg gelingt

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Es beginnt fast immer gleich: Jemand erstellt eine Excel-Tabelle für einen konkreten Zweck. Vielleicht eine Wartungsliste für Maschinen, ein Schichtprotokoll oder eine Übersicht offener Aufträge. Die Datei funktioniert, wird geteilt, wächst – und irgendwann hat sie 47 Tabs, drei verschiedene Versionen im Umlauf und niemand weiss mehr, welche Formel was berechnet.

In Industrie- und Verkehrsunternehmen sehen wir dieses Muster besonders häufig. Und es ist kein Zeichen von Versagen – es ist ein Zeichen dafür, dass ein Prozess wichtig genug geworden ist, um eine richtige Lösung zu verdienen.

Warum Excel an Grenzen stösst

Excel ist ein hervorragendes Werkzeug für Ad-hoc-Analysen, schnelle Berechnungen und individuelle Auswertungen. Problematisch wird es, wenn Excel als operatives System eingesetzt wird – also als Werkzeug, das Geschäftsprozesse steuert, auf das mehrere Personen gleichzeitig zugreifen oder das als einzige Datenquelle für Entscheidungen dient.

Die typischen Symptome kennen die meisten:

Versionschaos: Die Datei heisst Wartungsplan_v3_final_NEU_korrigiert.xlsx und existiert in fünf Postfächern in leicht unterschiedlichen Varianten. Niemand weiss, welche Version die aktuelle ist.

Keine Nachvollziehbarkeit: Wer hat wann welchen Wert geändert? In Excel gibt es keine Änderungshistorie. In regulierten Umgebungen – etwa bei Qualitätsdaten in der Produktion – kann das schnell zum Compliance-Problem werden.

Fehlende Zugriffssteuerung: Jeder kann alles ändern. Eine versehentlich gelöschte Formel oder ein überschriebener Wert kann stundenlange Nacharbeit verursachen – oder schlimmer: unentdeckt bleiben und zu Fehlentscheidungen führen.

Keine Echtzeitfähigkeit: Excel-Dateien sind Momentaufnahmen. In einer Umgebung, in der Sensoren, Maschinen oder Fahrzeuge kontinuierlich Daten liefern, kann Excel mit dieser Geschwindigkeit nicht mithalten.

Skalierungsprobleme: Ab einer gewissen Datenmenge wird Excel langsam, instabil und unübersichtlich. Wer Millionen Sensorwerte oder jahrelange Betriebsdaten in Excel analysieren möchte, stösst schnell an technische Grenzen – hier sind Technologien wie ein Data Warehouse oder ein Data Lake die bessere Wahl.

Wo wir das Excel-Problem am häufigsten antreffen

In unserer Arbeit mit Unternehmen aus Industrie & Logistik, öffentlichem Verkehr und öffentlicher Verwaltung begegnen uns bestimmte Excel-Fälle immer wieder:

In der Produktion

Wartungs- und Instandhaltungspläne – Intervalle, erledigte Arbeiten, Ersatzteile, alles in einer Datei. Sobald mehrere Schichten oder Standorte beteiligt sind, bricht das System zusammen.
Qualitätsdaten und Prüfprotokolle – Messwerte aus der Produktion werden manuell in Excel übertragen, statt direkt aus Steuerungen oder Sensoren in eine Datenbank zu fliessen. Das kostet Zeit und erzeugt Übertragungsfehler.
Produktions-KPIs (OEE, Ausschussquoten) – Schichtleiter pflegen Zahlen in Excel, die dann manuell zu Wochen- oder Monatsberichten aggregiert werden. Eine moderne Manufacturing Data Architecture kann diese Daten automatisch erfassen und in Echtzeit bereitstellen.

Im Verkehr und Transport

Flottenmanagement – Fahrzeugzustände, Kilometerstände, Wartungstermine in separaten Excel-Dateien pro Depot oder Linie.
Störungsberichte – Meldungen werden in Excel gesammelt und manuell kategorisiert. Wie das mit KI automatisiert werden kann, zeigt unser Projekt mit V-ZUG.
Energieverbrauchsdaten – Verbrauchswerte aus verschiedenen Quellen werden manuell in Tabellenblätter kopiert, statt über automatisierte Data Pipelines zusammenzuführen.

In der Verwaltung

Inventarlisten und Assetverzeichnisse – Häufig in einer Excel-Datei gestartet, die über Jahre gewachsen ist und inzwischen geschäftskritisch ist, aber niemand traut sich, sie anzufassen.
Berichtswesen und Controlling – Monatlich werden Zahlen aus verschiedenen Systemen in Excel zusammengetragen. Das dauert Tage und ist fehleranfällig. Ein BI-Dashboard kann denselben Bericht in Sekunden aktualisieren.

Der Excel-Reifegrad-Check: Muss Ihre Datei abgelöst werden?

Nicht jede Excel-Tabelle muss ersetzt werden. Manche funktionieren gut und sollen so bleiben. Die Frage ist: Ab wann wird eine Tabelle zum Risiko?

Beantworten Sie diese fünf Fragen für Ihre wichtigste Excel-Datei:

1. Nutzen mehr als 2 Personen die Datei regelmässig?→ Wenn ja: Versionskonflikte und Datenverlust sind nur eine Frage der Zeit.

2. Enthält die Datei geschäftskritische Daten, die nirgendwo sonst gespeichert sind?→ Wenn ja: Ein Festplattencrash oder ein versehentliches Löschen kann ernsthaften Schaden anrichten.

3. Werden Daten manuell aus anderen Systemen in die Datei übertragen?→ Wenn ja: Jede manuelle Übertragung ist eine potenzielle Fehlerquelle. Automatisierung durch eine Data Pipeline spart Zeit und erhöht die Qualität.

4. Dauert das monatliche Reporting länger als einen halben Tag?→ Wenn ja: Diese Zeit lässt sich mit einer strukturierten Lösung auf Minuten reduzieren.

5. Gibt es Makros oder VBA-Code in der Datei, den nur eine Person versteht?→ Wenn ja: Sie haben ein «Key-Person-Risk». Verlässt diese Person das Unternehmen, haben Sie ein Problem.

Falls Sie drei oder mehr Fragen mit Ja beantwortet haben, lohnt sich eine systematische Evaluation.

Was kommt statt Excel?

Die Ablösung von Excel bedeutet nicht, dass man ein Millionenprojekt starten muss. Es geht darum, für jeden Anwendungsfall die richtige Lösung zu finden. Je nach Komplexität gibt es verschiedene Stufen:

Stufe 1: Strukturierte Datenhaltung

Der einfachste Schritt: Daten aus Excel in eine zentrale Datenbank überführen und über ein Frontend zugänglich machen. Das kann eine webbasierte Eingabemaske sein, die an eine SQL-Datenbank angebunden ist, oder eine Power Apps-Lösung im Microsoft-Ökosystem. Unsere Expertise im Bereich Operative Datasystems deckt genau diesen Bereich ab.

Stufe 2: Automatisierte Datenintegration

Statt Daten manuell zusammenzutragen, werden Quellsysteme (ERP, MES, Sensorik, CRM) über Data Pipelines automatisch angebunden. Die Daten fliessen in ein Data Warehouse oder einen Data Lake und stehen dort für Analysen und Berichte bereit. Genau so haben wir es für SIPRO Steel Solutions umgesetzt.

Stufe 3: Live-Dashboards und Self-Service-BI

Die gesammelten Daten werden in interaktiven Dashboards visualisiert – beispielsweise mit Power BI oder einer anderen Business-Intelligence-Lösung. Anstatt jemanden zu bitten, eine Excel-Auswertung zu erstellen, können Fachbereiche ihre Daten selbst explorieren. Ein Praxisbeispiel ist unser Projekt Dashboards as a Service bei Stöcklin Lagersysteme.

Stufe 4: Intelligente Datennutzung

Auf Basis sauber strukturierter Daten können fortgeschrittene Analysen umgesetzt werden: Trendvorhersagen, Anomalieerkennung, Predictive Maintenance. Das ist der Punkt, an dem Excel nie hätte hinkommen können – und an dem der eigentliche Wettbewerbsvorteil entsteht. Die Grundlagen dafür schafft eine solide Datenstrategie.

Wie geht man vor? Ein pragmatischer Ansatz

Wir empfehlen einen iterativen Ansatz statt eines «Big Bang»:

Schritt 1: Inventar erstellen – Welche geschäftskritischen Excel-Dateien existieren in Ihrer Organisation? Häufig sind es mehr, als man denkt. Eine Datenlandkarte hilft, den Überblick zu gewinnen.

Schritt 2: Priorisieren – Nicht alle Dateien müssen sofort abgelöst werden. Priorisieren Sie nach Risiko (Was passiert, wenn die Datei verloren geht?) und nach Aufwand (Wie viele Stunden werden wöchentlich für Pflege aufgewendet?).

Schritt 3: Quick Win umsetzen – Starten Sie mit einer Datei, deren Ablösung überschaubaren Aufwand hat, aber sofort spürbaren Nutzen bringt. Das schafft Vertrauen und Momentum für grössere Vorhaben.

Schritt 4: Skalieren – Nutzen Sie die Erkenntnisse und die aufgebaute Infrastruktur (Datenbank, Pipelines, Dashboards) für die nächsten Ablösungen. Jede weitere wird einfacher und günstiger.

Die Daten, die heute in Excel schlummern, sind oft die wertvollsten

Ein Punkt wird häufig übersehen: Hinter jeder gewachsenen Excel-Datei steckt jahrelanges Domänenwissen. Wartungshistorien, Qualitätsdaten, Betriebserfahrungen – diese Informationen sind unglaublich wertvoll, wenn man sie richtig erschliesst. Die Ablösung von Excel ist daher nicht nur ein IT-Projekt, sondern eine Chance, dieses Wissen endlich nutzbar zu machen.

Wenn Sie unsicher sind, wo Sie anfangen sollen, bieten wir Ihnen zwei konkrete Einstiegspunkte:

Datenmaturitätsanalyse: Unser Online-Assessment zeigt Ihnen in 10 Minuten, wo Ihre Organisation im Bereich Datennutzung steht – kostenlos und unverbindlich.
Data Consulting: In einem Workshop analysieren wir Ihre wichtigsten Excel-Dateien und erarbeiten gemeinsam eine Roadmap für die schrittweise Ablösung.

Haben Sie «die eine Excel-Datei», die Ihnen Sorgen macht? Kontaktieren Sie uns – wir schauen sie uns gerne an.

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