Ersatzteillogistik weltweit – ein Weckruf

Tagtäglich versenden Zulieferer, Industrie- oder Verkehrsunternehmen Spezialersatzteile per Kurier um die ganze Welt. Denn ihre Kosten explodieren, wenn Flugzeuge nicht abheben oder Produktionsbänder stillstehen. Aus meinem zweiten Leben als On-Board-Kurier weiß ich, wie groß hier die Optimierungspotentiale durch Datenanalyse und Predictive Maintenance sind.

„Aircraft on Ground (AOG)“ ist die Horrormeldung für jeden Flugreisenden und jede Airline. Wenn ein Airbus A380 aufgrund eines technischen Problems für 24 Stunden am Boden bleiben muss, belaufen sich die Kosten auf 925.000 EUR pro Tag. Richtig teuer kann es werden, wenn das fehlende Ersatzteil aus einer weit entfernten Produktionsstätte eingeflogen werden muss. Ähnlich sieht es aus, wenn ein Schiff den Hafen nicht verlassen kann oder die Produktion eines Automobils aufgrund von fehlenden Teilen gestoppt werden muss. Hier sprechen wir schnell von zweistelligen Millionenbeträgen, die bei einer Unterbrechung der Produktion pro Tag anfallen.

Seit Jahren bin ich ein Teil all derer, die sich darum kümmern, dass solche Probleme eine Ausnahme bleiben. Es gibt kaum etwas, das ich innerhalb der letzten sechs Jahre und während einem meiner 150 Aufträge noch nicht transportiert habe. Das reicht von Ersatzteilen für Flugzeuge, Helikopter oder Schiffe sowie Teilen für die großen deutschen Automobilhersteller und andere Fertigungsindustrien bis hin zu Ausschreibungsunterlagen für Großprojekte, Kündigungen oder Notfalllogistik.

Sehnsüchtig erwartet wie der Weihnachtsmann

Manchmal fühle ich mich wie der Weihnachtsmann. Am Zielort werde ich sehnsüchtig und ungeduldig erwartet und die Freude der Menschen, wenn sie die so dringend benötigte Ware bekommen, ist genauso groß wie bei Kindern an Heiligabend.

Ein Transport läuft immer nach dem gleichen Muster ab. Im Normalfall klingelt das Telefon und ich werde beispielsweise gefragt, ob ich für einen Auftrag nach Shanghai am gleichen Tag verfügbar bin. Dann bekomme ich alle notwendigen Informationen zum Transport, die Flugtickets sowie alle wichtigen begleitenden Dokumente per Mail zur Verfügung gestellt. Das Transportgut erwartet mich am Flughafen und ich sorge dafür, dass es über den Zoll regelkonform das Land verlässt. Je nach Größe nehme ich die Ware mit an Bord oder gebe sie als Priority Gepäck auf, so dass sie am Zielort als erstes am Kofferband verfügbar ist. Den kompletten Transport tracke ich über eine App, so dass immer ersichtlich ist, wo ich mich befinde und wann ich ankommen werde. Bei jeglichen außerplanmäßigen Ereignissen (z.B. Sperrung eines Airports wegen Schnee) steht mir ein Team in Deutschland 24/7 zur Verfügung, um sofort nach passenden Alternativen zu suchen, damit sich der Transport nicht verspätet. Nach erfolgreicher Ankunft am Zielort sorge ich dafür, dass die Ware über den Importzoll eingeführt wird und übergebe diese anschließend dem Kunden, der mir den Erhalt quittiert. Soweit so gut.

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Nichts-Geht-Mehr-Risiken wären zu verhindern

Die nebenberufliche Tätigkeit als On-Board-Kurier ist sehr spannend, da immer unvorhersehbare Ergebnisse eintreten können und man schnell Lösungen finden muss, damit sich der Transport nicht verzögert. Jedoch habe ich mich immer wieder gefragt, ob viele der Engpässe nicht doch vorhersehbar gewesen wären?

Allein wenn ich die Kosten der technischen Funktionsausfälle hochrechne, die meine Einsätze in den letzten Jahren auslösten, komme ich schnell in den Bereich mehrerer Millionen Euro. Funktionale Instandhaltungslösungen gekoppelt mit Predictive Maintenance Prozessen könnten diese Kosten für Unternehmen drastisch reduzieren und wäre ein heute absolut machbarer Teil des Risikomanagements jedes Technologieunternehmens.

Beim Blick auf die erfolgreichen Projekte unserer Division Analytics & Data wurde mir klar, was mithilfe einer Datenanalyse alles machbar ist. Die Informationen, die eine Aussage zur Wahrscheinlichkeit von „unvorhersehbaren“ Ereignissen zulassen, sind in vielen Unternehmen durchaus vorhanden, aber in vielen unterschiedlichen Datensilos versteckt und für sich gesehen auch nur teilweise aussagekräftig. Die Aufgabe meiner Kollegen besteht darin, die Informationen aus den vielen Quellen zu extrahieren, miteinander zu verbinden und mit intelligenten mathematischen Verfahren in Zusammenhang zu bringen.

Vom Datensilo zum Algorithmus mit Vorhersagekraft

Dabei kann durchaus schon der erste Teil, die Extraktion von Daten anspruchsvoll sein: unterschiedliche Formate, Strukturen, Technologien, Vergänglichkeit machen den Extrakt teilweise kompliziert. Einmal vorliegend, liegt die Herausforderung in der intelligenten Verknüpfung der Daten: was hängt wie zusammen, welche Abhängigkeiten müssen beachtet werden?

Dann haben wir ihn vor uns liegen: den „goldenen Datensatz“, in dem alle Informationen zu einem Ereignis zusammengefasst sind. Jetzt können wir mit mathematischen und auch Methoden des maschinellen Lernens die Zusammenhänge in den Daten berechnen. Aus einem einmaligen Ansatz entsteht so eine aussagekräftige Analyse, die helfen kann, einen nicht optimalen Prozess zu verbessern. Oder, die Königsdisziplin: der Algorithmus wird nun laufend eingesetzt, um sofort zu erkennen, wenn man auf ein unerwünschtes Ereignis zusteuert. Zufall ist dann nur noch eine Wahrscheinlichkeit.

B2C-Anbieter und erste Industrieunternehmen gehen voran

Beispiele für diesen Ansatz gibt es viele: in Call-Centern wird die Wahrscheinlichkeit berechnet, mit der ein Mobilfunkkunde den Vertrag nicht verlängert, in der Produktion von Badewannen wird ermittelt, warum die Emaille-Beschichtung fehlerhaft ist und beim Aluminiumguss werden die optimalen Produktionsbedingungen errechnet, um die verschiedenen Parameter automatisch zu regulieren und damit Ausschuss zu vermeiden.

Genauso kann man heute bei Flugzeugtriebwerken den optimalen Wartungszeitpunkt und die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls bestimmen und somit Teile austauschen, bevor sie tatsächlich defekt sind oder die Ersatzteile vorausschauend bereitstellen, wo sie benötigt werden.

60 % der Standzeiten wären vermeidbar

60 % meiner Transporte als On-Board-Kurier wären mithilfe einer Datenanalyse sowie dem Einsatz von Predictive Planning Tools vermeidbar gewesen. Denn in diesen Fällen gab es rein technische Faktoren, die in einer analytischen Früherkennung aufgefallen wären. Die Ersatzteile hätten dann somit im Wartungsintervall oder geplanten Einsatz beschafft werden können.

Wenn durch meine Tätigkeit als On-Board-Kurier die Standzeit eines Airbus A380 von drei auf zwei Tage reduziert werden kann, ist die Kosteneinsparung bereits enorm. Durch eine vorausschauende Wartung bzw. die direkte Verfügbarkeit des Ersatzteils wird die Standzeit jedoch nochmals reduziert oder sogar komplett vermieden. Die ungeplanten Reparatur-Kosten gehen dann gegen Null. Vom positiven Aspekt auf die Zufriedenheit von Passagieren oder industriellen Endkunden ganz zu schweigen.

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