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Dank der jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz ist diese Technologie von einem bloßen Gesprächsthema zu einem unverzichtbaren Werkzeug für alle Branchen avanciert. Für viele Unternehmen, die traditionelle und veraltete Aufgaben optimieren wollen, können selbst geringfügige Produktivitätssteigerungen durch KI einen Wettbewerbsvorteil bedeuten. Einige Branchen sind jedoch noch zurückhaltend, insbesondere im Bereich des Ersatzteilmanagements.
Diese Zurückhaltung könnte teilweise darauf zurückzuführen sein, dass die Arbeitsabläufe im Ersatzteilmanagement auf komplexen Lieferketten und Verfahren sowie sehr traditionellen Prozessen beruhen, die die Integration von KI erschweren.
Zudem ist das Ersatzteilmanagement von Natur aus risikobehaftet. Aus diesem Grund scheuen sich viele Unternehmen davor, ihre Prozesse durch die Einführung eines möglicherweise kurzlebigen Trends zu stören. Diese Zurückhaltung hat sich in den letzten zehn Jahren gezeigt, als Industrie 4.0 immer mehr an Bedeutung gewann. Die Studie von Valtech untermauert diese Einschätzung und zeigt, dass die Fertigungsindustrie bei der Einführung neuer Technologien zurückhaltend ist, weil sie befürchtet, etablierte Arbeitsweisen zu stören und somit möglicherweise zu gefährden. In der Studie wird weiter ausgeführt:,
„Im Gegensatz zu Digital Natives oder SaaS-Unternehmen, von denen viele Best Practices für die digitale Transformation stammen, sind traditionelle B2B-Hersteller mit einzigartigen Altlasten und einem operativen Fokus konfrontiert. Ihr Umsatz hängt von physischen Produkten mit umfangreichen Produktions-, Lieferketten- und Lagerprozessen ab. Dies wirkt sich auf die Organisationsstruktur, den Talentpool, die Kultur und die etablierten Prozesse aus“.
Wie können wir KI nutzen, um das Ersatzteilmanagement zu digitalisieren?
Wo künstliche Intelligenz einen echten Unterschied machen kann: Den „Hype“ hinter sich lassen
Es wäre ein Fehler, die Fortschritte in der KI mit den „gehypeten“ Innovationen des letzten Jahrzehnts zu vergleichen. Viele dieser Innovationen vor der Ära der künstlichen Intelligenz konnten sich nicht durchsetzen, weil sie zwar versprachen, alle Probleme im Zusammenhang mit der Verfügbarkeit von Ersatzteilen zu lösen, aber zu komplex waren und eine erhebliche IT-Unterstützung erforderten, um effektiv eingesetzt werden zu können. Ein Beispiel hierfür ist die additive Fertigung, die zunächst als Lösung für das Problem der Ersatzteilverfügbarkeit erschien, sich jedoch aufgrund von Nachbearbeitungsanforderungen wie Schleifen oder der Unfähigkeit, die Produktion schnell zu skalieren, als schwierig erwies.
In letzter Zeit hat die KI das Gegenteil erreicht. Die Technologie hat sich in fast allen Branchen und Berufen durchgesetzt, indem sie komplexe Prozesse für Nicht-Experten vereinfacht. Dies war bereits Ende 2022 zu beobachten, als ChatGPT zum ersten Mal veröffentlicht wurde. Die Menschen konnten sofort loslegen, ohne sich erst Anleitungsvideos ansehen zu müssen. Es gibt einige Feinheiten bei der Benutzung von ChatGPT, aber für die meisten Leute erledigt es die Aufgaben wie gewünscht, ohne dass komplizierte technische Anweisungen erforderlich sind.
Dank der Erfolge von ChatGPT hat sich KI von einem Schlagwort zu einem Türöffner für andere Anwendungen des maschinellen Lernens entwickelt. KI kann auch für andere Industrie 4.0-Technologien einen echten Unterschied machen, indem sie deren Nutzung vereinfacht. Beispielsweise war Software für die Verwaltung von Ersatzteilbeständen in der Vergangenheit oft zu kompliziert, wurde nicht gut angenommen und führte zu Ungenauigkeiten im Ersatzteilbestand. Wenn die Tools über KI-Funktionen verfügen, die können die Nutzer ihre Aufgaben im Ersatzteilmanagement mit größerer Wahrscheinlichkeit erfolgreich erledigen.
Bisher war die Innovation in den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen gefangen.
Vor 2020 war KI hauptsächlich auf frühe Anwender und technische Experten beschränkt. Damals konzentrierte sich die Einführung digitaler Technologien vor allem auf die Forschungs- und Entwicklungsabteilungen (F&E), wo die Infrastruktur, die Budgets und die Prozesse für das Experimentieren mit Innovationen vorhanden waren.
Dieser vorsichtige Ansatz schränkte jedoch auch das Potenzial neuer Ideen ein, dem Unternehmen erhebliche Vorteile zu bringen, insbesondere bei der Lösung hartnäckiger Probleme wie dem Ersatzteilmanagement. Durch die Beschränkung der digitalen Innovation auf die F&E-Abteilung als Testfeld verhinderten die Unternehmen unbeabsichtigt, dass diese Technologien weitreichende Veränderungen und Innovationen im gesamten Unternehmen auslösten.
In diesem Artikel untersuchen wir, wie Unternehmen ihr Ersatzteilmanagement effektiv digitalisieren können, worauf sie dabei achten sollten und wo KI den größten Mehrwert für ihr Unternehmen bieten kann.
Ändern Sie Ihre Denkweise - fragen Sie sich bei jeder Herausforderung, ob KI Ihnen dabei helfen kann.
Angesichts der vielen neuen Technologien, die heute verfügbar sind, lohnt es sich, Ihre aktuellen Prozesse im Ersatzteilmanagement zu überprüfen, um Bereiche zu identifizieren, die von der Digitalisierung durch KI profitieren könnten. Indem Sie sich auf Prozesse konzentrieren, die bekanntermaßen schwierig oder fehleranfällig sind, können Sie die Einführung neuer Technologien für Ihr Team und Ihr Unternehmen erheblich erleichtern
Setzen Sie sich klare Ziele. Zum Beispiel könnten Sie beschließen, die Anzahl der doppelten Teileeingaben von 15 % auf 0 % zu reduzieren. Dieser zielgerichtete Ansatz verdeutlicht nicht nur die Ziele der Digitalisierung, sondern liefert auch eine messbare Kennzahl zur Bewertung des Erfolgs und gibt Ihnen eine allgemeine Richtung vor, wenn Sie nach Lösungen suchen.
Die Chancen der KI in der Digitalisierung auf einen Blick
Sie sind sich nicht sicher, welchem Aspekt der KI Sie Priorität einräumen sollen? Beginnen Sie mit den Stärken der KI: Datenbereinigung, Analyse und Prognose. Diese Fähigkeiten lassen sich nahtlos in das Ersatzteilmanagement integrieren. Jede mit einem Teil verbundene Information kann digitalisiert und von KI-gesteuerten Tools effektiv genutzt werden, um die meisten Herausforderungen im Ersatzteilmanagement zu lösen.
Datenerfassung
Das Herzstück eines erfolgreichen Ersatzteilmanagements ist eine effiziente Datenerfassung. KI kann diesen Prozess erheblich verbessern, indem sie die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen wie Rechnungen, Bestellungen und Wartungsaufzeichnungen automatisiert. Mithilfe von OCR-Technologien (Optical Character Recognition) können KI-Algorithmen Daten aus unstrukturierten Formaten schnell scannen und digitalisieren und so den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Dateneingabe erheblich reduzieren. Darüber hinaus können KI-gestützte Datenerfassungssysteme Informationen intelligent validieren und mit Querverweisen versehen, um die Genauigkeit und Vollständigkeit von Ersatzteildatenbanken zu gewährleisten.
Fortgeschrittene KI kann auch wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen wie Wartungsaufzeichnungen, Sensoranzeigen und Serviceberichten gewinnen. Durch die Analyse verschiedener Datensätze kann KI Muster, Trends und Korrelationen erkennen, die menschlichen Bedienern möglicherweise entgehen. Dies ermöglicht proaktive Wartungsstrategien und eine optimierte Ersatzteilbeschaffung. Dieser ganzheitliche Ansatz der Datenerfassung ermöglicht es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die Zuverlässigkeit von Anlagen zu verbessern und Ausfallzeiten zu minimieren, was letztlich die betriebliche Effizienz steigert und Kosten senkt.
Datenbereinigung
Die Datenbereinigung ist eine wichtige, aber zeitaufwändige Aufgabe im Ersatzteilmanagement, insbesondere angesichts der riesigen Datenmengen, die von modernen Industriesystemen erzeugt werden. Um diesen Prozess zu automatisieren und zu rationalisieren, bietet KI eine innovative Lösung. Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens können KI-Systeme Fehler, Inkonsistenzen und Anomalien in Ersatzteildaten erkennen und korrigieren und so deren Qualität und Nutzbarkeit verbessern. Darüber hinaus können sich KI-gestützte Datenbereinigungstools im Laufe der Zeit selbst anpassen und verbessern, indem sie aus früheren Korrekturen lernen und so ihre Genauigkeit und Effizienz kontinuierlich steigern.
Neben der Fehlererkennung und -korrektur kann KI-gestützte Datenbereinigung auch Ersatzteildaten anreichern, indem Formate standardisiert, Dubletten entfernt und fehlende Informationen ergänzt werden. Mithilfe von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) können KI-Systeme wertvolle Metadaten aus unstrukturierten Textfeldern wie Teilebeschreibungen und Spezifikationen extrahieren und so den Detaillierungsgrad der Teiledaten weiter erhöhen.
Big Data-basierte prädiktive Modellierung
Im Zeitalter von Big Data haben Unternehmen Zugang zu großen Mengen historischer und Echtzeitdaten, die für die prädiktive Modellierung im Ersatzteilmanagement genutzt werden können. Mithilfe von KI-Techniken wie maschinellem Lernen und Deep Learning können komplexe Prognosemodelle entwickelt werden, um Geräteausfälle, Nachfrageschwankungen und Unterbrechungen in der Lieferkette vorherzusagen. Durch die Analyse historischer Nutzungsmuster, Wartungsaufzeichnungen und Umweltfaktoren können Prognosemodelle den Ersatzteilbedarf mit bemerkenswerter Genauigkeit vorhersagen, was ein proaktives Bestandsmanagement und eine optimale Ressourcenallokation ermöglicht.
KI-Algorithmen können auch kontinuierlich lernen und sich an sich ändernde Datenmuster anpassen, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersagen im Laufe der Zeit verbessert wird. Durch die Integration von Echtzeit-Sensordaten und Geräten aus dem Internet der Dinge (IoT) in Prognosemodelle können Unternehmen proaktive Wartungsstrategien umsetzen, ungeplante Ausfallzeiten minimieren und den Ersatzteilbestand optimieren. Darüber hinaus ermöglicht die KI-gestützte Prognosemodellierung Szenarioanalysen und Was-wäre-wenn-Simulationen, mit deren Hilfe Entscheidungsträger verschiedene Strategien bewerten und Risiken effektiv mindern können.
Fazit: Digitale Transformation für Hersteller im Zeitalter der KI
Von der Nachverfolgung riesiger Lagerbestände über mehrere Standorte hinweg bis hin zur Sicherstellung, dass Ablaufdaten nicht übersehen werden - das Ersatzteilmanagement war lange Zeit eine große Herausforderung für Unternehmen. Der Umfang und die Komplexität dieser Aufgabe machten es für Einzelpersonen oder sogar spezialisierte Teams nahezu unmöglich, sie effektiv zu bewältigen. Dies führte häufig zu Ineffizienzen und ungeplanten Kosten.
Mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zeichnet sich jedoch eine Lösung ab. Diese Technologien verwandeln das einst unüberwindbare Problem in einen rationalisierten und effizienten Prozess, indem sie die Digitalisierung und intelligente Verwaltung von Ersatzteilen ermöglichen.
Innovative Tools wie Sparrow sind in der Lage, interne Ersatzteildaten zu analysieren, zu verstehen und zu korrigieren, was die Verwaltung großer Lagerbestände erleichtert. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen ungeplante Ausfallzeiten vermeiden, das Fehlen wichtiger Teile verhindern und Beschaffungsprozesse vereinfachen, was letztlich zu erheblichen betrieblichen Verbesserungen führt.
In unserem zweiten Artikel in dieser Reihe erfahren Sie, wie KI Sie bei der Verwaltung von Ersatzteilen unterstützen kann, indem sie Lagerbestände, Entscheidungsfindung und Bedarfsprognosen optimiert.