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Einkauf Machine Learning beschafft Bauteile schneller

Kerngeschäft von Liebherr-Aerospace sind Luftmanagement-, Flugsteuerungs- und Betätigungssysteme, Fahrwerke sowie Getriebe und Elektronik. Die Wiederbeschaffungzeit hierfür benötigter Bauteile kann das Unternehmen jetzt 19 Mal genauer voraussagen.

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Damit dieser A380 weiterhin zuverlässig und vor allem pünktlich abheben kann, hat Inform Datalab im Zusammenwirken mit Liebherr-Aerospace ein neues Machine-Learning-Modul für die Produktionsplanungssoftware „FELIOS“ entwickelt.
Damit dieser A380 weiterhin zuverlässig und vor allem pünktlich abheben kann, hat Inform Datalab im Zusammenwirken mit Liebherr-Aerospace ein neues Machine-Learning-Modul für die Produktionsplanungssoftware „FELIOS“ entwickelt.
(Bild: Liebherr)

Kunden des Luftfahrt-Systemlieferanten Liebherr-Aerospace mit Standorten in Lindenberg und Friedrichshafen sind fast alle renommierten Flugzeughersteller der Welt. Eine neue Machine-Learning-(ML-)Komponente für die Produktionsplanungssoftware „FELIOS“ ermöglicht es dem zum Liebherr-Konzern gehörigen Unternehmen jetzt, seine Wiederbeschaffungszeiten (WBZ) für die rund 300.000 Artikel seines Angebotsspektrums 19 Mal genauer zu prognostizieren. Wie das Unternehmen mitteilt, waren die bisherigen, im ERP-System abgebildeten statischen Planungsdaten aus dem Materialstamm zu ungenau, um präzise vorherzusagen, wie lange die Lieferung eines benötigten Bauteils tatsächlich dauert.

Abweichungen zwischen kalkulierten und realen Zeiten führen zu einer niedrigen Maschinenauslastung, wenn die Materialien zu spät eintreffen.

Sebastian Ullmann, Leiter Organisation Produktionsplanung/OMO bei Liebherr-Aerospace

Eine Datenvalidierung von Liebherr-Aerospace habe gezeigt, dass zwischen dem Plan- und Istwert für das Lieferdatum eine Differenz von fünf Tagen lag, das mittels ML errechnete Prognosedatum hätte eine Abweichung von nur einem Tag gezeigt. Insgesamt hätten sich die mit Machine Learning verbesserten Wiederbeschaffungsprognosen als 19 Mal genauer als die aus dem Artikelstamm gezeigt.

In der langen Zusammenarbeit zwischen Liebherr-Aerospace und Inform hätte man sehr viel Vertrauen aufbauen können, insbesondere auch hinsichtlich des Grunddatenverständnisses. „Deshalb waren wir sicher, so ein innovatives Thema wie Machine Learning (ML) mit Inform in eine Lösung überführen zu können, die sich für uns wirklich auszahlt“, sagt Ullmann. Liebherr-Aerospace nutzt die ML-Funktion jetzt auf Leitungsebene der Einkaufsabteilung. Diese gibt aus den Ergebnissen resultierende Handlungsanweisungen an die rund 30 Sachbearbeiter weiter.

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