Wie können wir KI nutzen, um das Ersatzteilmanagement zu digitalisieren?

Die jüngsten Fortschritte in der KI haben die Technologie von einem einfachen Gesprächsthema zu einem unverzichtbaren Tool in allen Branchen gemacht. Für viele Unternehmen, die traditionelle und veraltete Probleme optimieren wollen, könnten selbst bescheidene Produktivitätssteigerungen durch KI einen Marktvorteil bedeuten. Einige Branchen hinken jedoch weiterhin hinterher, insbesondere wenn es um die Verwaltung ihrer Ersatzteile geht.

Das Zögern könnte teilweise auf die Tatsache zurückzuführen sein, dass die Arbeitsabläufe bei Ersatzteilen auf komplexen Lieferketten und Abläufen sowie auf sehr traditionellen Prozessen basieren, was die Integration von KI erschwert.

Das Ersatzteilmanagement ist von Natur aus riskant. Aus diesem Grund sind viele Unternehmen besorgt über mögliche Betriebsstörungen, die durch die Übernahme eines möglicherweise flüchtigen Trends entstehen könnten. Diese Zurückhaltung war in den letzten zehn Jahren offensichtlich, als Industrie 4.0 an Bedeutung gewonnen hat. Die Forschung von Valtech unterstützt dies und zeigt, dass Die Fertigungsindustrie ist vorsichtig bei der Einführung neuer Technologien, aus Angst, etablierte Vorgehensweisen zu stören — und möglicherweise zu gefährden. In dieser Studie sagen sie auch:

„Im Gegensatz zu Digital-Native-Unternehmen oder SaaS-Unternehmen, aus denen viele Best Practices für die digitale Transformation stammen, sehen sich traditionelle B2B-Hersteller mit einer einzigartigen Tradition und einem einzigartigen operativen Fokus konfrontiert. Ihr Umsatz hängt von physischen Produkten ab. Umfangreiche Betriebsabläufe umfassen Produktion, Lieferketten und Lagerhäuser. Dies wirkt sich auf die Organisationsstruktur, den Talentpool, die Kulturen und die etablierten Prozesse aus.“

Wo KI einen echten Unterschied machen kann: Den „Hype“ hinter uns lassen

Es wäre jedoch ein Fehler, die jüngsten Fortschritte in der KI mit den „gehypten“ Innovationen des letzten Jahrzehnts zu vergleichen. Viele dieser Innovationen aus der Zeit vor der KI fanden keinen Anklang, weil sie zu versprechen schienen, alle Probleme mit der Verfügbarkeit von Ersatzteilen zu lösen, waren aber zu komplex und erforderten umfangreiche IT-Unterstützung, um effektiv genutzt zu werden. Ein Beispiel hierfür war die additive Fertigung, die ursprünglich eine Lösung für das Ersatzteilproblem zu bieten schien, sich aber aufgrund von Nachbearbeitungsanforderungen wie Schleifen oder der Unfähigkeit, die Produktion schnell zu skalieren, in Wirklichkeit nur schwer skalieren lässt.

In letzter Zeit befand sich KI auf der anderen Seite dieses Spektrums. Die Technologie hat in fast allen Branchen und Berufen breite Anwendung gefunden, da sie komplexe Prozesse für Laien vereinfacht. Wir konnten dies bereits sehen in Ende 2022, als ChatGPT zum ersten Mal veröffentlicht wurde. Die Leute könnten sofort damit beginnen, es zu benutzen, ohne sich Lehrvideos ansehen zu müssen. Die Verwendung von ChatGPT weist zwar einige Nuancen auf, aber für die meisten Benutzer führt es Aufgaben wie gewünscht aus, ohne dass eine komplizierte und schnelle technische Planung erforderlich ist.

Dank der jüngsten Fortschritte mit ChatGPT hat sich KI von einem Schlagwort zu einem Türöffner für andere Anwendungen des maschinellen Lernens entwickelt. KI kann für andere Industrie 4.0-Technologien einen echten Unterschied machen, indem sie deren Verwendung vereinfacht. Beispielsweise war Software zur Verwaltung des Ersatzteilbestands zuvor oft zu kompliziert, hatte niedrige Akzeptanzraten und verursachte Ungenauigkeiten im Ersatzteillager. Es war wahrscheinlicher, dass Benutzer Aufgaben im Bereich der Ersatzteilverwaltung erledigen würden, wenn die Tools über KI-Funktionen verfügten, mit denen die einzelnen Schritte erledigt werden konnten einfacher und schneller durch bessere Datenextraktion.

Innovation war in der Vergangenheit in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen gefangen

Wenn wir auf die Zeit vor 2020 zurückblicken, war KI auf Early Adopters und technisch versierte Experten beschränkt. Damals beschränkte sich die Einführung digitaler Technologien in erster Linie auf Forschungs- und Entwicklungsabteilungen (F&E), in denen Infrastruktur, Budgets und Prozesse für Innovationsexperimente zur Verfügung standen.

Dieser vorsichtige Ansatz schränkte auch das Potenzial neuer Ideen ein, die dem Unternehmen erheblich zugute kommen könnten, insbesondere wenn es darum ging, anhaltende Probleme wie das Ersatzteilmanagement zu lösen. Indem Unternehmen digitale Innovationen als Testfeld auf die Forschungs- und Entwicklungsabteilung beschränkten, verhinderten sie versehentlich, dass diese Technologien zu weitreichenden Veränderungen und Innovationen im gesamten Unternehmen führten.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie Unternehmen mit der effektiven Digitalisierung ihres Ersatzteilmanagements beginnen können, worauf sie dabei achten sollten und wo KI ihren Betrieb am meisten aufwerten kann.

Ändere deine Meinung — frage dich bei jeder Herausforderung, ob KI helfen kann

Angesichts der Tatsache, dass derzeit eine Reihe neuer Technologien verfügbar sind, lohnt es sich, Ihre aktuellen Ersatzteilmanagementprozesse zu evaluieren, um Bereiche zu identifizieren, die von der Digitalisierung durch KI profitieren könnten. Indem Sie sich auf Prozesse konzentrieren, die bekanntermaßen herausfordernd oder fehleranfällig sind, können Sie es Ihrem Team und Ihrem Unternehmen auch erheblich erleichtern, die neue Technologie einzuführen.

Wenn Sie sich zum Beispiel ein klares Ziel setzen, könnten Sie sich dafür entscheiden Reduzieren Sie doppelte Artikeleinträge von 15 auf 0% Dieser zielgerichtete Ansatz verdeutlicht nicht nur die Ziele für die Digitalisierung des Prozesses, sondern bietet auch eine messbare Kennzahl für die Bewertung des Erfolgs und gibt Ihnen einen allgemeinen Orientierungssinn, wenn Sie mit der Suche nach Lösungen beginnen.

Ein Überblick darüber, wo KI bei der Digitalisierung helfen kann

Sie sind sich nicht sicher, welchen Aspekt der KI Sie priorisieren sollen? Beginnen Sie mit den inhärenten Stärken der KI: Datenbereinigung, Analyse und prädiktive Prognosen. Diese Funktionen fügen sich nahtlos in das Ersatzteilmanagement ein. Jede Information, die mit einem Teil verknüpft ist, kann digitalisiert und mithilfe von KI-gesteuerten Tools effektiv genutzt werden, um die meisten heutigen Herausforderungen im Ersatzteilmanagement zu lösen.

Erfassung von Daten

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 der OCR-Technologie (Optical Character Recognition) können KI-Algorithmen Daten aus unstrukturierten Formaten schnell scannen und digitalisieren, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Dateneingabe erheblich reduziert wird. Darüber hinaus können KI-gestützte Datenerfassungssysteme Informationen intelligent validieren und miteinander vergleichen, um die Genauigkeit und Vollständigkeit der Ersatzteilbestandsdatenbanken zu gewährleisten.

Fortgeschrittene KI kann sich ebenfalls verbessern Datenerfassung und Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen wie Wartungsaufzeichnungen, Sensoranzeigen und Serviceberichte. Durch die Analyse verschiedener Datensätze kann KI Muster, Trends und Korrelationen identifizieren, die menschlichen Bedienern möglicherweise entgehen. Dies ermöglicht proaktive Wartungsstrategien und eine optimierte Ersatzteilbeschaffung. Dieser ganzheitliche Ansatz zur Datenerfassung ermöglicht es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die Zuverlässigkeit ihrer Anlagen zu verbessern und Ausfallzeiten zu minimieren, wodurch letztendlich die betriebliche Effizienz erhöht und die Kosten gesenkt werden.

Datenbereinigung

Die Datenbereinigung ist, insbesondere angesichts der riesigen Datenmengen, die von modernen Industriesystemen generiert werden, eine wichtige, aber zeitaufwändige Aufgabe im Ersatzteilmanagement. Um diesen Prozess zu automatisieren und zu rationalisieren und die Datenintegrität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, bietet KI eine wegweisende Lösung. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen können KI-Systeme Fehler, Inkonsistenzen und Anomalien in Ersatzteildaten erkennen und korrigieren und so deren Qualität und Benutzerfreundlichkeit verbessern. Darüber hinaus können sich KI-gestützte Tools zur Datenbereinigung im Laufe der Zeit anpassen und sich selbst verbessern. Sie lernen aus früheren Korrekturen, um deren Genauigkeit und Effektivität kontinuierlich zu verbessern (einschließlich der Verwendung externer Datensätze zur Anreicherung ungereinigter Datensätze).

Neben der Fehlererkennung und -korrektur kann die KI-gestützte Datenbereinigung auch Ersatzteildaten anreichern, indem Formate standardisiert, Duplikate aufgelöst und fehlende Informationen ergänzt werden. Mithilfe von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können KI-Systeme wertvolle Metadaten aus unstrukturierten Textfeldern extrahieren, z. B. Teilbeschreibungen und Spezifikationen. Dadurch werden die Details und der Reichtum der Artikeldaten weiter verbessert.

Big-Data-basierte Prognosemodellierung

Im Zeitalter von Big Data haben Unternehmen Zugriff auf große Mengen an historischen Daten und Echtzeitdaten, die für die prädiktive Modellierung im Ersatzteilmanagement verwendet werden können. KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Deep Learning ermöglichen die Entwicklung komplexer Prognosemodelle, um Geräteausfälle, schwankende Nachfrage und Unterbrechungen der Lieferkette zu antizipieren. Durch die Analyse historischer Nutzungsmuster, Wartungsaufzeichnungen und Umweltfaktoren Prognosemodelle können die Nachfrage nach Ersatzteilen vorhersagen mit bemerkenswerter Genauigkeit. Dies ermöglicht eine proaktive Bestandsverwaltung und Ressourcenzuweisung.

KI-Algorithmen können auch kontinuierlich lernen und sich an sich ändernde Datenmuster anpassen, wodurch die Vorhersagegenauigkeit und Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit verbessert werden. Durch die Integration von Echtzeit-Sensordaten und IoT-Geräten (Internet der Dinge) in Prognosemodelle können Unternehmen proaktive Wartungsstrategien implementieren, ungeplante Ausfallzeiten minimieren und den Ersatzteilbestand optimieren. Darüber hinaus ermöglicht die KI-gestützte prädiktive Modellierung Szenarioanalysen und Was-wäre-wenn-Simulationen, sodass Entscheidungsträger verschiedene Strategien evaluieren und Risiken effektiv mindern können.