Beschaffung, die rechnet. Bestände, die stimmen.
Für SCM- und Procurement-Teams, die aus ihren ERP-Daten präzise Forecasts und konkrete Bestellvorschläge generieren — ohne Excel-Workarounds und Bauchgefühl.
So funktioniert es
Drei Schritte, klare Zuständigkeiten, kein monatelanges Onboarding.
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ERP-Daten in Standardvorlagen eintragen
Materialstamm, Verbräuche, Bestände und Lieferzeiten aus Ihrem ERP — kompatibel mit SAP, Dynamics, ProAlpha, ABAS und Eigenentwicklungen.
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Tech Setup und Upload
Daten hochladen und gemeinsam mit PartsCloud und Data Owner auswerten.
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Bestellvorschläge prüfen & freigeben
Pro-Teil: Menge, Termin, Lieferant. Optimiert auf Ihr Service-Level-Ziel für minimalen Bestand und maximale Verfügbarkeit. Sie nehmen an oder lehnen ab.
Sie wissen, wie Forecasting funktioniert.
Aber ERPs und manuelle Bestellrechnungen kommen an ihre Grenzen, sobald das Sortiment wächst oder Bedarfe volatiler werden.
Aus Disposition wird strategische Planung
Forecasting und Beschaffung in einer Plattform — ohne Excel-Insider-Wissen und ohne wochenlange Schulungen. Mit PartsOS arbeitet Ihre Disposition ab Tag eins produktiv.
Forecast Accuracy, die im S&OP besteht
Unsere ML-Modelle erkennen Saisonalität, Lead-Time-Variabilität, Lifecycles und sporadische Bedarfsmuster — für Prognosen, die im S&OP bestehen.
Vom Forecast direkt zur Bestellung
Forecast und Bestellvorschlag in einem System. Lieferzeiten, MOQs und Lieferantenkonditionen fließen automatisch ein — annehmen oder ablehnen mit einem Klick.
Disposition ohne Excel-Wissen
Klare Oberfläche, transparente Logik. Das Planungs-Know-how bleibt im Team, nicht in einer Excel-Datei.
PartsOS macht Bedarfsplanung zu einem wiederholbaren Prozess.
Wo PartsCloud im Vergleich gewinnt
ERP-Systeme
Setup & Time-to-Value
Setup ohne IT-Großprojekt
Time-to-first-Value
Planungsintelligenz
Prognose-Modell pro SKU
Bestellvorschläge
End-to-End Automatisierung der Bedarfsplanung
Bedienbarkeit & Commercials
Bedienbarkeit
Lizenzmodell
Intuitiv. Leistungsstark.
Hinter der einfachen Oberfläche stehen KI- und Machine-Learning-Modelle, die jede Änderung an Ihren Forecasts einfließen lassen.
Das Ergebnis: belastbare, datenbasierte Entscheidungsgrundlagen.
Was sich für Sie ändert
KPIs, die sich messbar verbessern, statt sich gegenseitig zu blockieren.
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Höhere Forecast Accuracy
Anders als bei klassischen Forecasts fließen Saisonalität, Wartungszyklen und Sondereffekte automatisch mit ein. Kunden berichten von Verbesserungen der Prognosegenauigkeit von 20–40 %.
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Niedrigere Bestände, mehr freies Working Capital
Optimierung auf Ihr Service-Level-Ziel — pro Teil zugeschnitten, nicht über das Sortiment gemittelt. Bestandsabbau von 15–25 % ist die Regel, nicht die Ausnahme.
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Bedarfsplanung als wiederholbarer Prozess
Kein verstecktes Excel-Wissen, das beim Mitarbeiter-Wechsel verschwindet. Ihr Planungsprozess wird transparent, nachvollziehbar und übertragbar.
So nutzen Kunden PartsOS
Erfahren Sie, wie Maschinenbauunternehmen, von Hymmen über Coperion bis EUCO Rail, ihre Ersatzteilplanung mit PartsCloud gezielt verbessert haben.
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EUCO Rail AG
Datengetriebene Ersatzteilplanung für maximale Fahrzeugverfügbarkeit im Schienenverkehr
Mehr erfahren
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Coperion
Intelligente Ersatzteilplanung für mehr Planungssicherheit und Teileverfügbarkeit.
Mehr erfahren
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Weinig AG
KI-gestützte Ersatzteilplanung für einen Weltmarktführer im Holzmaschinenbau
Mehr erfahren
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Hymmen GmbH
Von manueller Disposition zur autonomen KI-Planung
Mehr erfahren
Häufige Fragen aus Supply Chain und Procurement
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Wie integriert sich PartsOS in unseren bestehenden S&OP-Prozess?
PartsOS fügt sich in jeden S&OP-Zyklus ein - wöchentlich, zweiwöchentlich oder monatlich. Der Forecast-Output kann in S&OP-Meetings als Datengrundlage genutzt werden, ohne dass Sie bestehende Prozesse umstellen müssen.
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Welche Forecast Accuracy erreichen Kunden typischerweise nach 3–6 Monaten?
Die meisten Kunden sehen 20–40 % Verbesserung gegenüber ihrem vorherigen Forecast-Niveau innerhalb der ersten sechs Monate. Die Bandbreite hängt von der Datenqualität und der Komplexität des Sortiments ab.
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Wie verhält sich PartsOS bei sporadischen oder volatilen Bedarfen (Lumpy Demand)?
Lumpy Demand ist im Ersatzteilgeschäft die Regel, nicht die Ausnahme. PartsOS nutzt Modelle, die speziell für sporadische Bedarfsmuster ausgelegt sind und wählt pro SKU das passende Modell, nicht ein universelles.
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Können wir Mindestbestellmengen (MOQ), Sicherheitsbestände und Lieferantenkonditionen einpflegen?
Ja. MOQs, Sicherheitsbestände, Servicegrad-Ziele und Lieferantenpreise pro Mengenstaffel sind Teil der Standard-Eingabe. PartsOS berücksichtigt sie automatisch bei der Optimierung der Bestellvorschläge.
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Wie behandelt PartsOS Lieferzeit-Schwankungen?
Lieferzeiten fließen als variable Größe in das Modell ein. Wenn Sie historische Lieferzeit-Daten haben, lernt PartsOS aus der Variabilität und reflektiert das in den Sicherheitsbeständen.
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Werden Bestellungen automatisch ausgelöst oder nur vorgeschlagen?
PartsOS macht Vorschläge. Die Bestellung lösen Sie aus mit einem Klick, in der Disposition. So bleibt die finale Entscheidungshoheit bei Ihrem Team, mit allen Vorteilen automatisierter Vorarbeit.
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Wie gehen wir mit ABC- oder XYZ-Klassifikationen um?
PartsOS klassifiziert SKUs automatisch nach Bedarfsmuster und Wertbeitrag und passt die Forecast- und Disposition-Strategie pro Klasse an. Eine manuelle ABC/XYZ-Pflege ist nicht erforderlich, kann aber überlagert werden, wenn Sie eigene Logiken bevorzugen.
Bereit für planbare Beschaffung?
Jedes Unternehmen ist anders. Was für uns zählt, sind Ihre individuellen Herausforderungen. Lassen Sie uns gemeinsam über Ihr ungenutztes Potenzial sprechen.
Wo steht Ihre Ersatzteilplanung aktuell?
Vier Fragen, zwei Minuten. Anschließend erhalten Sie von unserem Team eine ehrliche, persönliche Einschätzung - zugeschnitten auf Ihre konkrete Situation.
Kostenlos starten
In 30 Minuten klären wir gemeinsam, wie Ihre Testphase aussieht (Scope, Daten-Setup, Start-Termin), sodass PartsOS für Ihren konkreten Use Case funktioniert.