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Wie man die Prognose von Ersatzteilen mit prädiktiven Modellen verbessert
Januar 08, 2025
Die Ersatzteilprognose ist jetzt noch intelligenter. Die Vorhersagemodelle von ePlaneAI helfen Luftfahrtunternehmen, Ausfallzeiten zu reduzieren, Kosten zu senken und ihre Flotten in der Luft zu halten.
In der Luftfahrt ist Präzision nicht nur Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Das Ersatzteilmanagement spielt eine entscheidende Rolle, um Flotten betriebsbereit zu halten, kostspielige Verzögerungen zu vermeiden und das Kundenvertrauen zu erhalten. Viele Luftfahrtunternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, den Ersatzteilbedarf präzise vorherzusagen. Dies führt zu hohen Lagerkosten für überschüssige Lagerbestände oder zu AOG-Vorfällen bei unzureichender Lagerhaltung. Beide Folgen sind vermeidbar.
Herkömmliche Methoden basieren auf fehleranfälligen manuellen Prozessen, wie der Dateneingabe in Tabellenkalkulationen, oder auf reaktiven Ansätzen, bei denen auf Engpässe reagiert wird, anstatt diese durch proaktivere Bedarfsprognosen zu verhindern. Dadurch entstehen Lücken im Teilemanagement, was zu Fehlbeständen oder Überbeständen führt. Beide Szenarien können finanziell katastrophal sein.
Prädiktive Modelle bieten eine bahnbrechende Lösung. Luftfahrtunternehmen können die Nachfrage mithilfe fortschrittlicher Bestandsanalysen und quantitativer Nachfrageprognosemodelle mit beispielloser Genauigkeit prognostizieren.
In diesem Artikel untersuchen wir die Schwächen traditioneller Prognosemethoden und die Vorteile eines prädiktiven Modellierungsansatzes. Außerdem zeigen wir, wie die Bestandsautomatisierungsplattform von ePlaneAI die Nachfrage präzise prognostiziert und so eine schlankere, effizientere Lieferkette ermöglicht.
Traditionelle Prognosen und warum sie nicht ausreichen
Die Nutzung von Daten und Marktforschung zur Datenprognose ist keine neue Wissenschaft. Schon lange nutzen Menschen messbare Datenpunkte, um zukünftige Ergebnisse und Ereignisse vorherzusagen. Die Methoden dafür haben sich jedoch im Laufe der Zeit weiterentwickelt und ermöglichen nun konsistentere Eingangsvariablen und präzisere Prognosen.
Tabellenkalkulationen und isolierte Datenquellen galten einst als hochmoderne Werkzeuge zur Optimierung von Prozessen, die seit Mitte des 20. Jahrhunderts mühsam manuell durchgeführt wurden. Doch die Geschwindigkeit moderner Flugoperationen hat diese traditionellen Methoden in den Schatten gestellt.
Der rasante technologische Fortschritt und der rasante Informationsfluss erfordern Systeme, die nahtlos mit Echtzeitdaten interagieren können. Zwar wurden einige Arbeitsaufgaben bereits auf computergestützte Systeme verlagert, doch die anhaltende Abhängigkeit von veralteten, manuellen Prozessen führt zu Engpässen. Diese Ineffizienzen werden in einer Umgebung noch verstärkt, in der automatisierte Systeme riesige Datenmengen in Sekundenschnelle verarbeiten, während manuelle Methoden kaum Schritt halten können.
Traditionelle Ansätze zur Ersatzteilprognose sind dadurch obsolet geworden. Integration, Geschwindigkeit und Genauigkeit waren noch nie so wichtig wie heute. Das Festhalten an jahrzehntealten Methoden birgt die Gefahr, dass der Betrieb anfällig für Fehler, Verzögerungen und zunehmende Ineffizienzen wird.
Manuelle Prozesse führen zu Ineffizienzen
Herkömmliche Prognosemethoden basieren häufig auf früheren Verkaufsdaten in Tabellenkalkulationen oder generischen ERP-Tools. Beide sind anfällig für menschliche Fehler und bieten keine Echtzeit-Einblicke. Wartungsteams müssen den Bedarf anhand vergangener Trends schätzen und können kritische dynamische Variablen wie Komponentenverschleiß, Flugbedingungen oder Kundennachfrage nur begrenzt berücksichtigen.
Prognosen sind ohne Schlüsselkennzahlen unvollständig
Bei der Prognose des Ersatzteilbedarfs sind Ihre Prognosen nur so gut wie die vorhandenen Daten – und herkömmliche Methoden weisen erhebliche Lücken auf. Manuelle Dateneingabe führt zu Ungenauigkeiten, das eigentliche Problem ist jedoch die schiere Anzahl von Variablen, die Sie nicht manuell berücksichtigen können:
- Wissen Sie, wie hoch der Lagerbestand in jedem Lager ist?
- Können Sie vorhersagen, welche Region als nächstes Teile benötigt?
- Wie lange dauert es, Komponenten dorthin zu bringen, wo sie benötigt werden?
Präzise Prognosen erfordern heute mehr als statische Daten und regelmäßige Aktualisierungen. Die Häufigkeit von Bestandsprüfungen und Bedarfsermittlungen muss der Geschwindigkeit der modernen Luftfahrt entsprechen.
Reaktive Prognosen kommen zu spät
Mit herkömmlichen Prognosemethoden können Luftfahrtunternehmen nurreagierenDaten. Wenn Probleme auftreten, beispielsweise wenn ein wichtiges Teil nicht verfügbar ist oder überbevorratte Komponenten hohe Lagerkosten verursachen, bemühen sich Unternehmen um eine schnelle Lösung. Dieser reaktive Ansatz führt häufig zu Flugverboten und Betriebsunterbrechungen. Allein durch „Aircraft on Ground“ (AOG) entstehen den Fluggesellschaften Kosten von 10.000 US-Dollar pro Stunde.AAA-Luftunterstützung).
Fehlende Integration mit anderen Echtzeitdaten
Herkömmliche Systeme können in der Luftfahrt, in der viele Prozesse digitalisiert sind, kaum mithalten. Während andere Bereiche von Automatisierung und Echtzeit-Computing profitieren, bleiben manuelle Prozesse ein kritischer Engpass.
Diese fehlende Integration mit aktuellen Leistungsdaten macht das Bestandsmanagement ineffizient und reaktiv. Darüber hinaus schränken diese Altsysteme oft die Analyse historischer Daten ein, sodass separate BI- und Datenteams die Erkenntnisse zusammentragen müssen. Dies verzögert den Zugriff auf verwertbare Informationen – ein noch stärkerer Kontrast zur Geschwindigkeit der umgebenden digitalisierten Prozesse.
Prädiktive Modelle für präzise Bestandsprognosen
Prädiktive Modellierung schließt die Lücken herkömmlicher Methoden, indem sie umfangreiche Datensätze analysiert und trainiert, darunter historische Nutzungstrends, Betriebsbedingungen, Komponentenlebenszyklen und andere Muster. So funktioniert sie:
- Analyse von Bestandstrends und -bewegungen:Prädiktive Algorithmen werten historische Verbrauchsdaten, Lagerbewegungen zwischen Standorten und Nachschubmuster aus, um Trends zu erkennen und den zukünftigen Bedarf vorherzusagen. Werden beispielsweise Teile häufig zwischen Lagerniederlassungen transportiert, um Engpässe auszugleichen, kann das Modell optimale Lagerbestände für jeden Standort empfehlen, um Transportverzögerungen und -kosten zu reduzieren.
- Berücksichtigung regionaler und betrieblicher Variablen:Faktoren wie Wartungspläne, regionale Nachfragemuster und Betriebsbedingungen werden in die Prognose des Lagerbedarfs einbezogen. Beispielsweise kann es in einer Region mit hoher Nachfrage während der Hauptreisezeit zu häufigeren Lagerauffüllungen kommen als in Gebieten mit geringerem Verkehrsaufkommen.
- Lagerbestandsausgleich zwischen den Standorten:Prädiktive Modelle analysieren Bestandsabweichungen und Auslastungsraten über mehrere Lager hinweg und schlagen Umverteilungs- oder Beschaffungsstrategien vor. Dieser Ansatz minimiert Lagerausfälle in kritischen Bereichen und verhindert gleichzeitig Überbestände an Standorten mit geringer Nachfrage. Dadurch wird die Gesamteffizienz der Lagerhaltung optimiert.
Hauptvorteile der prädiktiven Prognose
1. Vermeidung von Lagerbeständen
Lagerbeständekann Wartungspläne stören und Flugzeuge am Boden halten, was zu massiven finanziellen Verlusten führt. Prädiktive Modelle ermöglichen Luftfahrtunternehmen eine vorausschauende Planung und stellen sicher, dass kritische Komponenten bei Bedarf immer verfügbar sind.
2. Reduzierung überschüssiger Lagerbestände
Überbestände an Ersatzteilen binden nicht nur Kapital, sondern verursachen auch Lager- und Abschreibungskosten. Prognosemodelle gleichen Lagerbestände aus, indem sie die Lagermengen an die tatsächlichen Bedarfsprognosen anpassen. Luftfahrtunternehmen, die diese Tools einsetzen, berichten von deutlichen Einsparungen bei den Lagerkosten.
3. Optimierung der Wartungspläne
Mithilfe prädiktiver Prognosen können Wartungsteams die Ersatzteilverfügbarkeit an geplante Wartungsfenster anpassen. Diese Koordination minimiert Ausfallzeiten und maximiert die Flottenverfügbarkeit sowie die allgemeine Betriebseffizienz.
4. Verbesserung der Finanzplanung
Prädiktive Modelle setzen Betriebskapital frei und reduzieren unnötige Ausgaben, indem sie den Lagerbestand an die tatsächliche Nachfrage anpassen. Diese Optimierung fördert die langfristige finanzielle Stabilität, was insbesondere für Spediteure mit geringen Margen wichtig ist.
5. Steigerung des Cashflows und der Lagerumschlagshäufigkeit
Eine effiziente Ersatzteilprognose stellt sicher, dass die Lagerbestände eng mit der Nachfrage übereinstimmen und verhindert so die Kapitalbindung in Überbeständen. Dieser Ansatz verbessert den Cashflow und ermöglicht es, Ressourcen dort einzusetzen, wo sie am dringendsten benötigt werden. Darüber hinaus verringert ein besserer Lagerumschlag das Risiko der Veralterung, minimiert Abfall und maximiert die Betriebseffizienz.
Der prädiktive Ansatz von ePlaneAI für das Ersatzteilmanagement
ePlaneAIkombiniert fortschrittliche prädiktive Analysen mit luftfahrtspezifischem Wissen für herausragende Bestandsprognosen. Das bietet die Plattform:
Aus riesigen Datensätzen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen
ePlaneAI hilft Ihnen, den Wald vor lauter Bäumen zu erkennen – oder besser gesagt, die Trendmuster in einer Flut historischer Daten zu erkennen. Die Plattform verarbeitet historische Daten und untersucht Flottennutzung, Umweltfaktoren und andere Variablen, um die Nachfrage präzise vorherzusagen.
Bestandsüberwachung in Echtzeit
Das System integriert KI mit ERP undBestandsverwaltungssystemeUm Echtzeit-Updates zu Lagerbeständen und Teilelebenszyklen bereitzustellen. Prädiktive Warnmeldungen informieren Teams, wenn voreingestellte Schwellenwerte erreicht werden oder sich ein Teil dem Ende seiner Nutzungsdauer nähert. Dies könnte eine automatisierte Beschaffung nach Geschäftsregeln auslösen.
Anpassbar an die Anforderungen der Flotte
Die Aviation-KI-Plattform von ePlaneAI ist auf die besonderen Anforderungen von Flugzeugflotten zugeschnitten. Ob Bestandsverwaltung für eine Regionalfluggesellschaft, einen globalen Carrier oder einen MRO mit mehreren Standorten – das System erfüllt branchenspezifische Betriebsanforderungen.
ePlaneAI kann in jedem Szenario basierend auf der prognostizierten Nachfrage automatisch Nachbestellungen durchführen oder bestehende Bestellungen anpassen. Dies bedeutet ausreichend Vorlaufzeit, um benötigte Ersatzteile zu beschaffen oder überschüssige Bestellungen zu stornieren.
Ersatzteilprognose in der Praxis
Hier sind einige Beispiele aus der Praxis, wie Angebotsprognosen die Betriebseffizienz steigern:
- Bis zu 30 % Ermäßigung bei AOG-Ereignissen.Durch proaktive MRO-Wartung,Branchenstudieberichtet, dass Fluggesellschaften potenzielle Wartungsprobleme, einschließlich Ersatzteilbedarf, frühzeitig erkennen können, um die Anzahl der Flugausfälle zu minimieren.
- Verbesserte Zusammenarbeit mit Flotten und OEM-Herstellern.Offener Datenfluss ermöglicht den Echtzeit-Austausch von Lagerbeständen, Lieferzeiten und Wartungsplänen zwischen Fluggesellschaften und OEMs. Diese Transparenz trägt dazu bei, Verzögerungen bei der Ersatzteillieferung zu vermeiden und die Koordination der gesamten Lieferkette zu verbessern.
- Schnellere Reaktionszeiten bei ungeplanten Wartungsarbeiten.Mithilfe prädiktiver Datenanalysen können Fluggesellschaften Teileengpässe frühzeitig erkennen und sicherstellen, dass in kritischen Situationen Ersatzteile verfügbar sind. Dies minimiert Reparaturzeiten und sorgt für einen reibungslosen Betriebsablauf.
- Bessere Kostenkontrolle und Abfallreduzierung.Prognosetools kennzeichnen langsam drehende oder veraltete Teile. So können Unternehmen Lagerbestände umverteilen oder mit Lieferanten über präzisere Lagerbestände verhandeln. Dies reduziert Lagerkosten und den durch Überbestände verursachten Abfall.
Funktionsweise prädiktiver Modelle zur Teileprognose
Datenintegration
Vorhersagemodelle, die auf fortschrittlichen Techniken wie neuronalen Netzwerken basieren, ziehen Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter historische Nutzungstrends, Lagerbestände in Echtzeit, Leistungskennzahlen von Lieferanten und Betriebsvariablen wie Flugpläne oder saisonale Nachfrage.
Diese Modelle konzentrieren sich nicht nur auf Hightech-Szenarien wie Sensordaten, sondern bewältigen auch grundlegende Inventaraufgaben.
Traditionelle Methoden basieren auf fehleranfälligen manuellen Prozessen, wie der Dateneingabe in Tabellenkalkulationen, oder reaktiven Ansätzen, die auf Engpässe reagieren, anstatt proaktivere Methoden der Bedarfsprognose zu verwenden, um diese zu verhindern. Diese hinterlassen Lücken in Ihrem Teilemanagement, was zu Lagerausfällen oder Überbeständen führt. Beide Szenarien können finanziell verheerend sein.Das System könnte die täglichen Lagerbewegungen zwischen mehreren Lagern analysieren, um Abweichungen zu erkennen und Anpassungen in Echtzeit vorzuschlagen, um Überbestände an einem Standort zu vermeiden und Engpässe an einem anderen zu verhindern.
Mustererkennung
Diese Algorithmen sind hervorragend darin, Korrelationen und Trends zu erkennen, die bei manuellen Prozessen nicht offensichtlich sind. Predictive Analytics kann Muster in der Lagernutzung, der Lieferantenzuverlässigkeit oder sogar Nachfrageschwankungen identifizieren, die durch externe Faktoren wie Wetter oder geopolitische Ereignisse verursacht werden.
Beispiel:Wenn ein bestimmter Lieferant ständig zu spät liefert, kann das Modell das Problem kennzeichnen und eine Anpassung der Bestellvorlaufzeiten empfehlen, um einen Pufferbestand aufrechtzuerhalten.
Proaktive Planung
Prädiktive Modelle nutzen Simulationen, um Routineszenarien und potenzielle Störungen zu planen. Sie prognostizieren nicht nur Nachfragespitzen oder Lagerbestände, sondern geben Teams auch Hinweise zu optimalen Nachbestellpunkten und Beschaffungsplänen, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.
Beispiel:Während der Hauptreisezeit empfiehlt das System möglicherweise die Vorbestellung häufig verwendeter Verbrauchsmaterialien wie Sitzbezüge oder Glühbirnen und optimiert gleichzeitig die Nachschubzyklen für Regionen mit hoher Nachfrage.
Feinabstimmung Ihres Vorhersagemodells
Präzise Prognosen basieren auf sauberen, umfassenden Daten. Die Plattform von ePlaneAI integriert kontinuierlich Echtzeit-Updates von IoT-Sensoren, ERP-Systemen und Lieferantennetzwerken, um blinde Flecken zu minimieren. Benutzer können Variablen wie Vorlaufzeiten oder Prioritätsstufen für AOG-Teile anpassen, um sicherzustellen, dass das Modell die betrieblichen Realitäten widerspiegelt.
- Priorisieren Sie kritische VariablenNicht alle Datenpunkte haben das gleiche Gewicht. Das System ist so konzipiert, dass es wichtige Variablen wie AOG-Prioritätsteile hervorhebt und weniger kritische Komponenten in den Hintergrund rückt. So wird sichergestellt, dass sich die Prognosen auf das Wesentliche für die Flottenbereitschaft konzentrieren.
- Feedbackgesteuerte VerbesserungObwohl die Vorhersagemodelle von ePlaneAI hochentwickelt sind, sind gelegentliche Anpassungen erforderlich. Wenn Feedback aus der Praxis Abweichungen aufzeigt – beispielsweise eine falsch berechnete Nachfrage nach einem bestimmten Teil – arbeitet das Team von ePlaneAI mit den Nutzern zusammen, um das Modell zu verfeinern. Dieser Prozess berücksichtigt neue Datenpunkte und Faktoren, um Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
- Anpassung an betriebliche VeränderungenDer Flugbetrieb ist dynamisch, und die ePlaneAI-Plattform entwickelt sich mit. Ob Flotten wachsen, Routen sich ändern oder sich die Umweltbedingungen verändern – die Plattform passt sich an, um sicherzustellen, dass die Bestandsprognose präzise und umsetzbar bleibt.
KI und prädiktive Modellierung können die Bestandsprognose neu definieren
Prädiktive Bestandsprognosen sind für Luftfahrtunternehmen unerlässlich, um ihre Betriebsabläufe zu optimieren und ihre Geschäftsstabilität in einer herausfordernden Branche zu sichern. Mit Plattformen wie ePlaneAI können Sie die Nachfrage antizipieren, den Bestand optimieren und kostspielige Ausfallzeiten reduzieren.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Echtzeitdaten können Luftfahrtunternehmen das Ersatzteilmanagement von einer reaktiven Belastung in einen proaktiven Vorteil für intelligentere Entscheidungen, schlankere Abläufe und eine stets flugbereite Flotte umwandeln.
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