Vorhersage von Ersatzteilbedarfen mit Hilfe von Clusteringverfahren

Die Vorhersage des Ersatzteilbedarfs für den Zeitraum nach Produktionsende ist ein zentrales Thema des Supply Chain Managements. Ziel ist es dabei, die Kosten für Lagerung, Transport und Entsorgung sowie die Kapitalbindung zu senken. Gleichzeitig soll durch beständige Verfügbarkeit die Kundenzufriedenheit aufrechterhalten werden. In diesem Artikel wird eine verschachtelte Vorgehensweise von Clustering- und Klassifikationsmethoden entwickelt, um Muster in den Stamm- und Verbrauchsdaten eines großen Hausgeräteherstellers zu finden. Durch dieses geschachtelte Vorgehen ist es letztlich möglich, auf Grundlage größtenteils unvollständiger Daten von 1985 bis 2017, Vorhersagemethoden anzuwenden. Hierbei werden verschiedene Clustering-Methoden mit unterschiedlichen Distanzmaßen und Parameterkalibrierungen miteinander kombiniert, um Produkte hinsichtlich der Ähnlichkeit ihrer (i) Stammdaten und (ii) Verbrauchsmuster zu gruppieren. Diese Cluster werden verwendet, um auf Grundlage ähnlicher früherer Produkte Vorhersagen für aktuelle und zukünftige Produkte zu konstruieren, für die nur geringe Verbrauchsdaten existieren. Unsere Ergebnisse lassen darauf schließen, dass dieses geschachtelte Vorgehen die Prognosegüte im Vergleich zu dem in der Praxis genutzten Verfahren erheblich steigert.