Im Aftermarket ermöglicht Künstliche Intelligenz (KI) eine präzisere Bedarfsprognose, optimierte Preisgestaltung und effizientere Prozesse – und sichert Unternehmen so nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Ein Beitrag von Sean O’Neill, Chief Product & Technology Officer bei Syncron.
Effizientere Prozesse, stärkere Kundenbindung, Kosteneinsparungen – mit Künstliche Intelligenz (KI) steht mittelständischen Unternehmen ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erreichung zentraler Unternehmensziele zur Verfügung. Besonders im Aftermarket zeigt sich das Potenzial: Von der schnelleren Ersatzteillieferung über Predictive Maintenance bis hin zu optimierten Lagerbeständen ermöglicht KI datengetriebene Strategien, die Effizienz steigern und Wettbewerbsvorteile sichern.
Daten als strategischer Erfolgsfaktor
Ein Beispiel ist das Bestandsmanagement. Unternehmen in der Bau-, Automobil-, Luft- und Raumfahrt- sowie Fertigungsindustrie müssen Kosten senken, Lieferzeiten verkürzen und die Verfügbarkeit kritischer Ersatzteile sicherstellen. Eine falsche Bestandsplanung kann zu hohen Lagerkosten oder längeren Ausfallzeiten führen. KI-gestützte Bedarfsprognosen helfen, Bestände dynamisch an Angebot und Nachfrage anzupassen. Intelligente Systeme analysieren Daten in Echtzeit, erkennen Muster und automatisieren die Nachschubsteuerung. So lassen sich Überbestände vermeiden und Engpässe reduzieren. Lösungen wie Syncron SLM (Service Lifecycle Management) setzen bereits auf diese Technologien.
Ein weiteres strategisches Anwendungsfeld ist die Preisgestaltung. Im Aftermarket entscheidet der Preis über Margen und Kundenbindung. Eine falsche Strategie führt entweder zu Margenverlusten oder zur Abwanderung von Kunden. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an eine dynamische Preisgestaltung. Angesichts rasant wechselnder Märkte, gestiegener Kundenerwartungen an Transparenz und Nachhaltigkeit sowie zunehmender Störungen in der Lieferkette wird Pricing zu einer komplexen Herausforderung. KI kann hier unterstützen, indem sie Marktanalysen automatisiert, Preiselastizitäten präziser berechnet und Preisstrategien in Echtzeit anpasst. So maximieren Unternehmen ihre Margen und können Preisintransparenzen beseitigen.
Beispiele aus der Praxis: KI im Einsatz
Wie KI bereits in der Praxis erfolgreich angewendet wird, zeigen einige Beispiele:
- Preisoptimierung bei Al-Futtaim: Der Automobil- und Ersatzteilhändler Al-Futtaim hat seine Preisstrategie mit Syncron optimiert. Die KI-gestützte Lösung analysiert Marktdaten und identifiziert ungenutztes Preispotenzial. Das Ergebnis: Mehr als 80 Prozent der Verkaufsabschlüsse erfolgen inzwischen ohne Rabattverhandlungen, die Außendienstprozesse wurden beschleunigt, der Kundenservice verbessert und der Net Promoter Score gesteigert.
- Effizientere Ersatzteilversorgung bei JCB: Der Baumaschinenhersteller JCB hatte mit ungenauen Bestandsprognosen zu kämpfen, die zu langen Wartezeiten für Ersatzteile führten. Durch den Einsatz von Syncron konnte JCB die Maschinenverfügbarkeit erhöhen, Lagerbestände effizienter verteilen und Kunden schneller beliefern. Die Software nutzt historische Verkaufsdaten, aktuelle Markttrends und Echtzeit-Bestandsinformationen, um die Nachfrage präziser zu prognostizieren. So konnten Engpässe vermieden und die Resilienz der Lieferkette gestärkt werden.
- Optimierte Retourenabwicklung bei PACCAR: Der US-amerikanische Lkw-Hersteller PACCAR hatte mit ineffizienten Retourenprozessen zu kämpfen. Händler verschickten große Mengen an Retouren ohne vorherige Genehmigung, was hohe Lagerbestände und Verwaltungskosten verursachte. Mit Hilfe einer KI-gestützten Lösung von Syncron implementierte PACCAR eine global skalierbare Retourenplattform. Dadurch konnten die Lagerbestände erheblich reduziert und unnötige IT- und Verwaltungskosten eingespart werden.
- Höhere Margen bei Hitachi Construction Machinery (HCM): Der Baumaschinenhersteller HCM musste die Preisstrategie für über 1 Million Ersatzteile verbessern, darunter 24.000 neue Teile pro Jahr. Die KI-gestützte Plattform von Syncron ermöglichte eine schnellere Preisanalyse und eine präzisere Preisgestaltung, wodurch Margen gesteigert und die Zeit für Preisentscheidungen verkürzt wurden. Das Ergebnis: HCM prognostiziert über einen Zeitraum von fünf Jahren einen zusätzlichen Bruttogewinn von 2 Milliarden Yen (ca. 18 Mio. Euro).
Eine zentrale Plattform als Schlüssel für erfolgreichen KI-Einsatz
Angesichts solcher Erfolgsgeschichten stellt sich die Frage, warum nicht noch mehr Unternehmen auf KI setzen. Eine zentrale Herausforderung bleibt nach wie vor die Datenlage. Viele Mittelständler haben mit Datensilos und isolierten Prozessen zu kämpfen. Ohne eine integrierte Plattform bleiben Potenziale in der Preisgestaltung, Ersatzteilversorgung und Wartungsplanung ungenutzt.
Hier setzt die Kombination aus KI und einer integrierten Plattform für das Service Lifecycle Management im Aftermarket an: Sie vernetzt und bündelt alle relevanten Prozesse und Daten, ermöglicht präzise Prognosen und optimiert Abläufe entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Dabei gewinnen Service Level Agreements und Verträge zunehmend an Bedeutung, um Kundenerwartungen, Zufriedenheit und Service-Level zu steuern. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig implementieren, profitieren von mehr Transparenz und Kontrolle, steigern ihre Effizienz, verbessern ihren Service und sichern sich langfristige Wettbewerbsvorteile.
Quelle: Syncron