Innovative Datenanalyse von Fraunhofer Austria bei Lindner Traktoren im Einsatz

Tiroler Traditionsunternehmen setzt in Zusammenarbeit mit Fraunhofer-Forschern auf digitales Ersatzteilmanagement

Wien/Wattens (OTS) - Seit 70 Jahren produzieren die Lindner Traktorenwerke verschiedenste Traktoren und Transporter für die Berg- und Grünlandwirtschaft, die Kulturlandwirtschaft sowie für Gemeinden und Städte in ganz Europa. Dabei wird stark auf Kundenwünsche eingegangen, sodass die Variantenvielfalt in den letzten Jahrzehnten enorm gestiegen ist. Für ein optimales Ersatzteilmanagement setzt das Tiroler Traditionsunternehmen daher in Kooperation mit Fraunhofer Austria auf modernste Methoden und die digitale Transformation. Ein von Fraunhofer Austria entwickeltes Smart Data Analytics Datenmodell, das nun im Einsatz ist, erhöht die Lieferfähigkeit, reduziert Lagerkosten, verkürzt Lieferzeiten und macht die Produktion und Beschaffung besser planbar.

Als ein nachhaltig agierendes Unternehmen gewährt Lindner seinen Kunden eine 30 Jahre währende Ersatzteil-Versorgungsgarantie. Zusammen mit der steigenden Zahl von Fahrzeuge-Varianten lässt das die Anzahl der auf Lager gehaltenen Ersatzteile allerdings in die Höhe schnellen – mit Auswirkungen auf den benötigten Lagerraum. Das Management dieser zahlreichen Teile – über 39.000 verschiedene Artikel sind bei Lindner als Ersatzteil gelistet – bringt das menschliche Analysevermögen an seine Grenzen. Die Lösung liegt in der Digitalisierung, konkret in „Smart Data Analytics“ - computergestützten Methoden, die von Forschern bei Fraunhofer Austria entwickelt wurden und die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Lindner nun bei der Planung unterstützen.

Präzise Vorhersagen durch genaue Analyse

Will man vorhersagen, wie viele Ersatzteile im kommenden Jahr gebraucht werden so ist es naheliegend, auf die vergangenen zwölf Monate zurück zu blicken. Doch einfach nur die Zahl auf das nächste Jahr zu übertragen, greift zu kurz, ist bei manchen Teilen doch eine deutliche saisonale Schwankung aus den Daten abzulesen, während andere ansteigende oder absteigende Trends im Verkauf zeigen. „Würde man nur den Durchschnittswert zur Prognose verwenden, würde man die Zahlen für das Folgejahr falsch einschätzen,“ erklärt Dipl.-Ing. Alexander Schmid, Projektleiter bei Fraunhofer Austria. „Unser Algorithmus wählt in Abhängigkeit des Artikelverhaltens mittels Smart Data Analytics dagegen automatisch das optimale Prognoseverfahren aus und liefert treffgenaue Vorhersagen,“ fügt er hinzu.

Mit dem innovativen Prognosemodell, das nun im Einsatz ist, lässt sich eruieren, wie viele Exemplare welcher Teile gut greifbar auf Lager sein sollten, wann neue Teile nachproduziert werden sollten und zu welchem Zeitpunkt der hausinterne Einkauf selbst bei Zulieferern nachbestellen muss. So liegen schon die richtigen Teile bereit, wenn die vorhergesagte Kundenbestellung kommt. Der Algorithmus verarbeitet dabei innerhalb kürzester Zeit riesige Datenmengen, die ständig mit aktualisierten Daten ergänzt werden. Monatlich rollierend wird jeweils für 12 Monate prognostiziert. „So ergibt sich eine einfache, standardisierte und effiziente Vorgehensweise,“ erklärt Projektleiter Alexander Schmid.

Projektauftraggeber David Lindner zeigt sich mit dem Ergebnis höchst zufrieden: „Smart Data Analytics hat uns enorme Vorteile gebracht. Im After Sales wurden notwendige Handlungsfelder identifiziert, Disposition und Produktion von Ersatzteilen sind besser planbar und der Einkauf läuft zielsicherer ab. Uns ist längst klar, dass Digitalisierung und Tradition kein Widerspruch sind, sondern die Basis für nachhaltigen Erfolg“.

Detaillierte Einblicke beim „Expert Talk“

Wer mehr über das Projekt und die erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Fraunhofer Austria und dem Lindner Traktorenwerk erfahren will, hat am 29. Oktober 2019 die Gelegenheit dazu. Fraunhofer-Projektleiter Alexander Schmid sowie David Lindner, Juniorchef der Lindner Traktorenwerke, geben im Rahmen des „Fraunhofer IZT Expert Talk“ in Wattens Einblicke in die Zusammenarbeit und in den Erfolgsfaktor „Smart Data Analytics“.

Rückfragen & Kontakt:

Dr. Elisabeth Guggenberger
Fraunhofer Austria Research GmbH
elisabeth.guggenberger@fraunhofer.at

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