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Wir behaupten nicht, sondern zeigen, warum die Zahl stimmt.
Die KI entscheidet zuerst, wie ein Teil geplant wird – und erst dann, womit.
Ersatzteilbedarf verläuft nicht gleichmäßig. Generische Prognosetools erwarten einen stetigen Verlauf und versagen ausgerechnet bei den wichtigsten Teilen. Bei den meisten Ersatzteilen ist überhaupt kein Muster da, das sich prognostizieren ließe. Deshalb fängt PartsOS nicht bei der Methode an, sondern bei der Frage, wie ein Teil überhaupt geplant werden sollte.
Die KI in PartsOS entscheidet zuerst, wie ein Teil geplant werden sollte und erst dann, womit. Jedes Teil bekommt eine Planungsklasse. Für Forecast-Teile treten anschließend über 52 Prognosemethoden gegeneinander an, für alle anderen werden Sicherheits- und Meldebestand direkt aus Historie, Lieferzeit und Ihrem Verfügbarkeitsziel berechnet. Jedes Ergebnis ist nachvollziehbar: welche Klasse, welche Methode, warum.
Für jedes Teil der Klasse Forecast testen wir über 52 statistische Prognosemethoden gegen Ihre eigene zurückgehaltene Verbrauchshistorie. Das Modell mit dem kleinsten Prognosefehler gewinnt.
Für alle anderen Teile berechnen wir Sicherheits- und Meldebestand direkt aus Historie, Lieferzeit und Ihrem Verfügbarkeitsziel.
Was Sie pro Prognose tatsächlich sehen
und worauf Sie sich verlassen können.
Jede Prognose zeigt zwei Dinge: wie stark sie von Ihrem bisherigen Verbrauch abweicht, in echten Euro, nicht als bloßer Zahlenwert, und wie verlässlich unsere Methode für genau dieses Teil in der Vergangenheit war (Previous Accuracy, von schwach bis sehr gut). Eine große Abweichung bei hoher Verlässlichkeit ist ein reales Signal. Bei niedriger Verlässlichkeit lohnt sich der genauere Blick.
Fragen Sie den PartsOS-Agent, er zeigt Ihnen, welche Historie er genutzt hat, welche Methoden er getestet hat und warum das gewählte Modell gewonnen hat. Keine erfundenen Gründe, keine Maschinen.
Jede Prognose kommt mit einem eigenen Wert: wie gut unsere Methode dieses Teil in den letzten 12 Monaten getroffen hätte, als Prozentzahl von 0 bis 100, eingestuft von schwach bis sehr gut. Das sagt, wie gut sich ein Teil überhaupt vorhersagen lässt, nicht, ob die aktuelle Zahl richtig ist.
Nichts geschieht automatisch. PartsOS plant Ihr Portfolio durch und legt Ihnen nur die Teile vor, bei denen eine Entscheidung von Ihnen nötig ist. Was Sie ablehnen, bleibt, wie es ist – und taucht im nächsten Lauf nicht wieder auf.
Die Modelle arbeiten ausschließlich auf Material- und Bewegungsdaten (Teilenummern, Mengen, Verbräuche).
Ihre Daten werden nicht zum Training von Modellen Dritter verwendet.
Zu jeder Prognose sehen Sie Verfahren, bisherige Verlässlichkeit und Abweichung - prüfbar, nicht nur behauptet.
Zwei Teile, dieselbe prozentuale Abweichung, aber ein komplett unterschiedlicher Schaden. Warum eine Prognose nicht danach bewertet werden sollte, wie falsch sie war, sondern danach, was das Falschliegen gekostet hätte.
Ein Planungszyklus kann tausend Prognosen enthalten. Wie das System automatisch sortiert, was sofort freigegeben werden kann, was warten darf, und was tatsächlich einen Blick braucht.
Über 52 Prognosemethoden pro Teil werden auf Ihrer eigenen Historie getestet. Die Methode mit dem kleinsten Fehler gewinnt. Das gilt für Teile der Klasse Forecast; bei allen anderen prüfen wir Sicherheits- und Meldebestand am Vorjahr.
Jede Prognose zeigt zwei Werte: die Abweichung von Ihrem bisherigen Verbrauch in echten Euro, und wie verlässlich unsere Methode für dieses Teil in der Vergangenheit war — als Prozentzahl von Schwach bis Sehr gut. Beide zusammen sagen mehr als ein einzelner, nicht erklärter Wert.
Previous Accuracy zeigt, wie gut unsere Methode dieses Teil in den letzten 12 Monaten getroffen hätte — als Prozentzahl von 0 bis 100, eingestuft von Schwach bis Sehr gut. Ein hoher Wert heißt: Sie können sich auf die Prognose verlassen. Ein niedriger Wert heißt nicht, dass wir schlecht gewählt haben, sondern dass dieses Teil grundsätzlich schwer vorherzusagen ist und genau das lohnt einen genaueren Blick.
Er bepreist den Prognosefehler in Euro statt in Prozent, über einen Rückblick-Test auf Ihre eigene Verkaufshistorie — er sagt, was eine Abweichung tatsächlich gekostet hätte, nicht nur wie groß sie war. Er dient uns zur Auswahl der besten Methode und für den ROI-Vergleich; die Verlässlichkeit einer einzelnen Prognose sehen Sie separat als Previous Accuracy.
Replacement-Chains, Ausreißer-Erkennung in der Verbrauchshistorie und – wo vorhanden – zusätzliche Stammdatenfelder wie Lieferzeit oder Lagerbestand schärfen jede Prognose zusätzlich.
Nein. Nichts läuft automatisch. PartsOS liefert eine Parameterdatei; ob Sie sie ins ERP übernehmen, entscheiden Sie. Nichts wird ohne Ihren Export überschrieben.
Nein. Der Export ist ein Klick, SAP-bereit, nichts wird händisch neu eingetippt, und es fallen keine zusätzlichen SAP-Lizenzgebühren an.
Nein. PartsOS sortiert automatisch in Planungsklassen. Die meisten Prognosen lassen sich im Bündel freigeben, nur ein Bruchteil braucht Ihre Einzelprüfung.
Ja, aber nicht auf dieselbe Weise. Jedes Teil bekommt zuerst eine Planungsklasse. Nur für Forecast-Teile treten die über 52 Methoden gegeneinander an; für die große Mehrheit berechnet PartsOS Sicherheits- und Meldebestand direkt.
Jedes Unternehmen ist anders. Was für uns zählt, sind Ihre individuellen Herausforderungen. Lassen Sie uns gemeinsam über Ihr ungenutztes Potenzial sprechen.
Wir beantworten Ihre Anliegen, Fragen oder Anmerkungen innerhalb von 24 Stunden.
Finden wir es gemeinsam heraus! Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch, um mehr über unser Angebot und die Möglichkeiten einer Zusammenarbeit zu erfahren.