Ersatzteilmanagement: die 4 größten Herausforderungen heute

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Ersatzteile sind für den Betriebsablauf vieler Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Wie das Econometrics Institute der Erasmus-Universität Rotterdam herausgearbeitet hat und unsere eigene Erfahrung zeigt, sind sie allerdings auch sehr teuer. So arbeitet diese Studie heraus, dass Investitionen in Ersatzteile zwischen 5 und 10 % der Gesamtinvestitionssumme eines Unternehmens ausmachen können. Maschinen werden zwar in hohen Stückzahlen hergestellt, um die Gesamtkosten zu senken. Da Ersatzteile jedoch getrennt und in kleineren Mengen hergestellt werden müssen, ist ihre Produktion zwangsläufig sehr viel teurer. Darüber hinaus bewirken lange Lieferzeiten, dass sich Unternehmen häufig im Vorhinein mit diesen teuren Ersatzteile eindecken, um die noch höheren Kosten von Ausfallzeiten zu vermeiden. Dies kann zu einer Lose-Lose-Situation führen: In den Unternehmen fallen hohe Lagerkosten für Teile an, die selten verwendet werden und letztendlich eventuell sogar veralten.

Bei vielen Maschinenbetreibern funktioniert das Ersatzteilmanagement bei weitem nicht so gut, wie sie es gerne hätten und nach unserer Erfahrung fällt es den meisten schwer, den genauen Grund dafür zu nennen. Natürlich kann es bei einer vernetzten Lieferkette mit mehreren Akteuren und Prozessen schwierig sein, zu erkennen, was sich ändern muss. Oft liegt das Problem allerdings in der ineffizienten Verwaltung. Häufig kaufen und lagern sie Ersatzteile, ohne dass hinter diesen Entscheidungen eine datengestützte Strategie steht. Daher möchten wir in diesem Artikel unser Branchenwissen teilen, um Ihnen zu helfen, Probleme innerhalb Ihres Ersatzteilmanagement zu erkennen und zu lösen und dabei viel Geld zu sparen.

Die 4 größten Herausforderungen

Herausforderung 1: Geringe Datenverfügbarkeit und -qualität

Unsere Arbeit mit Maschinenbetreibern zeigt uns, dass die meisten viel Zeit und Ressourcen für die Beschaffung von Ersatzteilen aufwenden. Der Hauptgrund dafür liegt meist außerhalb der Kontrolle der Maschinenbetreiber. Die Lieferanten stellen häufig keine ausreichenden Daten zur Verfügung - zum Beispiel, wie viele eines Ersatzteils sie haben oder wie schnell es zu einem bestimmten Zeitpunkt geliefert werden könnte. Und wenn doch, haben die Maschinenbediener nicht immer die richtigen Werkzeuge, um sie zu verarbeiten. In Gesprächen mit zahllosen Maschinenbedienern haben wir festgestellt, dass ein großer Teil von ihnen immer noch keine ausreichenden digitalen Tools für die Ersatzteilverwaltung einsetzt, was zu unübersichtlichen Exemplaren und typischerweise niedrigen Aktualisierungsraten führt. In der Tat verwenden viele immer noch eine halb-manuelle Verarbeitung, bei der die Bediener viele separate Dateien einlesen müssen. Das bedeutet, dass selbst wenn die Daten vorhanden sind, es sehr schwierig ist, nützliche Informationen daraus zu gewinnen. Von der falschen Kategorisierung oder dem Hinzufügen von unvollständigen Ersatzteilen bis hin zu fehlenden Attributen und der unterschiedlichen Benennung der gleichen Teile - jede Menge kleiner Fehler können einen Datensatz unbrauchbar machen. 

Doch nicht immer ist die mangelnde Digitalisierung das Problem. Wenn Ersatzteilmanager zu viele Tools verwenden, kann es schwierig sein, Daten über verschiedene Abteilungen und Standorte hinweg konsistent zu halten. Dies wird noch verschlimmert, wenn auch die Verantwortung für das Teilemanagement auf verschiedene Abteilungen aufgeteilt wird.

In der Regel sind jedoch nicht fehlerhafte Daten, sondern das fehlende Wissen über bessere Lösungen das Problem. In einem Bericht aus dem Jahr 2017 stellt Oliver Wyman fest, dass die richtigen digitalen Bestandsmanagement-Tools traditionelle Aftermarket-Prozesse wie den Ersatzteilmarkt optimieren können, indem sie die gesammelten Daten analysieren und kontinuierlich überwachen. Die Wahl des richtigen Ersatzteilmanagement-Tools kann daher einen großen Beitrag zur Lösung des Datenproblems leisten.

Herausforderung 2: Geringe Verbreitung von Vorhersagetools

Durch die Zusammenarbeit mit Betreibern von Maschinenanlagen haben wir gelernt, dass es schwierig ist, genau zu wissen, wann eine Maschine kaputt geht und welche Teile ersetzt werden müssen. Dazu sind Wahrscheinlichkeitsmodelle erforderlich, das heißt, mathematische Modelle, die die Ersatzteilnutzung vorhersagen. Nach jahrelanger Forschung mit großen Datenmengen und künstlicher Intelligenz gibt es inzwischen eine ganze Reihe wirksamer vorausschauender Modellierungstools, z.B. BlockSim. Sie ermöglichen es, die Entscheidungsfindung bei Ersatzteilen datengesteuert und nicht etwa intuitiv zu treffen. Dies spart Zeit und Geld und ermöglicht es Ersatzteilmanagern, sich auf die Kernaspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren. 

Doch trotz der erwiesenen Vorteile dieser Tools klafft nach wie vor eine große Lücke zwischen Forschung und Praxis im Ersatzteilmanagement. Unsere Erfahrung hat uns gezeigt, dass die Ersatzteilplanung noch immer häufig auf Vermutungen beruht, wobei sich die Verantwortlichen meist auf ihre Intuition und nicht auf Vorhersagetools verlassen. Ohne mathematische Prognosemodelle oder Zugang zu hochwertigen Datensätzen können Unternehmen allerdings selten auf wichtige Informationen zurückgreifen, wie z.B. der gelagerten Teileanzahl. Die Daten gleichen hier einer Black Box und ein auf Intuition basierendes Vorhersagemodell führt zu ineffizienten Betriebsabläufen und Wertverlust von Teilen.

Problem 3: Das uralte Problem der Silos

Silos sind ein Problem, das sich durch alle Branchen zieht, aber gerade im Ersatzteilmanagement sind sie der wahre Feind effizienter, zentralisierter Prozesse. Innerhalb des Ersatzteilmanagements konnten wir durch unsere Arbeit zwei Arten von Silos identifizieren. Die erste: Silos an den verschiedenen Unternehmensstandorten. Mit anderen Worten: Das Ersatzteilmanagement erfolgt individuell an jedem Standort und nicht über die gesamte Organisation hinweg. Die zweite: Silos in der Lieferkette als Ganzes. Das bedeutet konkret, dass Unternehmen keinen Überblick darüber haben, wer der nächstgelegene und schnellste Lieferant ist. Dies bedeutet zum einen, dass Daten nicht einfach ausgetauscht oder aggregiert werden können, was dazu führt, dass Ersatzteilmanager keine genauen Entscheidungen darüber treffen können, wie viele Ersatzteile sie benötigen. Im Gegenzug bedeutet dieser Mangel an Zentralisierung und Transparenz, dass sie die Supply Chain nicht optimieren können.

Um das erste Problem anzugehen und um zeit- und kosteneffizienter zu werden, sollten Ersatzteilmanager zusammenarbeiten und im gesamten Unternehmen standortübergreifend nach potenziellen Ersatzteilen suchen. Somit könnten sie ihre Ersatzteile über ein standort- oder unternehmensübergreifendes Pooling-System zusammenlegen. Dabei kann ein System wie Sparrow eingesetzt werden, das auch externe Daten über Ersatzteillieferanten und intelligente Datenanalyse bereitstellt. Die Planung wird automatisiert und die Lieferkette ist jederzeit überprüfbar. Damit ist auch das zweite Problem gelöst und sie können jederzeit abrufen, wo sich ein Ersatzteil befindet und wie lange es dauern würde, bis es eintrifft. Wir haben immer wieder erlebt, dass es Ersatzteilmanagern, die an verschiedenen Standorten arbeiten, oft an einem gemeinsamen Beschaffungssystem fehlt. Der einzelne Standort kann dann nicht wissen, ob sich potenzielle Ersatzteile in der Nähe befinden. Durch die gemeinsame Nutzung ihrer Daten über eine intelligente Lösung können Ersatzteilmanager den Silogedanken überwinden und bessere, zeit- und kosteneffizientere Entscheidungen in Bezug auf Ersatzteile treffen.


Problem 4: Die falschen KPIs

Zahlreiche Sparrow-Projekte haben uns gezeigt, dass die sorgfältige Abwägung von Budgetbeschränkungen und Risikofaktoren der Schlüssel zur Optimierung des Ersatzteilbestands ist. Wenn Sie ein unbegrenztes Budget hätten, würden Sie einfach alle Ersatzteile, die Sie jemals benötigten, kaufen und dafür bezahlen, sie in einem großen Lager ständig vorrätig zu halten. Zwar verfügen die meisten Unternehmen nicht über ein unbegrenztes Budget, aber dennoch schöpfen sie selten alle Optimierungsmöglichkeiten im Bereich Ersatzteilbevorratung aus. 


Dabei handelt es sich im Kern um ein weiteres Silo-Problem, da die verschiedenen Abteilungen oft verschiedene Leistungsindikatoren verwenden. So nutzt die Produktion typischerweise die Maschinenverfügbarkeit, während die Finanzabteilung zahlenbasierte KPIs verwendet; und das falls das Ersatzteilmanagement überhaupt betrachtet wird. Die eine Abteilung versucht, Geld zu sparen, während die andere versucht, so viele Ersatzteile wie möglich zu lagern. Unserer Erfahrung nach führt dies zu einer ineffizienten Ersatzteilbevorratung und unnötigen Mehrausgaben, was letztlich die Gewinnspanne schmälert.


Daher sollten die Ersatzteilmanager mit der Finanzabteilung zusammenarbeiten und eine ganzheitliche, vorausschauende Sichtweise einnehmen. Im Wesentlichen müssen die Unternehmen anfangen, Entscheidungen auf der Basis der Ausfallkostenhöhe zu treffen. Sie müssen ihre Fähigkeiten bündeln und sich fragen: Wie hoch ist das Gesamtbudget, das wir haben, um eine Maschine am Laufen zu halten? Was sind die Risiken (z.B. Ausfallzeiten) im Vergleich zu den Kosten für die Lagerung von Ersatzteilen? Dies sollte die Unternehmen dazu veranlassen, ihre Ersatzteilpolitik zu überdenken und durchgängig verwendete KPIs zu erstellen, die die Gesamtkosten für die Anlagenverfügbarkeit im Blick behalten. Diese KPIs sollten die Ausfallkosten, die Kosten für Kauf und Lagerung von Ersatzteilen (Gesamtkaufwert in einem Jahr oder durchschnittlicher Lagerwert) sowie das Gesamtkapital berücksichtigen. 

Lösungsansätze und deren Vorteile für KMU

Ersatzteilmanagement ist kompliziert, wenn man nicht den richtigen Ansatz und die richtigen Werkzeuge nutzt. Aber die vielen bestehenden Lücken zwischen den neuesten Forschungsergebnissen und der Art und Weise, wie Ersatzteile tatsächlich vor Ort verwaltet werden, sollten keinen Anlass zur Sorge geben. Stattdessen liegt darin eine große Chance. Denn im Großen und Ganzen wird bislang kaum echtes Ersatzteilmanagement betrieben. Dies bedeutet, dass hier riesiges Innovationspotenzial besteht, dass das Gesicht der Industrie verändern könnte. Eine kürzlich von der Universität Valladolid in Spanien durchgeführte Studie stellt fest, dass die Umstellung auf eine digitalisierte Ersatzteillieferkette eine Vielzahl von Vorteilen mit sich bringt. Diese ergeben sich für global agierende KMU (in Bezug auf ein effektiveres Logistikmanagement), Kunden (in Bezug auf die Reaktionszeit) und auch für die Umwelt (in Bezug auf die Reduzierung von Energieverbrauch, Emissionen, Rohstoffverbrauch und Abfall). Mit den richtigen Tools und den richtigen Daten können die in diesem Artikel angesprochenen Probleme somit vermieden werden. Mehr dazu erfahren Sie in unserem nächsten Artikel.