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Wie KI für die Bestandsverwaltung Ihnen helfen kann, bessere Ersatzteilentscheidungen zu treffen — diese aber nicht für Sie selbst zu treffen (Inside MRO, Teil 5)
Inside MRO — Blogserie Teil 5
In den vorherigen Beiträgen haben wir uns mit den Einzelheiten des Ersatzteilmanagements befasst — von Kultur und Daten bis hin zu Best Practices und Technologie. Jetzt, in diesem letzten Teil von Inside MRO: Lehren aus der Ersatzteilstrategie an vorderster Front, präsentiert Andrew Jordan seine zukunftsorientierte Perspektive auf den möglicherweise größten Disruptor in diesem Bereich: maschinelles Lernen und KI für die Bestandsverwaltung.
Doch während KI für das Bestandsmanagement in allen Lieferketten für Begeisterung sorgt, bietet Jordanien eine fundierte Sichtweise. Seiner Erfahrung nach besteht die größte Chance, die maschinelles Lernen für die Bestandsoptimierung bietet, nicht darin, Planer zu ersetzen oder Entscheidungen zu automatisieren, sondern darin, mithilfe von KI Erkenntnisse zu gewinnen, die Menschen alleine nicht finden würden.
KI für die Bestandsverwaltung: Drücken Sie nicht die einfache Taste
Jordanien steht der Vermarktung von KI seit langem skeptisch gegenüber — insbesondere in Lieferkettenkontexten, in denen die Systeme komplex sind und viel auf dem Spiel steht.
„In der Vergangenheit war ich etwas zynisch, wenn es um KI geht...
Eines der Dinge, die die Leute meiner Meinung nach mit KI zu schnell erledigen wollen, ist einfach wieder, diese einfache Taste zu drücken.“
Die Gefahr, so argumentiert er, besteht darin, KI für die Bestandsverwaltung um Empfehlungen zu generieren, ohne die dahinter stehenden Gründe zu verstehen. Wenn beispielsweise ein KI-Tool vorschlägt, die Min/Max-Werte eines Bauteils anzuheben, sollten Planer in der Lage sein, die Daten, die hinter dieser Entscheidung stehen, abzufragen — und sie nicht einfach blind zu akzeptieren.
„Wenn du mir nicht sagen kannst warum, nun, ich bin nicht interessiert.“
Dieses Beharren auf Transparenz, wenn es um Ersatzteilmanagement spiegelt eine Kernüberzeugung wider: maschinelles Lernen für MRO sollte die menschliche Entscheidungsfindung unterstützen, nicht umgehen. Und dafür die Logik hinter KI für die Bestandsverwaltung muss rückverfolgbar und erklärbar sein und auf aussagekräftigen Eingaben basieren.
Wo maschinelles Lernen für MRO wirklich glänzt
Jordanien sieht ein enormes Potenzial darin, KI und fortschrittliche Analytik auf die richtigen Probleme anzuwenden — insbesondere solche, die große, komplexe oder zu wenig analysierte Datensätze betreffen. Er hebt mehrere Anwendungsfälle des Ersatzteilmanagements hervor, bei denen die Technologie besonders wirkungsvoll sein kann:
1. Analyse von Maschinendaten auf Fehlermuster
Durch die Analyse der Gerätelaufzeit und der Wartungsaufzeichnungen kann KI dabei helfen, Variablen zu isolieren, die zum Ausfall von Anlagen beitragen — ganz gleich, ob es sich um Bedienfehler, inkonsistente Wartungsarbeiten oder Umweltfaktoren handelt.
„Sie können einen großen Datensatz rund um eine Betriebsanlage nutzen und Ausfallzeiten nachvollziehen und verstehen, warum sie ausgefallen sind und was davor und danach passiert ist...
War es ein Bedienfehler? Wartung? Das Teil selbst?“
Mit anderen Worten, maschinelles Lernen zur Bestandsoptimierung kann ein großer Wendepunkt sein.
2. Materialkonservierung und Lebenszyklusverfolgung
KI für die Bestandsverwaltung kann auch verwendet werden, um zu beurteilen, wie sich unterschiedliche Lager- und Konservierungspraktiken auf die Lebensdauer von Komponenten wie Motoren, Riemen und Lagern auswirken.
„Ich denke, eine der großen Chancen bei Ersatzteilen ist die Materialschonung.
Je mehr Geschichten ich sehe, desto mehr sehe ich staubbedeckte Kugellager und Riemen, die an Haken hängen.“
Wenn KI den Zusammenhang zwischen der Lagerung eines Teils und seiner Leistung im Betrieb verfolgen kann, können Unternehmen vom reaktiven Austausch auf vorausschauende Wartung und proaktive Langlebigkeit umsteigen.
3. Prognosen für Verbrauchsgüter
Prognosen für Fertigerzeugnisse genießen zwar große Aufmerksamkeit, doch Verbrauchsgüter wie Schmiermittel, Handschuhe und Filter werden häufig anhand veralteter Tabellen oder einfacher Durchschnittswerte verwaltet. Maschinelles Lernen für MRO könnte diesen Prozess modernisieren.
„Die Menschen verbringen enorm viel Zeit damit, ihre Fertigerzeugnisse vorherzusagen...
Aber für Verbrauchsmaterialien? Sie machen das mit einem gleitenden Durchschnitt in einer Tabelle.“
Die wahre Chance: Einblick statt Automatisierung
Für Jordanien liegt das wahre Versprechen von KI in der MRO darin, bessere Gespräche zu führen. KI für die Bestandsverwaltung sollten Signale und Muster aufdecken, die Menschen möglicherweise übersehen, und ihnen dann helfen, intelligentere, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
„Es muss dieses Verständnis geben...
Ich glaube nicht, dass diese Dinge jemals die Action vorantreiben sollten.
Ich denke, sie sollten die Erkenntnisse fördern, damit die Person das Ergebnis bewerten kann.“
Durch die Bewerbung Maschinelles Lernen für MRO Auf diese Weise können Unternehmen seit langem bestehende Lücken schließen — zwischen Wartung und Ersatzteilbestand, zwischen Ersatzteilstrategie und Anlagenzuverlässigkeit —, ohne das menschliche Urteilsvermögen zu verlieren, das in Umgebungen mit hohem Risiko entscheidend ist.
Abschluss der Reihe: Vom isolierten Denken zum systemischen Wandel
In diesem fünfteiligen Im MRO Serie, Andrew Jordan hat uns durch die Denkweise, Mechanik und Methoden von Weltklasse geführt Ersatzteilmanagement. Seine Sichtweise unterstreicht eine konsistente Wahrheit: Erfolg hängt nicht allein von Technologie, Tools oder Taktiken ab, sondern daraus, dass MRO Excellence als vernetztes Ökosystem betrachtet wird.
„Ich glaube nicht mehr, dass ich alles reparieren kann, wenn ich mich nur auf das Inventar konzentriere.
Ich denke eher im Sinne einer ganzheitlichen Medizin darüber nach. Alles ist miteinander verbunden.“
Von der Stammdatenverwaltung und Organisationskultur bis hin zu Technologie und KI für die Bestandsverwaltung — das Ersatzteilmanagement muss überarbeitet werden. Und für Unternehmen, die bereit sind, diesen Wandel vorzunehmen, sind die Ergebnisse nicht nur messbar — sie sind transformativ.
Fanden Sie diesen Blogbeitrag aufschlussreich? Verpassen Sie nicht die vorherigen Folgen:
Teil 1: Was ich an Ersatzteilen und MRO verpasst habe — bis alles wieder auf sie zurückwies
Teil 3: Der Goldstandard in der MRO-Optimierung: Was Leistungsträger anders machen
Teil 4: Geben Sie ERP-Systemen nicht die Schuld: Was MRO wirklich von Tech braucht
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