AI & BI Use-Case · Business Intelligence

Ersatzteildisposition

Ersatzteile bedarfsgerecht vorhalten.

Worum es geht

Die Ersatzteildisposition prognostiziert Bedarf aus Maschinendaten, Wartungsplänen und historischem Verbrauch. Überbestände und Engpässe werden reduziert.

  • Höhere Verfügbarkeit
  • Kostensenkung
  • Bessere Planung
Business Case & ROI
−20 %

Ersatzteilbestand

−30 %

Fehlmengen

4–6 Mon.

Amortisation

+15 %

Verfügbarkeit

Berechnet aus reduzierten Lagerkosten und weniger ungeplanten Stillständen.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Ersatzteildisposition zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Ersatzteildisposition-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Ersatzteildisposition in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Lagerdaten

Bestände, Bewegungen und Lagerorte.

Wartungsdaten

Störungen, Wartungen und Ersatzteilverbrauch.

Maschinendaten

Zustand, Parameter und Produktionszähler.

Lieferantendaten

Lieferzeiten, Zertifikate, Preise und Bewertungen.

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Auftragsdaten

Kundenaufträge, Positionen und Termine.

Stakeholder
  • Instandhaltung

    Plant Wartungen und Ersatzteile gezielt.

  • Einkauf

    Verbessert Verhandlungen und Lieferantenwahl.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

  • IT

    Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.

Typische Mehrwerte
01

Höhere Verfügbarkeit

02

Kostensenkung

03

Bessere Planung

04

Höhere Effizienz

05

Mehr Transparenz

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen
Synergien & positive Nebeneffekte

Bestandsoptimierung

Prognosen steuern Lager und Beschaffung.

Predictive Maintenance

Sensordaten liefern Verschleißindikatoren.

Bedarfsprognose

Datenfluss ermöglicht präzisere Prognosen.