Statistische Modellierung zur Ersatzteilvorhersage in verschiedenen Lebenszyklusphasen
IBM hat für diese Herausforderung eine Lösung zur Vorhersage der zukünftigen Ersatzteilverbräuche über den gesamten Ersatzteillebenszyklus entwickelt. Die Lösung basiert auf verschiedenen Vorhersagemethoden, unter anderem ähnlichkeitsbasierte Methoden der Künstlichen Intelligenz wie beispielsweise Neuronale Netzwerke und Regressionsmodelle. Außerdem hat IBM kausalbasierte Vorhersagemodelle entwickelt. Es wurden insgesamt sechs unterschiedliche statistische Modelle zur Absatzvorhersage für verschiedene Lebenszyklusphasen erstellt.
Auf der einen Seite gibt es sogenannte ähnlichkeitsbasierte Modelle. Diese lernen anhand der Absatzdaten älterer Ersatzteile, wie Ersatzteilkurven aussehen können. Zur Erlernung der Kurven werden Smoothing Splines (Funktionsschätzungen) genutzt. Dieses Wissen wird für die Absatzvorhersage jüngerer Ersatzteile genutzt. Es gibt aber auch Neuronale Netzwerke, die zum Beispiel für die Bedarfsvorhersage von Ersatzteilen mit sporadischer Nachfrage genutzt werden. Darüber hinaus hat IBM kausalbasierte Modelle erarbeitet, die die Anzahl an Fahrzeugen im Markt, ihre Schwundrate und die Fehlerrate der Ersatzteile zur Basis für ihre Vorhersage nehmen.
Diese Prognose hilft Leo Müller bei den schwierigen Entscheidungen, welches Ersatzteil wann und in welchem Umfang eingelagert werden soll. Seitdem die Lösung produktiv ist, wurden jährliche Einsparungen in Millionenhöhe realisiert, hauptsächlich durch die Reduktion zu hoch geplanter Ersatzteilnachfrage.
Die Lösung kann nicht nur in der Automobilindustrie eingesetzt werden, sondern in jeder Branche, die mit hohen Ersatzteilbedarfen arbeitet. Zu nennen sind hier die Luftfahrtbranche, Kraftwerksausrüster, Maschinenproduzenten oder Rüstungsunternehmen. Sie alle haben langlebige Produkte im Sortiment, für die sie Ersatzteile mit hohem Verfügungsgrad für lange Zeit vorhalten müssen.
Teil einer umfassenden Lösung
Die Mittel- und Langfrist Ersatzteilprognose ist Teil eines IBM Services Offerings im Supply Chain Bereich. Unter anderem gibt es Assets und Projektansätze zur Inventar- und Safety Stock Optimierung, automatische Bestellbearbeitung, kurzfristige Demand Forecasts oder Supply Chain Risiko Evaluation.
