Nachweisliche Wirkung — Aerospace Supply Chain

Wie thyssenkrupp Aerospace die Liefersicherheit verbessert hat, ohne den Lagerbestand zu erhöhen

Von einer fragmentierten, manuellen Planung hin zu KI-gestützten Nachschubentscheidungen – weniger Lieferengpässe bei weltweit 135.000 Verkaufs-SKUs.
36%
*
Weniger Lieferengpässe
Bis zu 33%
*
Kosteneinsparungen

550k+

Besser als von Hand

Empfehlungen für die tägliche Nachbestellung

800k+

Nachfragedaten

Hinter jeder Empfehlung stehen historische Signale

250k+

Lieferantendaten

Leistungsdaten werden kontinuierlich analysiert

900 Tage

Lieferzeitbereich

AI bewältigt extreme Komplexität

Entscheidungen zur Nachschubplanung gehören zu den komplexesten Entscheidungen in unserer Lieferkette – täglich müssen Tausende von Abwägungen getroffen werden. Gemeinsam mit pacemaker.ai haben wir die Art und Weise verändert, wie unsere Teams diese Entscheidungen treffen. Das Ergebnis: eine höhere Versorgungssicherheit und weniger Kapitalbindung in Lagerbeständen in unseren weltweiten Betrieben.
Luisa Langer
VP Global Procurement · thyssenkrupp Aerospace
Warum das wichtig ist
Bei 135.000 Verkaufs-SKUs weltweit führen selbst geringfügige Verbesserungen der Entscheidungsqualität zu messbaren Auswirkungen in großem Maßstab.
Die Komplexität
Durchschnittliche Lieferzeiten von über 60 Tagen – bei einzelnen Produkten bis zu 900 Tagen. Ein Sicherheitsbestand für mehr als 60 Tage muss jederzeit gewährleistet sein.
Der Wandel
Von statischen Nachbestellpunkten bis hin zu über 550.000 KI-generierten Empfehlungen, die täglich neu berechnet werden – für jede Artikelnummer, jeden Tag.
Für wen ist das gedacht?

Entwickelt für komplexe, äußerst vielfältige Lieferketten

Replenishment Decision Intelligence“ kommt dort zum Einsatz, wo herkömmliche Planungstools an ihre Grenzen stoßen. Entwickelt für eine der anspruchsvollsten Lieferketten der Welt – und dort bewährt. Was in der Luft- und Raumfahrt funktioniert, funktioniert auch in Ihrer Lieferkette.

10,000+ SKUs

Zu viele Materialien, um sie manuell zu verwalten – KI bewältigt diese Komplexität in großem Maßstab.

Lange, schwankende Lieferzeiten

Wochen- oder monatelange Vorlaufzeiten bei schwankender Lieferantenleistung – statische Nachbestellpunkte reichen da nicht aus.

Vertriebshändler und Materiallieferanten

Zwischen Herstellern und Endkunden – wo Verfügbarkeit und Kapitaleffizienz täglich im Gleichgewicht stehen müssen.

Die ganze Geschichte

Von einer fragmentierten Planung zu KI-gestützten Entscheidungen

Wie thyssenkrupp Aerospace eine der größten Herausforderungen der globalen Lieferkette gemeistert hat – und was das für Sie bedeutet.

Die Herausforderung

In globalen Lieferketten der Luft- und Raumfahrt sind Entscheidungen zur Nachschubplanung selten einfach.Die Materialplanung ist oft über Regionen und Systeme hinweg fragmentiert, was es erschwert, einheitliche Entscheidungen in großem Maßstab zu treffen.

Nachfragesignale ändern sich schnell, Vorlaufzeiten verschieben sich, und bei Bestandsentscheidungen muss ständig ein Gleichgewicht zwischen Verfügbarkeit und Kapitaleffizienz gefunden werden.

Das Ergebnis sind häufig: uneinheitliche globale Planungsentscheidungen, unzuverlässige Nachfragesignale, ineffiziente Lagerbestände und gebundenes Kapital.

Der Ansatz

Gemeinsam mit pacemaker.ai hat thyssenkrupp Aerospace eine KI-gestützte Entscheidungshilfe für den Nachschub eingeführt.

Das System verarbeitet Millionen von Datenpunkten zu Nachfragesignalen, Vorlaufzeiten und Lieferengpässen, um täglich Bestellempfehlungen auf SKU-Ebene zu generieren.

Dadurch können die Teams: Nachschubentscheidungen weltweit aufeinander abstimmen, die Transparenz bei Abwägungen erhöhen und schnellere sowie konsistentere Entscheidungen treffen.

Das Ergebnis

Durch die Einführung einer KI-gestützten Entscheidungshilfe für den Nachschub hat thyssenkrupp Aerospace sowohl die Liefersicherheit als auch die Lagereffizienz in seinen weltweiten Betrieben verbessert.

Das Projekt zeigt, wie KI über reine Prognosen hinausgehen und operative Entscheidungen unterstützen kann, die die Leistung der Lieferkette tatsächlich beeinflussen.

42k

Grundmaterialien

135k

Verkaufs-SKUs

2.500

Überschreibungen

Monatlicher

Planungszeitraum
Voices from the Project

In their own words

Ich brauche kein System, das für mich entscheidet. Ich brauche eines, dem ich vertrauen kann. Vor allem, wenn das Angebot knapp wird oder die Nachfrage sprunghaft ansteigt. Ich sehe die Logik dahinter, verstehe die Vor- und Nachteile und behalte die Kontrolle.
Simon Bowen
Leiter Einkauf & Lager · thyssenkrupp Materials UK
Mit pacemaker.ai bringen wir KI-gestützte Entscheidungsintelligenz in reale industrielle Lieferketten – und beweisen, dass sie in der Praxis funktioniert.
Patrick Marous
Mitglied der Geschäftsleitung von thyssenkrupp Materials Services und Global CEO des Geschäftsbereichs Solutions
CSRD

Erfahren Sie, wie AI-gestützte Nachschubplanung in der Praxis funktioniert

In 30 Minuten führen wir Sie live durch die Lösung – ohne Folien, ohne Verkaufsgespräch. Wir zeigen Ihnen einfach, wie es funktioniert, und beantworten Ihre Fragen.

* Obergrenze des Potenzials unter günstigen Bedingungen.