Künstliche Intelligenz und datengetriebene Anwendungen gewinnen in der Ersatzteillogistik zunehmend an Bedeutung. Das Technologie-Unternehmen Grid Dynamics zeigt anhand verschiedener Praxisbeispiele, wie sich Werkstätten und Großhändler mit Hilfe von KI effizienter aufstellen können – von smarter Produktsuche über optimierte Lagerstrategien bis hin zu dynamischen Lieferprozessen. Rhiannon Hanger, referierte bei der Clepa Aftermarket Konferenz
Visual Search vereinfacht die Teilesuche in der Werkstatt
Viele Werkstätten kennen das Problem: Ein Fahrzeug steht auf der Bühne, ein Teil wird benötigt – aber die genaue Bezeichnung oder Artikelnummer fehlt. KI-basierte Visual Search-Lösungen bieten dafür eine praktische Lösung. Per Foto vom Smartphone lassen sich Bauteile erfassen und automatisch mit dem Teilekatalog abgleichen. Das spart Zeit, reduziert Fehlbestellungen und sorgt für mehr Sicherheit bei der Teileidentifikation.
Damit Visual Search zuverlässig funktioniert, müssen Produktdaten auf Großhandelsseite allerdings entsprechend aufbereitet sein. Dazu zählen unter anderem hochwertige Bilder, Metadaten und technische Informationen. Moderne KI-Tools können Hersteller und Großhändler bei der Anreicherung dieser Daten automatisiert unterstützen.
Lieferzeit-Prognosen steigern die Planungssicherheit
Eine weitere Anwendung von KI in der Ersatzteillogistik ist die präzisere Vorhersage von Lieferzeiten. Gerade in zeitkritischen Reparatursituationen ist es für Werkstätten entscheidend zu wissen, wann ein Teil tatsächlich ankommt. KI-gestützte Prognosemodelle helfen dabei, die Lieferzeit realistischer abzubilden – auch bei sich ändernden Bedingungen wie Verkehr, Lagerverfügbarkeit oder saisonalen Schwankungen.
Besonders effektiv werden diese Modelle, wenn sie mit flexiblen Regelwerken kombiniert werden, die sich ohne großen IT-Aufwand anpassen lassen. So kann der Großhandel bei Bedarf selbst eingreifen und Parameter verändern, um die Prognosequalität dauerhaft hoch zu halten.
Smarte Lagerhaltung reduziert Bestände und Retouren
Auch in den Lagern des Großhandels sorgt KI für Effizienz. Moderne Bestandsmanagement-Systeme arbeiten mit einer Kombination aus drei zentralen Methoden: automatischer Nachbestückung, gezieltem Umlagern zwischen Standorten und strategischer Lagerplatzvergabe. So lassen sich Verfügbarkeiten verbessern und gleichzeitig unnötige Überbestände vermeiden.
Darüber hinaus analysieren KI-Modelle zunehmend auch Rückgabequoten. Wer frühzeitig erkennt, welche Teile besonders häufig retourniert werden, kann sein Sortiment gezielt anpassen und Retourenkosten reduzieren. Dieses Vorgehen ist bereits in anderen Branchen wie der Modeindustrie erfolgreich im Einsatz.
Digitale Zwillinge optimieren Logistik und Lagerprozesse
Ein weiterer Baustein smarter Ersatzteillogistik sind sogenannte digitale Zwillinge. Dabei handelt es sich um virtuelle Abbildungen von Lagerhallen, Lieferprozessen oder Werkstätten. In diesen Simulationen lassen sich beispielsweise alternative Lagerlayouts oder neue Kommissionierwege testen – ohne den laufenden Betrieb zu stören.
Gerade bei größeren Lagern bietet das erhebliche Vorteile. So können Picking-Prozesse optimiert, Laufwege verkürzt und Ressourcen besser eingesetzt werden. Digitale Zwillinge eignen sich außerdem für Szenarien-Analysen, etwa bei saisonalen Nachfragespitzen oder geänderten Lieferbedingungen.
Demand Sensing verbessert die kurzfristige Bedarfsplanung
Neben klassischen Langfrist-Prognosen setzen immer mehr Unternehmen auf sogenanntes Demand Sensing – also die kurzfristige Vorhersage von Teilebedarf auf Basis aktueller Daten. Dazu zählen etwa Bestellmuster aus Werkstätten, aktuelle Markttrends oder sogar Wetterdaten.
Besonders hilfreich ist Demand Sensing bei Aktionsangeboten oder Preisaktionen, um Engpässe oder Überhänge zu vermeiden. Hersteller und Großhändler, die Demand Sensing einsetzen, profitieren von einer höheren Prognosegenauigkeit und reduzieren Verluste durch Lagerabwertungen.
Fazit: KI wird zum Wettbewerbsfaktor in der Ersatzteillogistik
Die Beispiele zeigen: Künstliche Intelligenz bietet entlang der gesamten Lieferkette in der Kfz-Ersatzteillogistik großes Potenzial. Werkstätten profitieren von besseren Suchfunktionen und zuverlässigerer Verfügbarkeit, während Großhändler ihre Lager- und Lieferprozesse effizienter gestalten können. Wer frühzeitig in Datenqualität und smarte Technologien investiert, verschafft sich damit nicht nur einen Effizienzvorteil – sondern auch mehr Kundenzufriedenheit auf allen Ebenen.
