Conrad Greer & Die KI-Zukunft der Ersatzteile (Teil 4)

In den ersten drei Teilen unserer Serie mit MRO-Datenexperte Conrad Greer haben wir die grundlegenden Herausforderungen des Ersatzteilmanagements beleuchtet – von den versteckten Kosten inkonsistenter Artikelidentitäten bis hin zu praktischen Methoden, um ihre betrieblichen und finanziellen Auswirkungen zu quantifizieren. Anschließend haben wir Lösungsansätze betrachtet und gezeigt, wie strukturierte Taxonomien, klare Governance und rationalisierte Kataloge die Basis für langfristigen Erfolg schaffen.

Jetzt, in Teil 4, richten wir den Blick in die Zukunft. Greer erläutert, warum die Zeit unkontrollierter MRO-Daten zu Ende geht – und wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zu den treibenden Kräften hinter nachhaltigen, skalierbaren Methoden für MRO-Datenbereinigung und -Management werden. Ob Ihr Unternehmen mit alten, unstrukturierten Daten kämpft oder intelligentere Prozesse im Tagesgeschäft verankern möchte – dieses abschließende Kapitel zeigt, was bevorsteht und wie Sie sich darauf vorbereiten können.

Die wahre Barriere war nie Technologie

Mit Blick nach vorn zeigt sich Greer optimistisch: Die Ära ungepflegter Ersatzteildaten läuft ab.

„Ich glaube, dass das Problem unkontrollierter Artikelidentitäten in zehn Jahren gelöst sein wird.“

Er betont, dass das zentrale Hindernis nie technischer Natur war – sondern konzeptionell. Über Jahrzehnte hinweg reagierten Unternehmen auf MRO-Datenprobleme mit punktuellen Bereinigungsinitiativen. Diese waren gut gemeint, adressierten jedoch selten die strukturellen Beziehungen zwischen Artikeln. Stattdessen konzentrierte man sich auf Formatierungen oder Oberflächenstandardisierung von Beschreibungen.

„Das Problem war nicht mangelnder Einsatz, sondern der fehlende Rahmen, um die Zusammenhänge zwischen den Artikeln zu verstehen.“

Der Wendepunkt: KI und maschinelles Lernen für MRO-Datenbereinigung und -Management

Was hat sich also geändert? Laut Greer hat die Branche inzwischen die konzeptionelle Grundlage des Identitätsproblems verstanden. Gleichzeitig stehen heute leistungsfähige, skalierbare KI-Tools zur Verfügung, die dauerhafte Lösungen erstmals möglich machen.

Auch wenn KI oft im Mittelpunkt steht, sieht Greer den eigentlichen Durchbruch in Machine Learning-Algorithmen, die:

• Muster in großen Datensätzen erkennen,
• kontextuelle Beziehungen zwischen Attributen interpretieren,
• Duplikaten identifizieren und unvollständige Datensätze anreichern,
• kontinuierlich aus neuen Eingaben und operativem Feedback lernen.

„Das ist im Kern ein Machine-Learning-Problem – und wir haben jetzt die Werkzeuge, um es in großem Maßstab zu lösen.“

Richtig angewendet ermöglichen diese Technologien Unternehmen, saubere, strukturierte MRO-Datenkataloge aufzubauen, zu pflegen und weiterzuentwickeln – ohne auf arbeitsintensive manuelle Eingriffe angewiesen zu sein.

Greer erwartet eine Zukunft, in der unkontrollierte Ersatzteildaten zur Ausnahme werden und in der die Vorteile guter MRO-Datenqualität weit über einzelne Vorreiter hinausreichen.

„Unternehmen mit stark unkontrollierten Identitäten werden selten werden.“

Lösungen wie SPARROW.Clean zeigen bereits heute, wie maschinelles Lernen und operative Expertise kombiniert werden können, um MRO-Daten systematisch und skalierbar zu bereinigen und zu harmonisieren.

Von kleinen Korrekturen zu einheitlichen Standards

In seiner Beratungspraxis beobachtet Greer, dass viele Unternehmen erste Schritte zur Verbesserung ihrer Ersatzteildaten einleiten – oft durch strengere Prüfungen neuer Materialanforderungen.

„Die meisten Teams versuchen, neue Daten konsistenter anzulegen. Der wahre Fortschritt entsteht jedoch durch die Etablierung einer vorausschauenden Disziplin.“

Diese Maßnahmen sind wertvoll, reichen jedoch meist nicht aus, um das größere Problem zu lösen: den riesigen Bestand historisch gewachsener, uneinheitlicher Ersatzteilstammdaten. Bei Katalogen mit mehr als 150.000 unstrukturierten Datensätzen erscheint vielen Unternehmen eine umfassende Bereinigung kaum machbar.

Greer hört dabei häufig denselben Satz:

„Wir nennen es einfach so, wie der Anforderer es genannt hat.“

Doch ohne gemeinsame Namenskonvention entstehen subjektive, nicht vergleichbare und schwer durchsuchbare Datensätze.

„Wenn ein Techniker ein Teil Rechtshändermutter nennt, mag das für ihn Sinn ergeben – aber es macht es nicht auffindbar oder vergleichbar.“

Struktur in tägliche Prozesse einbetten

Greer empfiehlt einen pragmatischen Ansatz: Taxonomie und Struktur sollen in jeden Schritt der Materialanforderung integriert werden. Eine vollständige Katalogüberholung ist nicht sofort nötig – stattdessen können Unternehmen:

• Standardklassifikation für alle neuen Einträge anwenden,
• Dateneingangsprozesse vereinheitlichen – unabhängig vom Anfordernden,
• Mitarbeitende für die Bedeutung von Standardisierung sensibilisieren.

„Es geht nicht darum, das Fachwissen der Techniker zu ignorieren, sondern es in eine Struktur zu überführen, die für die gesamte Organisation funktioniert.“

SPARROW.Clean trägt ebenfalls dazu bei, indem es offizielle Herstellerinformationen ergänzt, gleichzeitig aber die gewachsene Nomenklatur beibehält – so bleibt die Konsistenz zwischen historischen und neuen Daten gewahrt.

Durch die konsequente Anwendung dieser Grundsätze können Unternehmen Schritt für Schritt die Stabilität ihres Katalogs erhöhen, Suchbarkeit verbessern und Duplikaten vermeiden – ohne operative Teams zu überlasten.

Fazit: Kleine Schritte mit großer Wirkung

Wie Greer betont, erfordert die Verbesserung der Ersatzteildaten nicht immer einen großen Umbruch. Der Aufbau eines rationalisierten, konsistenten Katalogs beginnt häufig mit kleinen, alltäglichen Veränderungen in der Datenerfassung.

Indem Unternehmen die Benennung, Klassifizierung und Anlage neuer Artikel formalisieren – unabhängig davon, wer sie anlegt – stabilisieren sie ihre Stammdaten, reduzieren Reibungsverluste und fördern die Zusammenarbeit zwischen Instandhaltung, Beschaffung und Supply Chain.

Es geht nicht darum, technisches Wissen zu ersetzen, sondern es in eine gemeinsame, systemtaugliche Sprache zu übersetzen, die Effizienz auf breiter Basis ermöglicht.

Mit kontinuierlichen, strukturierten Verbesserungen können Unternehmen eine Zukunft erreichen, in der saubere, konsistente MRO-Daten der Standard sind – nicht die Ausnahme.

Fazit der Serie: Die Zukunft des Ersatzteilmanagements beginnt mit besseren Daten

In dieser vierteiligen Serie haben wir Greers Perspektive auf eines der hartnäckigsten Probleme anlagenintensiver Industrien beleuchtet: unkontrollierte Ersatzteildaten.

Seine Botschaft ist eindeutig: Schlechte MRO-Daten sind kein administratives Detail, sondern ein systemischer Risikofaktor mit erheblichen operativen, finanziellen und sicherheitstechnischen Auswirkungen. Doch entscheidend ist: MRO-Datenbereinigung ist ein lösbares Problem.

Die wichtigsten Erkenntnisse:

• Teil 1: Wie inkonsistente Identitäten Systeme und Abläufe untergraben
• Teil 2: Wie schlechte MRO-Daten Kosten verursachen – und wie man sie quantifiziert
• Teil 3: Wie strukturierte Taxonomien und Governance Kataloge nachhaltig stabilisieren
• Teil 4: Wie KI und Machinelles Lernen MRO-Datenqualität automatisiert und dauerhaft sichern

Ein Blick nach vorn

Die konzeptionellen Grundlagen für die Lösung der Identitätsprobleme existieren bereits. In den kommenden zehn Jahren werden saubere, skalierbare Ersatzteildaten zur Branchen­norm werden.

Wirklicher Fortschritt hängt jedoch davon ab, die Basis zu stärken:

• Strukturierte Taxonomien in jeder Phase anwenden
• Datenqualität als gemeinsame Verantwortung von Betrieb, Beschaffung und Instandhaltung verankern
• Kataloge entwickeln, die sich mit den Geschäftsanforderungen weiterentwickeln

Wie SPARROW diese Transformation unterstützt

• SPARROW.Clean: KI-gestützte Klassifizierung und operative Expertise für präzise Bereinigung und Harmonisierung von Ersatzteildaten.
• SPARROW.Plan: Prognose und Ausrichtung der MRO-Planung, Reduzierung von Ausfallzeiten, Vermeidung von Überbeständen.
• SPARROW.Stock: Benutzerfreundliche Oberfläche für die einfache Suche und Verwaltung von Teilen – ideal für Teams im Alltag.
• SPARROW.Pool: Sicheres, strategisches Teilen von Teilen zwischen Standorten und Partnern, schneller Zugang zu selten benötigten Komponenten.

Ob Fusion, Rationalisierung alter Kataloge oder eine Migration zu SAP S/4HANA – SPARROW sorgt dafür, dass Ihre MRO-Daten für Sie arbeiten, nicht gegen Sie.

Lassen Sie uns gemeinsam eine intelligentere Ersatzteilstrategie entwickeln

MRO-Daten sind mehr als ein IT-Asset – sie sind ein zentraler Baustein für Betriebssicherheit, regulatorische Compliance und Kostenoptimierung. Mit der richtigen Struktur, Strategie und Technologie können Ersatzteildaten von einer Belastung in einen klaren Wettbewerbsvorteil verwandelt werden.

Bereit für den nächsten Schritt? Kontaktieren Sie uns für ein Erstgespräch oder eine individuelle Demo.

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