Unser KI-Ansatz
Wir behaupten nicht, sondern zeigen, warum die Zahl stimmt.
Für jede SKU prüfen wir über 52 Prognosemethoden anhand Ihrer eigenen Historie und wählen die treffsicherste.
Was macht Teilebedarf so schwer vorhersehbar?
Ersatzteilbedarf verläuft nicht gleichmäßig, aber generische Prognosetools erwarten einen stetigen Verlauf und versagen ausgerechnet bei den wichtigsten Teilen. Wir haben PartsOS Forecast für diese Unregelmäßigkeit entwickelt, nicht drumherum.
Getestet, nicht geraten
Für jede SKU testen wir über 52 statistische Prognosemethoden gegen Ihre eigene zurückgehaltene Verbrauchshistorie. Das Modell mit dem kleinsten Prognosefehler gewinnt. Pro SKU, automatisch, ohne dass Sie selbst ein Modell wählen müssen.
Das beste Modell ist erst der Anfang
Was Sie pro Prognose tatsächlich sehen
und worauf Sie sich verlassen können.
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Eine klare, belegte Aussage
Jede Prognose zeigt zwei Dinge: wie stark sie von Ihrem bisherigen Verbrauch abweicht, in echten Euro, nicht als bloßer Zahlenwert, und wie verlässlich unsere Methode für genau dieses Teil in der Vergangenheit war (Previous Accuracy, von schwach bis sehr gut). Eine große Abweichung bei hoher Verlässlichkeit ist ein reales Signal. Bei niedriger Verlässlichkeit lohnt sich der genauere Blick.
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Fragen zu einer Prognose?
Fragen Sie den PartsOS-Agent, er zeigt Ihnen, welche Historie er genutzt hat, welche Methoden er getestet hat und warum das gewählte Modell gewonnen hat. Keine erfundenen Gründe, keine Maschinen.
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Wie verlässlich diese Prognose ist
Jede Prognose kommt mit einem eigenen Wert: wie gut unsere Methode dieses Teil in den letzten 12 Monaten getroffen hätte, als Prozentzahl von 0 bis 100, eingestuft von schwach bis sehr gut. Das sagt, wie gut sich ein Teil überhaupt vorhersagen lässt, nicht, ob die aktuelle Zahl richtig ist.
Sie behalten die Kontrolle
Nichts geschieht automatisch. Sie haben die Wahl: PartsOS ordnet Ihre Prognosen direkt in 4 Sortierkategorien ein, geordnet nach Kritikalität und manuell anpassbar. So sehen Sie zuerst, wo Ihr Geld auf dem Spiel steht.
Ihre Daten bleiben Ihre Daten
Keine personenbezogenen Daten
Die Modelle arbeiten ausschließlich auf Material- und Bewegungsdaten (Teilenummern, Mengen, Verbräuche).
Kein Training für Dritte
Ihre Daten werden nicht zum Training von Modellen Dritter verwendet.
Nachvollziehbar
Zu jeder Prognose sehen Sie Verfahren, bisherige Verlässlichkeit und Abweichung - prüfbar, nicht nur behauptet.
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Ein Planungszyklus kann tausend Prognosen enthalten. Wie das System automatisch sortiert, was sofort freigegeben werden kann, was warten darf, und was tatsächlich einen Blick braucht.
FAQs
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Wie stellt PartsOS Forecast sicher, dass eine Prognose zuverlässig ist?
Über 52 Prognosemethoden pro Teil werden auf Ihrer eigenen Historie getestet. Die Methode mit dem kleinsten Fehler gewinnt.
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Wie wird eine Prognose bei PartsOS Forecast erklärt?
Jede Prognose zeigt zwei Werte: die Abweichung von Ihrem bisherigen Verbrauch in echten Euro, und wie verlässlich unsere Methode für dieses Teil in der Vergangenheit war — als Prozentzahl von Schwach bis Sehr gut. Beide zusammen sagen mehr als ein einzelner, nicht erklärter Wert.
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Was bedeutet Previous Accuracy?
Previous Accuracy zeigt, wie gut unsere Methode dieses Teil in den letzten 12 Monaten getroffen hätte — als Prozentzahl von 0 bis 100, eingestuft von Schwach bis Sehr gut. Ein hoher Wert heißt: Sie können sich auf die Prognose verlassen. Ein niedriger Wert heißt nicht, dass wir schlecht gewählt haben, sondern dass dieses Teil grundsätzlich schwer vorherzusagen ist und genau das lohnt einen genaueren Blick.
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Was ist der PC-Index?
Er bepreist den Prognosefehler in Euro statt in Prozent, über einen Rückblick-Test auf Ihre eigene Verkaufshistorie — er sagt, was eine Abweichung tatsächlich gekostet hätte, nicht nur wie groß sie war. Er dient uns zur Auswahl der besten Methode und für den ROI-Vergleich; die Verlässlichkeit einer einzelnen Prognose sehen Sie separat als Previous Accuracy.
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Wie viel Zeit kostet die Prüfung der Prognosen?
5 Minuten oder 2 Stunden. Sie wählen das Zeitfenster, PartsOS Forecast liefert genau die Entscheidungen, die hineinpassen.
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Welche Daten nutzt PartsOS Forecast über die reine Verkaufshistorie hinaus?
Replacement-Chains, Ausreißer-Erkennung in der Verbrauchshistorie und – wo vorhanden – zusätzliche Stammdatenfelder wie Lieferzeit oder Lagerbestand schärfen jede Prognose zusätzlich.
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Läuft bei PartsOS Forecast etwas automatisch in mein ERP?
Nein. Nichts läuft automatisch. Sie veröffentlichen, passen an oder verschieben jede Prognose, bevor sie Ihr ERP erreicht.
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Muss ich eine Prognose-Entscheidung jeden Zyklus wiederholen?
Nein. Eine abgelehnte oder akzeptierte Prognose taucht im nächsten Zyklus nicht wieder auf, es sei denn, es ändert sich etwas Wesentliches.
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Löst der Export aus PartsOS Forecast zusätzliche SAP-Kosten aus?
Nein. Der Export ist ein Klick, SAP-bereit, nichts wird händisch neu eingetippt, und es fallen keine zusätzlichen SAP-Lizenzgebühren an.
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Wie geht PartsOS Forecast mit übrig gebliebenem Lagerbestand um?
Wir rechnen Restbestand ehrlich mit, statt ihn wie einen Totalabschreiber zu behandeln, der die eigene Zahl schönt.
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Wie weiß ich, ob PartsOS besser ist als meine bisherige Planung?
PartsOS rechnet Ihre bisherige Methode und die gewählte Prognosemethode über denselben Zeitraum durch und zeigt die Differenz in Euro — nie als 0 ausgewiesen, und nur für tatsächlich freigegebene Prognosen.
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Muss ich jede Prognose einzeln durchgehen?
Nein. PartsOS sortiert automatisch vor. Die meisten Prognosen lassen sich im Bündel freigeben, nur ein Bruchteil braucht Ihre Einzelprüfung.
Wir sind für Sie da
Jedes Unternehmen ist anders. Was für uns zählt, sind Ihre individuellen Herausforderungen. Lassen Sie uns gemeinsam über Ihr ungenutztes Potenzial sprechen.
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