PartsOS Planning
Haver & Boecker: Disposition mit 20.000 SKUs, KI-basiert und serviceorientiert
Wie der globale Maschinenbauer mit PartsOS Planning den Schritt von reaktiver, manueller Bestandsplanung zu KI-basierten Bestellvorschlägen geht und sein Service-Level erhöhen möchte.
Wer ist Haver & Boecker?
HAVER & BOECKER ist ein traditionsreiches, familiengeführtes Industrieunternehmen mit Sitz in Oelde (Westfalen), das 1887 gegründet wurde. Es zählt heute zu den international führenden Technologieanbietern in den Bereichen Drahtgewebe und Maschinenbau und ist weltweit mit zahlreichen Tochtergesellschaften vertreten. HAVER & BOECKER vereint somit zwei zentrale Geschäftsbereiche unter einem Dach:
🔹 Drahtweberei (Wire Weaving Division)
🔹 Maschinenfabrik (Machinery Division)
Innerhalb der Maschinenfabrik entwickelt HAVER & BOECKER Anlagen zur Abfüllung, Verpackung und Logistik von Schüttgütern (z. B. Zement, Baustoffe, Chemikalien oder Lebensmittel). Dazu zählen unter anderem Abfüllmaschinen, Wäge- und Dosiersysteme sowie komplette Verpackungslinien.
Ein wichtiger Bestandteil dieses Geschäftsfeldes ist das Thema Ersatzteile und Service:
Hohe Anlagenverfügbarkeit: Ersatzteile sind essenziell, um Stillstände zu vermeiden und Produktionsprozesse schnell wiederherzustellen.
Lange Lebenszyklen: Industrieanlagen laufen oft über viele Jahre – eine zuverlässige Ersatzteilversorgung sichert den langfristigen Betrieb.
Originalteile & Qualität: Passgenaue Original-Ersatzteile gewährleisten optimale Leistung, Sicherheit und Effizienz der Maschinen.
Das macht Ersatzteilversorgung zur Geschäftsbasis für Haver & Boecker und für jeden ihrer Kunden weltweit. Durch den hohen Anteil an Sondermaschinen und der langen Laufzeiten ist die Vielzahl an Ersatzteilen sehr hoch. Über 20.000 unterschiedliche Artikel wurden in den vergangen drei Jahren als Ersatzteil verkauft.
Die Ausgangslage
Die dispositive Planung aller Artikel erfolgt automatisiert nach strikten und rigiden Richtlinien. Hier werden alle Artikel, unabhängig ob Ersatzteil oder Teil für die Maschine, gleichgestellt. Es fehlt ein klarer Fokus auf Ersatzteile sowie eine differenzierte Prognoselogik, da aktuell ausgewählte Teile mit der gleichen Prognosemethode (leicht angepasste Mittelwert der vergangenen 12 Monatsverbräuche) geplant werden.
Konkret bedeutete das:
🔹 Reaktive Forecasts: Bestände basierten auf dem Verbrauch der letzten 12 Monate.
🔹 20.000 SKUs, hohe Komplexität: Ein Sondermaschinen-Portfolio entzieht sich jeder Standardisierung. Bevorratungsentscheidungen werden pauschal getroffen oder werden händisch angepasst, was viel Abstimmungsaufwand kostet.
🔹 Rigide Dispo-Richtlinien: Sie führten zu häufigen Kleinbestellungen mit Prozesskosten von rund 100 € pro Vorgang.
🔹 Stock-Out Situationen: kritische Ersatzeile fehlen immer wieder und verlängern Lieferzeiten und sorgen für Termin Verzüge.
🔹 Keine hohe Lagerreichweite und Lagelieferzeiten: Kunden sind mit der Lieferzeit nicht glücklich, was zu Lost-Sales (insbesondere bei marktgängigen Artikeln) führt.
Im Ergebnis: ein Dispositions-Team muss bei Ersatzeile viel zu häufig hinterhaken und im operativen gegen Rückstände und Stock-Out Situation ankämpfen.
Warum PartsCloud
Vor der Entscheidung wog Haver & Boecker bewusst drei Alternativen ab:
PartsCloud gewann auf drei Kriterien:
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KI- und ML-basierte Planung statt 12-Monats-Logik
PartsOS Planning analysiert nicht nur Vergangenheit, sondern erkennt Saisonalitäten, Peaks, Lebenszyklen und Verbrauchsmuster und kann das spezifische Maschinenwissen von Haver & Boecker einbeziehen. Aus reaktiver wird proaktive, datengetriebene Planung.
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Integration statt Ablösung
PartsOS Planning arbeitet als eigenständiges KI-Tool und ergänzt das bestehende SAP-Setup. Das hält Aufwand und IT-Risiko niedrig und bringt Tempo, das eine S/4HANA-Migration so nicht liefern kann.
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Direkter Hebel auf alle Schmerzpunkte gleichzeitig
Service-Level hoch, Prozesskosten runter, Verschrottungen runter und der Bestand wird dort gezielt aufgebaut, wo er heute fehlt. Bedarfsgerecht statt pauschal. Im Zentrum steht dabei der Service-Level: Er ist für Haver & Boecker der wichtigste Hebel und die zentrale Zielgröße des Business Cases.
Das Setup
Die Testphase startete mit 150 Materialnummern als Initial-Scope.
Die nächste Stufe: Schrittweise Ausweitung in Richtung ~10 % des SKU-Portfolios – rund 2.000 Artikel werden in PartsOS Planning eingespielt und analysiert. Bestellanforderungen werden in dieser Phase bewusst noch nicht automatisiert ausgelöst, sondern weiter manuell von der Disposition übernommen.
Seit KW 22 setzt Haver & Boecker PartsOS Planning gezielt für die kritischsten Artikel ein – also für die Ersatzteile, die in der Vergangenheit immer wieder zu spät verfügbar waren.
Parallel laufen:
🔹 Datenintegration über strukturierte Excel-Uploads als pragmatischer Start vor einer tieferen SAP-Integration
🔹 Regelmäßige Abstimmungstermine zwischen den Teams von Haver & Boecker und PartsCloud, um Bestellvorschläge zu kalibrieren und Sonderfälle einzuarbeiten
🔹 Grundlegender interner Wandel im Disponenten-Team: weg von starren Richtlinien, hin zu einer service-level-getriebenen Bevorratung. Das ist bewusst kein reines Tool-Thema, sondern ein Mindset-Shift, den sie aktiv anstoßen.
Was der Business Case zeigt
Vor dem Start hat PartsCloud gemeinsam mit Haver & Boecker einen konkreten Business Case gerechnet. Die Größenordnungen im Vollausbau:
15%
höhere Verfügbarkeit
< 6 Monate
Amortisationszeit inkl. Hochlaufphase
bis zu 1 Mio. €
ROI-Betrag pro Jahr
Was als Nächstes kommt
🔹 Validierung der Business-Case-Prognosen im laufenden Piloten bis Ende der Testphase
🔹 Schrittweise Ausweitung über 150 Artikel hinaus – die volle Skalierung ist an die automatisierte SAP-Anbindung der Bestellvorschläge gekoppelt
🔹 Tiefere SAP-Integration, idealerweise automatisierter Export der Bestellvorschläge zur Eliminierung manueller Schritte
🔹 Ausweitung auf weitere Disponentenbereiche über das initiale Setup hinaus
🔹 Interner Service-Level-Diskurs: höhere Bevorratung an strategischen Punkten als bewusste Investition in Lieferfähigkeit
🔹 Umgang Verbräuche für Ersatz und Maschinen: Ein Großteil der Artikel wird sowohl für Ersatz als auch Maschinen benötigt. Dies muss in der Vorplanung von PartsOS sauber differenziert und abgebildet werden.
Das Tempo ist gesetzt. Service-Geschäft heißt: liefern. Genau das soll Haver & Boecker ab jetzt jeden Tag ein Stück besser können.
FAQs
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Was nutzt Haver & Boecker von PartsCloud?
Haver & Boecker setzt PartsOS Planning ein, die KI-basierte Ersatzteilplanungslösung von PartsCloud. Im laufenden Pilot werden initial 150 Materialnummern bewirtschaftet; die Skalierung Richtung ~10 % des SKU-Portfolios (rund 2.000 Artikel) ist eingeplant.
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Wie integriert sich PartsOS Planning in das SAP-Umfeld von Haver & Boecker?
Im Pilot über strukturierte Excel-Uploads (Datenexport aus SAP, Upload in PartsOS Planning, Übernahme der Bestellvorschläge zurück in SAP). Eine tiefere, automatisierte Integration ist als Folge-Stufe geplant und notwendig.
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Welche Alternativen hat Haver & Boecker geprüft?
SAP S/4HANA als Zukunftsoption, eine Eigenentwicklung sowie weitere Anbieter im Ersatzteilumfeld. PartsCloud setzte sich durch wegen der KI-basierten Planung, der schnellen Integration ins bestehende SAP-Setup und des direkten Hebels auf alle relevanten Schmerzpunkte.
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Wie schnell ist die Time-to-Value?
Erste Bestellvorschläge laufen früh in der Pilotphase. Die initiale Datenladung von 9 Dateien dauert rund 1,5 Stunden. Skalierung und Integration erfolgen iterativ.
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