Der jüngste Boom bei KI-Lösungen hat die Softwareentwicklung grundlegend verändert und die Auswahl geeigneter Tools erheblich komplizierter gestaltet. Immer deutlicher wird: Softwareanbieter, die KI sinnvoll nutzen möchten, müssen ein sorgfältiges Gleichgewicht zwischen Innovationsgeschwindigkeit und Zuverlässigkeit finden.
Für dieses Gleichgewicht sind messbare Ergebnisse entscheidend, die durch den KI-Einsatz erzielt werden. Die bloße Verwendung von KI-Technologien wie generativer KI (GenAI), Large Language Models (LLMs), Deep Learning oder Machine Learning löst die Herausforderungen in der Instandhaltung nicht von allein. Kurzum: KI ist kein Allheilmittel.
Wir wählen die passende Technologie für den jeweiligen Anwendungszweck und setzen sie gezielt ein.
KI einfach einzusetzen, nur weil sie verfügbar ist, ist wie mit einem Sportwagen durch ein Parkhaus zu fahren. Entscheidend ist, ein Umfeld zu schaffen, in dem die Motorleistung nutzbar gemacht werden kann. Es geht darum, den richtigen Anwendungsfall zu wählen, damit sich messbare Ergebnisse erzielen lassen, die zum Unternehmenserfolg beitragen.
Genau diese Perspektive nehmen wir bei SPARETECH ein: Es geht uns nicht darum, irgendeine KI-Lösung in unser Produkt zu integrieren, sondern die richtige KI für jeden konkreten Anwendungsfall zu nutzen. Unser Ziel ist es, unsere Kunden zu befähigen, messbare Mehrwerte zu realisieren.
Seit Tag 1 verfolgen wir den Anspruch, verlässliche Originalherstellerdaten für Instandhaltungs- und Beschaffungsteams nutzbar zu machen. Gleichzeitig legen wir besonderen Wert auf die Benutzerfreundlichkeit unserer Software. Diese Kombination bildet die Grundlage unseres Erfolgs und schafft größtmögliches Vertrauen unserer Kunden in unser Produkt.
Wir nutzen KI, um vollständige und fehlerfreie Ersatzteildaten nutzbar zu machen, damit Sie effizientere Entscheidungen treffen und damit Geld sparen können.
Bei Ersatzteildaten ist Genauigkeit entscheidend: Für einen SEW-Motor genügt die Artikelnummer allein nicht. Die Seriennummer ist notwendig, um das Teil eindeutig zu identifizieren. Ohne diese präzisen Informationen können Unternehmen weder ihren Bestand optimieren noch ihre Beschaffungskosten für Ersatzteile senken. Eine unzuverlässige Datenbasis verhindert fundierte Entscheidungen und gefährdet damit den reibungslosen Betriebsablauf.
Unsere Datenanreicherung für Ihre Materialstammdaten erfolgt in wenigen Schritten:
Sie laden Ihren Materialstamm in unsere Software. Unsere KI vergleicht dann Ihre Materialnummern mit der SPARETECH Ersatzteildatenbank, die Millionen von Originalherstellerdatensätzen enthält. Durch intelligente Matching-Algorithmen und das Wissen um herstellerspezifische Besonderheiten entstehen verlässliche und hochpräzise Matching-Vorschläge. Auf dieser Basis können Sie die Qualität Ihrer Materialstammdaten signifikant verbessern.
Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich in drei Kategorien einteilen:
Wie stellen wir sicher, dass unsere KI-gestützten Vorschläge höchsten Qualitätsansprüchen genügen? Die Lösung liegt in unserem mehrstufigen Ansatz:
Die globale Ersatzteildatenbank von SPARETECH enthält Originalherstellerdaten. Materialstammdaten, die sich nicht eindeutig zuordnen lassen, werden mit Produktdaten abgeglichen, die aus sorgfältig geprüften Online- und Offline-Quellen stammen. So stellen wir sicher, dass jedes Match eindeutig und zuverlässig einer Originalquelle zugeordnet wird. Diese eindeutige Quellreferenz ist ein wertvolles Alleinstellungsmerkmal von SPARETECH. Hier unterscheiden wir uns von anderen Marktlösungen, die KI einsetzen, um Ähnlichkeitstreffer in Materialstammdaten zu identifizieren. Solche Methoden sind ohne Referenzdatenbank fehleranfällig und in der Praxis wenig hilfreich - besonders wenn ein identifiziertes Duplikat nur zu 95% korrekt sein könnte.
Für Sie bedeutet dies: Nur bei SPARETECH erhalten Sie zu 100% zuverlässige und qualitätsgeprüfte Empfehlungen zur Datenanreicherung, Duplikaterkennung und zum Umgang mit abgekündigten Teilen.
Anstatt Nutzer:innen mit einer Mischung aus zutreffenden und fehlerhaften Vorschlägen zu überfordern und sie zur manuellen Prüfung zu zwingen, liefert SPARETECH ausschließlich verifizierte Empfehlungen. Verantwortliche in Instandhaltung und Beschaffung können diese qualitätsgesicherten Vorschläge gezielt übernehmen. Das spart Zeit und sorgt für konsistente Daten und höchste Datenqualität.
Georgi Staykov
VP Engineering | SPARETECH
Generative KI (GenAI) eignet sich besonders für Aufgaben, die Textverarbeitung und kontextbezogene Vorschläge erfordern, beispielsweise bei der strukturierten Aufbereitung von Ersatzteildaten.
Ein gutes Beispiel für unseren gezielten KI-Einsatz ist unser Standardize Feature auf Basis von Large Language Models (LLMs): Das System analysiert vorhandene Datensätze und klassifiziert sie anhand branchenspezifischer Standards wie ECLASS. Daraufhin generiert das LLM automatisch eine passende Beschreibung, die den Nutzer:innen zur Überprüfung und Bearbeitung vorgeschlagen wird.
Auf diese Weise entstehen innerhalb kürzester Zeit standardisierte, qualitativ hochwertige Beschreibungstexte, die Sie direkt in Ihren Materialstamm integrieren können. Das Resultat: einheitliche und konsistente Ersatzteildaten bei gleichzeitig minimalem Arbeitsaufwand für Ihre Anwender:innen.
Wir nutzen generative KI als effektiven Assistenten, indem wir sie gezielt für konkrete, kontextbezogene Aufgaben einsetzen.
Um für unsere Kunden die höchstmögliche Datenqualität zu gewährleisten, setzen wir Large Language Models (LLMs) ausschließlich in Bereichen ein, wo typischen Schwächen, wie etwa das Erfinden von Informationen („Halluzinieren"), keine kritischen Auswirkungen haben können. Unser LLM-Einsatz ist daher bewusst begrenzt und klar definiert.
Dieser Überblick zeigt, wie SPARETECH KI bereits heute gezielt einsetzt und wie sich dieser Einsatz mit dem technologischen Fortschritt kontinuierlich weiterentwickelt.
Ein ausgewogener Ansatz gibt uns die Sicherheit, gezielt in relevante KI-Technologien zu investieren – mit dem klaren Ziel, unseren Kunden noch mehr Nutzen zu bieten.
Gleichzeitig bleiben wir unserem Grundprinzip treu: Wir setzen Technologien nur dort ein, wo sie nachweislich Mehrwert schaffen. So entwickeln wir unsere Software gezielt weiter - für konkrete Verbesserungen im Ersatzteilmanagement und messbare Ergebnisse für Instandhaltungs- und Beschaffungsteams.