UdZ 01.25 / 11 beitende überdies eine Einordnung des*der Kundin bezüglich der Dringlichkeit der Anfrage. Lufthansa greift hierzu auf eine Software zurück, die auf Basis der Abflugzeiten und des Schreibverhaltens der Kund*innen, die Relevanz des jeweiligen Tickets priorisiert und bei dringenden Anfragen direkt an einen menschlichen Support weiterleitet. Das System bearbeitete im Jahr 2023 zehn Millionen Anfragen7. Automatische Ersatzteillogistik Präzises Wissen über den Bestand und die korrekte Lieferung von Ersatzteilen zur richtigen Zeit in der richtigen Menge und Qualität ist ein Erfolgsfaktor für Unternehmen. Ersatzteile werden heute oftmals verspätet und oder falsch zum Firmenkunden geliefert. KI optimiert die Bestandverwaltung und die Lieferkette mithilfe von Bedarfsprognosen und automatisierten Bestellprozessen. Am Ende einer automatisierten Ersatzteillogistik steht die komplette Analyse des Ersatzteilstatus, vom Lieferanten des Maschinen- und Anlagenbauers bis zum Fimenkunden inklusive einer automatischen Disposition. Durch den Einsatz von KI hat Liebherr die Planung des Ersatzteilbedarfs optimiert. Das Modell senkt den Dispositionsaufwand um 50 Prozent und reduziert den Bestand um etwa 10 Prozent8. 7 https://www.cognigy.com/en/case-study/lufthansa (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) 8 https://www.inform-software.com/de/success-stories/liebherr (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) 7 https://www.cognigy.com/en/case-study/lufthansa (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) 8 https://www.inform-software.com/de/success-stories/liebherr (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) Contacts Stefan Kokorski, M.Sc. FIR an der RWTH Aachen Project Manager Email: Stefan.Kokorski@fir.rwth-aachen.de Literatur: Arnal, H.: [Pressemitteilung]Siemens Xcelerator: Scaling rollout of generative AI with Siemens Industrial Copilot. Siemens online, 22.04.2024. https://press.siemens.com/global/en/pressrelease/ siemens-xcelerator-scaling-roll-out-generative-ai-siemens-industrialcopilot (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) Jyoti, R.; Schubmehl. D.: The Business Opportunity of AI. How leading organizations are using AI to drive impact across every industry and addressing barriers such as AI governance, upskilling, and cost. IDC/Microsoft. November 2023. https://idcdocserv.com/US51315823-IG-ADA (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) Kovacevic, M.: Vorher wissen, wann der Aufzug ausfallen wird. In: Instandhaltung online, 10.03.2021. https://www.instandhaltung.de/instandhaltung-4-0/predictive-maintenance/vorher-wissen-wann-der-aufzug-ausfallenwird-247.html (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) Melina, G.: Mapping the World's Readiness for Artificial Intelligence Shows Prospects Diverge, International Monetary Fund online, 25.06.2024. https:// www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/06/25/mapping-the-worlds-readinessfor-artificial-intelligence-shows-prospects-diverge (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) Service Performance Center (Hrsg.): [Pressemitteilung] SPC forscht an KIgesteuertem industriellen Service. SPC online, 06.02.2024. https://www.rwth-campus.com/allgemein/spc-forscht-an-ki-gesteuertem-industriellen-service/ (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) delivered to customers late or incorrectly. AI optimizes inventory management and supply chain performance through demand forecasting and automated ordering processes. The ultimate vision for automated spare parts logistics is a comprehensive analysis of spare parts status – from the supplier of the machine or plant manufacturer to the customer – with automated scheduling capabilities. Liebherr, for instance, has optimized spare parts planning through AI, reducing scheduling effort by 50 percent while decreasing inventory levels by approximately 10 percent8. Regina Schrank, M.Litt. FIR an der RWTH Aachen Head of Research Unit Service Management Email: Regina.Schrank@fir.rwth-aachen.de
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