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Eine intelligente Prognose

Maschinelle Lernverfahren ermöglichen eine langfristige Prognose von Ersatzteilbedarfen auf Basis großer Datenmengen. Das hilft unter anderem der BSH Hausgeräte GmbH.

Foto: Bounlow pic/Fotolia
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Sandra Lehmann
Forschung

Die Ersatzteillogistik gilt als die Königsdisziplin der Logistik – die Anforderungen sind sowohl hochkomplex als auch zeitkritisch. Eine präzise Prognose der Nachfrage von Ersatzteilen ist somit essenziell, um eine verlässliche und fortwährende Langzeitverfügbarkeit sicherzustellen und dabei die anfallenden Kosten zu minimieren. Innovative Datenanalyse-Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens können hier den entscheidenden Mehrwert liefern und die Planung effizient unterstützen.

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Artikel Eine intelligente Prognose
Seite 54 bis 55 | Rubrik EXTRA
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