Das Erwachen der KI im Ersatzteilmanagement: Ein Interview mit Giorgio Sarno
Sparrow hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Herangehensweise von Unternehmen an das Ersatzteilmanagement zu ändern, und ein entscheidender Aspekt dieses Ziels ist der Einsatz von KI.
Ohne Prognosemodelle und die Fähigkeit, riesige Datenmengen schnell und genau zu interpretieren, würde das Ersatzteilmanagement in der Vergangenheit feststecken und einer Zukunft arbeits- und zeitintensiver Prozesse unterliegen, die nur die erfahrensten Ingenieure verstehen.
Wir sind ständig auf der Suche nach Innovationen, und als Teil dieser Reise freuen wir uns, Ihnen mitteilen zu können, dass wir unser wachsendes Team um einen neuen Head of Data erweitert haben: Giorgio Sarno.
Giorgio ist ein bewährter Marktführer in den Bereichen KI und Datenwissenschaft, der eine starke Erfolgsbilanz bei der Entwicklung skalierbarer Lösungen für maschinelles Lernen vorweisen kann. Als KI-Teamleiter bei Stratio Automotive war er federführend an der Entwicklung und Implementierung robuster Systeme zur Erkennung von Anomalien für die vorausschauende Wartung beteiligt, um die betriebliche Effizienz und Zuverlässigkeit zu verbessern.
Vor seiner Tätigkeit bei Stratio hatte Giorgio Funktionen inne, in denen er seine Fähigkeiten in KI-Initiativen und Datenanalysen weiter verfeinerte. Er trug zu einer Vielzahl von Projekten bei, die komplexe Datensysteme mit innovativen KI-Lösungen kombinierten. Seine akademische Grundlage an der Universität Aix-Marseille bildete eine solide Grundlage für seine technischen und analytischen Fähigkeiten und ermöglichte es ihm, Innovation und Effizienz in mehreren Sektoren voranzutreiben.
In diesem kurzen Interview spricht Giorgio über die Rolle von KI und Prognosemodellen bei Sparrow und gibt wertvolle Einblicke, was die Zukunft für die Mitarbeiter vor Ort bereithalten könnte.
Q1: Was machst du bei Sparrow?
Bei Sparrow leite ich unsere Daten- und KI-Initiativen und konzentriere mich auf die Entwicklung intelligenter Systeme, die die Organisation und Klassifizierung von Ersatzteilen, die Bestandsprognose und die Lagerverwaltung optimieren. Mein Team erstellt Prognosemodelle, die helfen, Muster beim Ersatzteilverbrauch zu erkennen, Fehlbestände zu reduzieren und Überbestände zu minimieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass wichtige Komponenten immer verfügbar sind, wenn sie benötigt werden.
Q2: Wie wirkt sich Ihre Arbeit auf Sparrow und die Branche insgesamt aus?
Wir zeigen, wie datengestützte Entscheidungen die Effizienz im gesamten Ersatzteile-Ökosystem drastisch verbessern können. Dies hat einen Dominoeffekt zur Folge, der die Art und Weise, wie Unternehmen über Lagerverwaltung und Bestandsoptimierung denken, verändert.
Q3: Wie wird KI Ihrer Meinung nach das Ersatzteilmanagement verändern?
KI revolutioniert das Ersatzteilmanagement, indem sie Effizienz und Organisationsstruktur schafft. Mit intelligenten Klassifizierungssystemen können wir jetzt automatisch Tausende von Komponenten anhand mehrerer Attribute kategorisieren, wodurch manuelle Sortierfehler reduziert werden. KI-gestützte Inventarsysteme optimieren das Lagerlayout, indem sie häufig gepaarte Teile zusammenfügen und dynamische Lagerbestände auf der Grundlage von Nachfragemustern in Echtzeit festlegen. Dadurch entsteht eine reaktionsschnellere Lieferkette, in der sich die richtigen Teile immer am richtigen Ort befinden.
Q4: Gibt es Aspekte der KI- und LLM-Integration in diese Branche, die Sie überrascht haben?
Die Effektivität von LLMs bei der Interpretation unstrukturierter Wartungshinweise und technischer Dokumentation war bemerkenswert. Sie haben wertvolle Erkenntnisse aus jahrzehntelangen Wartungsaufzeichnungen gewonnen, auf die zuvor nicht zugegriffen werden konnte. Sie halfen uns dabei, Möglichkeiten des Austauschs von Teilen und häufige Fehlersequenzen zu identifizieren, die menschlichen Experten nicht klar waren.
Q5: Gibt es irgendwelche Missverständnisse, die Leute im Bereich Wartung/Reparatur/Betrieb über KI haben und von denen Sie sich wünschen, Sie könnten sie ausräumen?
Diese KI wird menschliches Fachwissen ersetzen. In Wirklichkeit kombinieren die leistungsstärksten Anwendungen die Mustererkennung von KI mit dem Wissen der menschlichen Domäne. Unsere erfolgreichsten Implementierungen sind diejenigen, bei denen Wartungstechniker helfen, die Modelle zu trainieren und zu verfeinern. So entsteht ein positiver Kreislauf, in dem sich die Intelligenz von Mensch und Maschine gemeinsam kontinuierlich verbessert.
Q6: Auf welchen Trend, welche Technologie oder welche Innovation im Bereich KI oder LLMs freuen Sie sich am meisten?
Multimodale KI, die Text, Bilder und Sensordaten gleichzeitig verarbeiten kann. Diese Funktion ist wegweisend für das Ersatzteilmanagement, da sie es uns ermöglicht, Komponenten anhand von Fotos zu identifizieren, sie mit technischen Spezifikationen und Inventarsystemen zu korrelieren und Alternativen zu empfehlen — alles in Echtzeit und im Lager.
Q7: Was wissen Sie jetzt, von dem Sie sich wünschen, Sie wüssten es zu Beginn Ihrer Karriere?
Dass der schwierigste Teil der Datenwissenschaft nicht darin besteht, Modelle zu erstellen, sondern die richtigen zu lösenden Probleme zu definieren und die Ergebnisse effektiv an die Stakeholder zu kommunizieren.
Wir hoffen, dass Ihnen der Artikel gefallen hat und Sie weitere Einblicke in das fachkundige Ersatzteilmanagement erhalten haben!
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