MRO360 · KI-gestützte MRO-Analytik
MRO360 prognostiziert den Ersatzteilbedarf auf der Grundlage der Wartungshistorie der Anlagen, der Notizen zu den Ursachen, der Betriebsstunden und der aktuellen Arbeitsaufträge und ermittelt anschließend den Bedarf an vorbeugenden und korrektiven Maßnahmen pro Artikelnummer und pro Werk.
Die Grundlagen
Die Prognose des Wartungsbedarfs ist der Prozess, bei dem abgeschätzt wird, wie viele Ersatzteile und Verbrauchsmaterialien eine Anlage in einem zukünftigen Zeitraum benötigen wird, damit der Bestand genau dann verfügbar ist, wenn ein Arbeitsauftrag dies erfordert, ohne dass Betriebskapital in ungenutzten Teilen gebunden wird.
Im MRO-Kontext ist die Prognose schwieriger als im Einzelhandel oder in der Produktion, da die Nachfrage von Ausfällen und Wartungsmaßnahmen bestimmt wird und nicht von einem gleichmäßigen Verbrauch. Zwei identische Teile können je nach der Anlage, für die sie bestimmt sind, deren Alter und deren Ausfallhistorie eine sehr unterschiedliche Nachfrage aufweisen.
Die Nachfrageprognose sagt voraus zukünftiger Teilverbrauch; in der Instandhaltung hängt dieser Verbrauch von Zustand der Anlagen und Instandhaltungsmaßnahmen, nicht nur die bisherige Verwendung.
Allgemeine Prognosen
Prognostiziert den zukünftigen Bedarf auf der Grundlage historischer Absatz- oder Verbrauchstrends sowie saisonaler Schwankungen.
MRO-Prognosen
Berücksichtigt Ausfallarten, Arbeitsaufträge, Betriebsstunden und die Kritikalität, um vorherzusagen, wann ein Teil tatsächlich benötigt wird.
Das Kernproblem
Die herkömmliche Bedarfsplanung stützt sich auf Zeitreihenmodelle, die auf dem bisherigen Verbrauch basieren. Dies funktioniert bei gleichbleibendem, vorhersehbarem Verbrauch. Der Wartungsbedarf ist jedoch nicht gleichbleibend: Er wird von Ausfällen, Wartungsintervallen und dem Zustand der Anlagen bestimmt, sodass historische Daten allein die entscheidenden Spitzenwerte regelmäßig übersehen.
01
Geglättete historische Modelle glätten die Spitzen bei den Korrektur- und Wartungsarbeiten, die tatsächlich zu Lieferengpässen führen, sodass der Sicherheitsbestand anhand einer Nachfragekurve festgelegt wird, der die Anlage in Wirklichkeit nie folgt.
02
Die gleiche SKU verhält sich bei einer alternden Anlage mit einem einzigen Zug anders als bei einer redundanten Anlage. Die Nutzungshistorie kann diesen Kontext nicht berücksichtigen; Ausfalldaten und die Kritikalität hingegen schon.
03
Wenn man vorbeugenden und korrektiven Verbrauch in einer einzigen Zahl zusammenfasst, werden beide Aspekte verschleiert. Die Nachbestellungslogik ist letztendlich für beide falsch, da sie für keinen der beiden richtig war.
Wie MRO360 Prognosen erstellt
MRO360 blickt weit über den bisherigen Verbrauch hinaus. Das System wertet die Wartungshistorie der Geräte, die Notizen der Techniker, Ursachenanalysen sowie Alter und Betriebsstunden aus und fasst alle diese Informationen zu einem Bedarfswert pro SKU zusammen.
Warenbewegungen und -verbräuche aus den Modulen „Material“ und „Lager“.
Frühere Ausfälle, Reparaturen und Austauschmaßnahmen für jede Anlage.
Freitext-Wartungsnotizen, in denen beschrieben wird, warum das Gerät ausgefallen ist.
Dokumentierte Fehlerursachen, die auf ein erneutes Auftreten hindeuten.
Alter der Anlage und Position im Lebenszyklus im Verhältnis zum erwarteten Ausfall.
Die tatsächliche Betriebszeit, auf deren Grundlage Verschleiß- und Ausfallzeitprognosen erstellt werden.
Die Prognosemodelle
Eine statistische Engine legt die strukturelle Grundlage fest. Eine KI-Engine ergänzt diese um Kontext und Mustererkennung: Umschwungsspitzen, korrelierte Ausfälle und saisonale Signale, die rein mathematisch nicht erfasst würden.
Bewährte Zeitreihen- und verbrauchsbasierte Modelle ermitteln anhand historischer Verbrauchsdaten das strukturelle Nachfragemuster – die verlässliche Grundlage, auf der jede Prognose aufbaut.
Speziell trainierte Modelle beziehen Störungshistorie, Wartungshinweise und Arbeitsaufträge mit ein und verfeinern so die Basisprognose unter Berücksichtigung des für Ihre Anlagen spezifischen betrieblichen Kontexts.
MRO360 verfügt über mehrere KI-Modelle, ermittelt, welches für Ihren Anwendungsbereich und Ihre Daten am besten geeignet ist, und empfiehlt es Ihnen automatisch. Eine manuelle Modelloptimierung ist nicht erforderlich, und die Auswahl ist stets transparent.
Prognose nach Wartungsart
Eine einzige zusammengefasste Zahl ist für beide Fälle unzutreffend. MRO360 trennt planmäßigen von störungsbedingten Bedarf und fasst diese dann zu einer genauen Gesamtsumme pro SKU zusammen, sodass die Nachbestelllogik den tatsächlichen Verbrauch jedes einzelnen Teils widerspiegelt.
Vorbeugende
Basierend auf dem Wartungskalender und den Instandhaltungsplänen, nicht nur auf historischen Durchschnittswerten. Vorhersehbarer, zeitabhängiger Verbrauch, der genau geplant werden kann.
Berichtigung
Diese Spitzen, die sich anhand der Ausfallhistorie, der Muster der Grundursachen, des Alters der Anlagen und der Betriebsstunden abschätzen lassen, kann ein reines Nutzungsmodell nicht vorhersagen.
Notfall
Dies tritt dort auf, wo der Zustand oder Vorhersagesignale auf einen drohenden Ausfall hindeuten, sodass eine Sicherheitsmarge vor dem Ausfall besteht und nicht erst danach.
Da jeder Strom separat modelliert wird, Sicherheitsbestand und Nachbestellpunkte kann für jedes Teil der tatsächlichen Nachfragekurve gegenübergestellt werden.
Sehen Sie es sich im Produkt an
Wählen Sie ein beliebiges Material aus, und MRO360 ermittelt den voraussichtlichen Bedarf für die kommenden sechs Monate, wobei Spitzen- und Tiefpunkte hervorgehoben werden, sodass die Planer genau wissen, wann der Druck steigt.
Beispielansicht. Die Prognosen werden pro Artikelnummer auf Basis Ihrer eigenen ERP-, CMMS- und Wartungsdaten erstellt.
Die Ansätze
Die meisten Methoden zur Nachfrageprognose lassen sich in einige wenige Gruppen einteilen. Jede hat ihre Berechtigung; der Unterschied liegt darin, inwieweit die jeweilige Methode den betrieblichen Kontext berücksichtigen kann. Hier ist die Kurzfassung.
Gleitende Durchschnitte, exponentielle Glättung und ARIMA-Modelle dienen der Vorhersage auf der Grundlage historischer Verbrauchsdaten und saisonaler Schwankungen.
Am besten geeignet für: stabile, vorhersehbare Nutzung
Die ERP-eigene Logik (wie z. B. MRP / MM-CBP) führt Nachbestellungen auf der Grundlage früherer Warenbewegungen und Vorlaufzeiten im gesamten Materialnetzwerk durch.
Am besten geeignet für: Teile mit hohem Stückzahlvolumen und gleichbleibender Qualität
ABC-XYZ sowie die Segmentierung nach „schnell“, „langsam“ und „unbeweglich“ ermöglichen eine bedarfsgerechte Anpassung der Richtlinien anhand von Umschlagshäufigkeit und Schwankungsbreite und decken damit Lagerüberhänge und Überschüsse auf.
Am besten geeignet für: Rationalisierung auf Portfolioebene
Der Ansatz von MRO360: eine statistische Basis, ergänzt durch eine proaktive KI, die die Ausfallhistorie, Wartungsnotizen, das Alter der Anlagen und Arbeitsaufträge auswertet und dabei zwischen präventivem und korrektivem Wartungsbedarf unterscheidet.
Am besten geeignet für: durch Ausfälle bedingte MRO-Nachfrage
Die richtige Methode hängt vom jeweiligen Bauteil ab. MRO360 wendet statistische und KI-Methoden in Kombination und wählt automatisch die am besten geeignete Variante pro Domain aus, anstatt jede SKU einem einzigen Modell zuzuordnen.
Weitere Informationen →Warum sich genaue Prognosen auszahlen
Wenn die Prognose zwischen präventivem und korrektivem Bedarf unterscheidet und das Signal für einen vollständigen Ausfall erkennt, reagieren die Planer nicht mehr auf Bestandslücken, sondern behandeln diese als seltene, gekennzeichnete Ausnahmen.
50-70%
Kürzung der Notfallausgaben
Weniger Last-Minute-Bestellungen zu Premiumpreisen innerhalb von 12 Monaten.
90%+
Lieferengpässe werden vermieden
Kritische Teile stehen zur Verfügung, sobald sie im Arbeitsauftrag angefordert werden.
pro Artikel
Prognosetiefe
Nachfrage, aufgeschlüsselt nach Bauteil, Werk und Wartungsart.
Selbstgesteuertes Lernen
Präzisionsverbindungen
Jede Planer-Überschreibung wird erfasst und trägt zur Verbesserung des Modells bei.
Bringen Sie bitte eine Auswahl Ihrer Wartungs- und Bestandsdaten mit. Wir zeigen Ihnen die von MRO360 erstellte Sechsmonatsprognose für Ihre problematischsten Artikel.
Die Ergebnisbereiche spiegeln MRO360-Implementierungen in Umgebungen mit umfangreichen Anlagen wider und variieren je nach Datenqualität, Anlagenprofil und aktuellem Reifegrad.
Carnegie Center, Suite 300,
Princeton, NJ 08540, Tel: +1 (866) 987-4463
Times Square, 3. Stock, Flügel "B", Andheri Kurla Road,
Andheri Ost, Mumbai - 400059
Copyright © 2026. Alle Rechte vorbehalten.
