Eine neue Machine-Learning-(ML)-Komponente für die Produktionsplanungssoftware FELIOS von INFORM ermöglicht Liebherr-Aerospace, Wiederbeschaffungszeiten von Bauteilen 19-mal genauer zu prognostizieren. Dadurch verringert der Luftfahrt-Systemlieferant Lieferverzögerungen und senkt unnötige Bestände.
Das zum Liebherr-Konzern gehörende Unternehmen Liebherr-Aerospace entwickelt, fertigt und betreut Luftmanagement-, Flugsteuerungs- und Betätigungssysteme, Fahrwerke sowie Getriebe und Elektronik. Optimierungsbedarf sah das Unternehmen bei der Planung seiner Wiederbeschaffungszeiten (WBZ) von Bauteilen für die rund 300.000 Artikel seines Angebotsspektrums. Die bisherigen im ERP-System abgebildeten statischen Planungsdaten aus dem Materialstamm waren zu ungenau. Nun kommt ein neues ML-Modul zum Einsatz, um auf Grundlage vorhandener Daten präzise vorherzusagen, wie lange die Lieferung eines benötigten Bauteils tatsächlich
Das zum Liebherr-Konzern gehörende Unternehmen Liebherr-Aerospace entwickelt, fertigt und betreut Luftmanagement-, Flugsteuerungs- und Betätigungssysteme, Fahrwerke sowie Getriebe und Elektronik. Optimierungsbedarf sah das Unternehmen bei der Planung seiner Wiederbeschaffungszeiten (WBZ) von Bauteilen für die rund 300.000 Artikel seines Angebotsspektrums. Die bisherigen im ERP-System abgebildeten statischen Planungsdaten aus dem Materialstamm waren zu ungenau. Nun kommt ein neues ML-Modul zum Einsatz, um auf Grundlage vorhandener Daten präzise vorherzusagen, wie lange die Lieferung eines benötigten Bauteils tatsächlich
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