Smart Data Analytics

Smart Data Analytics im Bereich Ersatzteillogistik und After Sales

Verbesserung des Ersatzteilmanagements durch die Implementierung von Smart Data Analytics.

Für ein gutes Ersatzteilmanagement muss man die Antworten auf etliche Fragen kennen:

Wie viele Exemplare welcher Teile müssen auf Lager liegen, wann sollen neue Teile produziert werden?

Zu welchem Zeitpunkt und in welchen Losgrößen soll bei Zulieferern nachbestellt werden?

Durch eine Zusammenarbeit mit Fraunhofer Austria unterstützt nun ein Algorithmus die Lindner Traktorenwerk GmbH bei der Beantwortung dieser Fragen. Der Algorithmus verarbeitet innerhalb kürzester Zeit riesige Datenmengen, die ständig aktualisiert und ergänzt werden. Monatlich rollierend werden auf Grundlage einer stochastischen Bedarfsermittlung jeweils für die nächsten zwölf Monate die zu erwartenden Bedarfe prognostiziert. Die Ergebnisse sind beachtlich: Im Ersatzteillager wurde die Ersatzteilverfügbarkeit durch neu berechnete Dispositionsparameter verbessert, ein Bestandssenkungspotenzial von 520.000 Euro wurde identifiziert und 12.000 Artikel wurden auf ein neues Bestellpunktverfahren umgestellt.

Lösungen

  •  Warenkorbanalyse zur Feststellung des idealen Zeitpunkts für die Belieferung von Vertragswerkstätten und Händlern
  • Auswahl der optimalen Prognosemethode für Bedarfe in Abhängigkeit vom Artikelverhalten (z.B. saisonale Schwankungen, ansteigende oder absteigende Trends)

Einsatzbereiche

  • Ersatzteillogistik
  • After Sales