Wie KI die Lagerbestände von Wartungsersatzteilen optimiert

Der Bestand an Wartungsersatzteilen ist eine der schwierigsten Bestandskategorien zu verwalten. Die Teile werden selten und unvorhersehbar benötigt. Die Konsequenzen, ein Teil bei Bedarf nicht zu haben, reichen von geringfuegigen Unannehmlichkeiten bis hin zum Produktionsstillstand. Viele Teile sind spezifisch für bestimmte Gerätemodelle ohne Ersatz. Und der Gesamtwert des Ersatzteilbestands in einem typischen Fertigungswerk ist erheblich, oft Millionen von Euro.

Der traditionelle Ansatz zur Ersatzteillagerung stützt sich stark auf das Urteil von Wartungsmanagern und Gerätelieferanten, ergänzt durch historische Verbrauchsdaten. KI bietet einen systematischeren und wirtschaftlich optimierten Ansatz.

Die Lagerentscheidung

Für jedes Ersatzteil umfasst die Lagerentscheidung die Beantwortung mehrerer Fragen. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieses Teil in einem bestimmten Zeitraum benötigt wird? Wenn es benötigt wird und nicht auf Lager ist, was kostet die resultierende Ausfallzeit während des Wartens auf die Lieferung? Was kostet es, dieses Teil im Lager zu halten? Wie hoch ist die Lieferzeit des Lieferanten, und ist eine Notlieferung verfügbar?

Der optimale Lagerbestand balanciert die erwarteten Kosten eines Lagerausfalls (Ausfallkosten multipliziert mit Lagerausfallwahrscheinlichkeit) gegen die Lagerhaltungskosten. Für kritische Teile mit hohen Ausfallkosten und langen Lieferzeiten lagern Sie mehr. Für unkritische Teile mit niedrigen Ausfallkosten oder leicht verfügbarem Notvorrat lagern Sie weniger oder gar nicht.

Wie KI optimale Niveaus berechnet

KI-basierte Ersatzteiloptimierung verwendet Ausfallvorhersagedaten aus dem Predictive-Maintenance-System, um die Bedarfswahrscheinlichkeit zu schätzen. Wenn die KI vorhersagt, dass ein bestimmtes Lager wahrscheinlich innerhalb des nächsten Quartals ausfaellt, stellt sie sicher, dass ein Ersatz auf Lager ist. Wenn kein Ausfall vorhergesagt wird, kann der Sicherheitsbestand für dieses Lager reduziert werden.

Die KI berücksichtigt auch den Flotteneffekt. Wenn Sie 50 identische Pumpen mit dem gleichen Lager haben, ist die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens ein Lager in einem bestimmten Zeitraum ersetzt werden muss, viel höher als für eine einzelne Pumpe. Die KI berechnet die flottenweite Bedarfswahrscheinlichkeit und lagert entsprechend.

Lieferzeit und Versorgungsrisiko

Teile mit langen oder unzuverlässigen Lieferzeiten erfordern höhere Sicherheitsbestände. Die KI überwacht die tatsaechliche Lieferleistung der Lieferanten und passt den Sicherheitsbestand an, wenn sich die Lieferzeiten ändern. Wenn ein Lieferant, der historisch in zwei Wochen lieferte, plötzlich vier Wochen braucht, erhöht die KI den Lagerbestand für Teile dieses Lieferanten.

Für Teile, bei denen der Originalgerätehersteller die einzige Quelle ist, bewertet die KI das Risiko einer Lieferunterbrechung und kann empfehlen, alternative Quellen zu qualifizieren oder zusätzliche Einheiten als Versicherung zu lagern.

Obsoleszenzmanagement

Wenn Geräte altern und schließlich ersetzt werden, werden die Ersatzteile obsolet. KI verfolgt die installierte Gerätebasis und identifiziert Ersatzteile, die sich der Obsoleszenz nähern. Für Teile, bei denen die Ausruestung innerhalb weniger Jahre ersetzt wird, reduziert die KI die Lagerbestände, um Überbestände beim Außerbetriebsetzen zu vermeiden. Für Teile, die vom Hersteller eingestellt werden, empfiehlt sie einen Lebenszeit-Kauf, bevor die Teile nicht mehr verfügbar sind.

Mehr über KI-Wartungsoptimierung in der Fertigung finden Sie auf der FirmAdapt-Seite zur Fertigungsanalyse.