Ersatzteilsuche per KI-Bilderkennung. (Bild: Partium)
Das ist ein Prozess, der traditionell mit Herausforderungen wie Zeitintensität, hohen Fehlerraten und Lagerhaltung verbunden ist. In diesem Umfeld bringt die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) eine transformative Welle mit sich, die das Potenzial hat, die Landschaft der Ersatzteilsuche grundlegend zu verändern.
Durch die Implementierung von KI-Technologien wie maschinellem Lernen und Bilderkennung werden die Prozesse der Identifikation von Ersatzteilen nicht nur beschleunigt, sondern auch in ihrer Genauigkeit signifikant verbessert. Diese Entwicklung steigert die Effizienz der Ersatzteilsuche erheblich und senkt gleichzeitig die Lagerhaltungskosten. Wie genau das funktioniert, können Sie in diesem Artikel nachlesen.
Herausforderungen in der traditionellen Ersatzteilsuche
Zeitaufwändige manuelle Such- und Identifikationsprozesse
Einer der größten Engpässe in der Ersatzteilsuche in Industriebetrieben ist der hohe Zeitaufwand, der mit manuellen Such- und Identifikationsprozessen verbunden ist. Dieser Abschnitt beleuchtet die verschiedenen Aspekte und Auswirkungen dieser Herausforderung:
Manuelle Dateneingabe und -abfrage: In vielen Fällen basiert die Suche nach Ersatzteilen auf manuellen Systemen, bei denen Daten in Datenbanken eingegeben und abgefragt werden müssen. Dieser Prozess ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch anfällig für menschliche Fehler.
Komplexität der Teileidentifikation: Die korrekte Identifikation von Ersatzteilen, insbesondere wenn es um spezifische, seltene oder veraltete Komponenten geht, ist schwierig. Die manuelle Durchsicht von Katalogen oder Datenbanken, um das richtige Teil zu finden, ist oft ein langwieriger und mühsamer Prozess.
Abhängigkeit von Expertenwissen: In vielen Fällen hängt die schnelle Identifikation von Ersatzteilen von Mitarbeitern ab, die über spezielles Wissen oder Erfahrung verfügen. Dies führt zu einer Abhängigkeit von einzelnen Personen und kann bei deren Abwesenheit zu Verzögerungen führen.
Zeitverlust durch physische Lagerüberprüfung: In Situationen, in denen die Lagerbestandsdaten nicht aktuell oder genau sind, müssen Mitarbeiter möglicherweise physisch das Lager durchsuchen, um das benötigte Teil zu finden. Dies ist ein besonders zeitaufwändiger Prozess, der andere Optimierungen nahezu unmögloch macht.
Lagerhaltungskosten, insbesondere für selten genutzte oder veraltete Teile
Ein wesentlicher Aspekt, der Wirtschaftlichkeit in der Instandhaltung großer Industriebetriebe beeinflusst, sind die Lagerhaltungskosten – besonders für selten genutzte oder veraltete Ersatzteile. Diese Kosten umfassen nicht nur den physischen Lagerplatz, sondern auch die damit verbundenen Verwaltungs- und Wartungskosten. Aber bisher führte dort kein Weg vorbei!
KI in der Ersatzteilsuche – Anwendungsbeispiele, Vorteile & Lösungen
Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Ersatzteilsuche bietet nun (2023/2024 ) vielfältige Möglichkeiten, die Ersatzteilsuche in Industriebetrieben zu verbessern:
Verbessertes alltägliches Suchen nach Ersatzteilen
Einsatz von Bilderkennung: Mitarbeiter können Fotos von benötigten Ersatzteilen aufnehmen und diese Bilder direkt in das Suchsystem laden. Die KI-gestützte Bilderkennung identifiziert das Teil schneller, was die Suchzeit erheblich verkürzt.
Integration mit Textsuche: Durch die Verwendung von Large Language Models (LLM) werden Bildersuchen und Beschreibungen in einer Suche kombiniert, was zu einer schnelleren und genaueren Identifikation führt.
Re-Digitalisierung von ungekennzeichneten Ersatzteilbeständen:
Erfassung und Katalogisierung: KI-Systeme können dabei helfen, ungekennzeichnete oder schlecht dokumentierte Ersatzteilbestände zu erfassen und neu zu katalogisieren. Durch die Analyse von Bildern und Textdaten können solche Bestände effizient digitalisiert und systematisch geordnet werden.
Auslesen von PDF-Dokumenten und anderen Dokumentenformaten:
Datenextraktion: LLMs (Large Language Models) sind in der Lage, komplexe Dokumente wie PDFs zu durchsuchen und relevante Informationen zu Ersatzteilen zu extrahieren. Dies umfasst technische Spezifikationen, Herstellerinformationen und Nutzungshinweise, die für die Instandhaltung von Bedeutung sind.
Experten müssen die Ergebnisse kontrollieren, aber nicht mehr selbst durchführen.
Optimierung von Lagern:
Effiziente Lagerorganisation: Durch die Identifikation von Ersatzteilen mittels Bilderkennung können Lager optimiert werden. Schwer zu beschreibende Ersatzteile können vollständig verpackt, gestapelt und organisiert auf Bedarf „warten“. Sie können sogar ausgelagert werden und machen Platz für schnelldrehende Produkte.
Die Implementierung von KI in der Ersatzteilsuche bietet signifikante Vorteile für große Industriebetriebe. Durch den Einsatz von Technologien wie Bilderkennung und Large Language Models wird der Suchprozess nach Ersatzteilen deutlich beschleunigt und vereinfacht. Gleichzeitig werden Fehler und die Komplexität verringert. Diese Effizienzsteigerung führt nicht nur zu einer schnelleren und präziseren Ersatzteilfindung, sondern trägt auch zur Reduzierung der Gesamtkosten (Betrieb und Lager) bei.
Doch welche konkreten KI-Ersatzteilsuchlösungen gibt es derzeit am Markt?
Eine bereits existierende und etablierte KI-Ersatzteilsuchlösung ist Partium. Die webbasierte Applikation kann auf Smartphones, Tablets oder am Desktop genutzt werden.
Partium ist in zahlreichen Industriebetrieben weltweit im Einsatz und hilft den Nutzern Prozesse rund um die Suche & Beschaffung von Ersatzteilen zu beschleunigen und optimieren. Zu den bekanntesten Kunden im Instandhaltungsbereich im DACH-Raum zählen die Deutsche Bahn, die ÖBB und Wien Energie.
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