Ersatzteilprognose
Ersatzteile so prognostizieren, dass Lieferzeiten kürzer und Kundinnen und Kunden zufriedener werden? Dieser Aufgabe hat sich das Technologie-Transfer-Zentrum für Data Analytics und Künstliche Intelligenz Günzburg (TTZ Günzburg) gemeinsam mit Praxispartner AL-KO gewidmet. Im Folgenden erklären die Beteiligten, wie dabei KI ins Spiel kommt und welche Lösungen sie entwickelt haben.
Nominiert für den Bayerisch-Schwäbischen Innovationspreis Transfer 2024 der Hochschule Neu-Ulm
Worum geht es in dieser Kooperation?
Das Projekt widmet sich der Bedarfsprognose von Ersatzteilen für die AL-KO Geräte GmbH; ein Unternehmen, das verschiedene Gartengeräte – von der Heckenschere bis zum Rasentraktor – herstellt. Ziel war es, durch KI-gestützte Prognose zu kurzen Lieferzeiten und damit zu einer höheren Kundenzufriedenheit zu gelangen.
Dieses Ziel verfolgen das TTZ Günzburg und AL-KO in zwei Phasen: In der Machbarkeitsphase werden für einige ausgewählte Ersatzteile verschiedene Prognosemodelle aus der Zeitreihenanalyse erstellt und getestet. Die Prognoseergebnisse der verschiedenen Modelle werden untereinander sowie mit Ergebnissen einfacher (nicht intelligenter) Berechnungen verglichen. Das Modell mit den besten Ergebnissen soll dann in der Implementierungsphase auf den gesamten Beschaffungsprozess ausgeweitet werden.
Das Projektteam am TTZ Günzburg
Der Praxispartner
Die Initiative zur Auftragsforschung ging von der Firma AL-KO Geräte GmbH aus, die ihre Fragestellung mit Methoden der Data Analytics und Künstlicher Intelligenz lösen wollte – damit waren sie beim TTZ Günzburg genau an der richtigen Stelle.
Die Zusammenarbeit zwischen AL-KO und uns war sehr eng und auf Augenhöhe gestaltet. Phasenweise gab es sogar wöchentliche Projektmeetings. AL-KO hat die Daten sowie die Unternehmensperspektive eingebracht. Dadurch waren wir in der Lage, ein tiefes Datenverständnis aufzubauen, und konnten auf dieser Basis verschiedene KI-Modelle aufsetzen, testen und optimieren.
Interview mit Sarah Dreher und Raphaela Erbel
[1] Wie würden Sie Ihr Projekt in drei Schlagworten beschreiben?
Austauschintensiv, anwendungsbezogen, spannend
[2] Was ist das Besondere an Ihrem Projekt?
Viele reden nur über KI. Wir erstellen konkrete und maßgeschneiderte KI-Lösungen: Im Rahmen dieses Projekts haben wir den kompletten Entwicklungszyklus für eine KI-Anwendung durchlaufen und am Ende ein lauffähiges KI-Modell realisiert.
[3] Was bedeutet Transfer für Sie?
Transfer in diesem Projekt bedeutet, dass keiner allein das Problem lösen kann. Ohne den kontinuierlichen Austausch und das Fachwissen von AL-KO wäre die Umsetzung nicht möglich gewesen. Diese Form der Zusammenarbeit setzt ein großes Maß an Vertrauen voraus. Es gab einen permanenten Informationsaustausch und auch Diskussionen mit den Projektbeteiligten bei AL-KO. Neue Erkenntnisse wurden stets abgesprochen, um darauf aufbauend eine klar definierte, gemeinsame Entscheidung für das weitere Vorgehen zu treffen.
[4] Was nehmen Sie aus dem Projekt mit – fachlich, aber auch persönlich?
Die wichtigste fachliche Erkenntnis war: das komplexeste Modell liefert nicht unbedingt die besten Ergebnisse. Das kommt einfach ganz auf den konkreten Anwendungsfall an. Es war eine tolle Erfahrung, mit AL-KO einen interessierten und begeisterten Partner zu haben, der aktiv im Projekt mitgearbeitet hat.
Persönlich können wir sagen: Nachdem wir dieses Projekt im Rahmen des TTZ Günzburg erfolgreich durchgeführt haben, sind wir uns nun sicher, dass dies der ideale Ort ist, um unsere Forschung und damit unsere Promotionsvorhaben voranzutreiben.
