Zu viele Stahlbleche im Lager, zu hohe Variantenvielfalt,
Mindestabnahmemengen, die niemand braucht –
was sich nach einem klassischen Lagerproblem anhört,
kostet produzierende Unternehmen jährlich Millionen.
Die Ferro Umformtechnik GmbH & Co. KG
hat das gemeinsam mit dem Fraunhofer IML
aus Dortmund gelöst:
Ein KI-basiertes Bestandsoptimierungs-Tool
analysiert Material-, Auftrags- und Prozessdaten,
simuliert Konsolidierungsstrategien für
ähnliche Blechvarianten und zeigt exakt,
wie Lagerbestände sinken können –
ohne die Materialverfügbarkeit zu gefährden.
Seit Ende 2021 läuft das System produktiv.
Ein Praxisbeispiel aus NRW, das Schule machen sollte.
„Jedes Stahlblech, das unnötig im Regal liegt, ist gebundenes Kapital – KI findet den Weg, Bestände zu senken ohne die Produktion zu gefährden.“
KI-Bestandsoptimierung in der Praxis: Wie Fraunhofer IML und Ferro Umformtechnik Stahlblech-Varianten konsolidieren und Lagerkosten senken
Hohe Variantenvielfalt und
Mindestabnahmemengen sind ein typisches
Dilemma im Verarbeitenden Gewerbe:
Unternehmen bestellen mehr als sie aktuell brauchen,
weil Lieferanten Mindestmengen fordern –
und landen mit Lagerbeständen, die Kapital binden
und den Handlingsaufwand erhöhen.
Genau hier setzte die Zusammenarbeit zwischen
Ferro Umformtechnik und dem
Fraunhofer Institut für Materialfluss
und Logistik (IML) in Dortmund an.
Das entwickelte KI-Tool analysiert
Material-, Auftrags- und Prozessdaten
und bewertet systematisch Szenarien zur
Konsolidierung ähnlicher Blechvarianten:
Können größere Rohbleche für unterschiedliche Bauteile
genutzt werden? Wie verändern sich
Verschnittkosten und
Handlingsaufwand dabei?
Welche Auswirkungen hat die Konsolidierung
auf den Servicegrad?
All das wird datenbasiert simuliert
und gegenübergestellt – als Entscheidungsgrundlage
für Einkauf, Logistik und strategische Planung.
Das Ergebnis ist ein praxiserprobtes
Simulations- und Optimierungswerkzeug,
das seit Ende 2021 produktiv bei
Ferro Umformtechnik läuft:
Lagerbestände sinken,
Verschnitt wird reduziert,
und die Materialverfügbarkeit bleibt
gesichert. Für den Mittelstand
im Verarbeitenden Gewerbe in NRW
ist dieses Modell ein konkretes Beispiel,
wie KI-gestützte Datenanalyse
direkt auf die Kostenseite wirkt.
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KI-gestützte Bestandsoptimierung ist kein
Großkonzern-Privileg mehr. Auch
mittelständische Fertigungsunternehmen in NRW
können durch datengetriebene Simulationsmodelle
Bestände reduzieren, Verschnitt minimieren
und Kapital freisetzen.
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Simulation & Szenarioanalyse: Wenn KI den Lagerplaner ersetzt 🔬
Was das Fraunhofer IML-Tool von klassischer
Lagerverwaltungssoftware unterscheidet,
ist der Simulationsansatz:
Statt statischer Bestandstabellen rechnet die
KI dynamisch durch,
was passiert, wenn Blechvariante A und B
durch ein größeres Rohblech C ersetzt werden –
inklusive Verschnittkosten,
Handlingsaufwand und Servicegradauswirkungen.
Das Modell denkt in Szenarien,
nicht in Momentaufnahmen.
Ein echter Datenanalyse-Algorithmus,
der dem Einkaufsleiter zeigt,
welche Entscheidung wirtschaftlich
die sinnvollste ist – auf Basis
realer Produktionsdaten.
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Häufig gestellte Fragen zur KI-Bestandsoptimierung von Fraunhofer IML
Welches Problem löst die KI-Bestandsoptimierung bei Ferro Umformtechnik?
Ferro Umformtechnik hatte durch hohe
Variantenvielfalt und Mindestabnahmemengen zu hohe
Stahlblech-Lagerbestände.
Das KI-Tool des Fraunhofer IML
analysiert, welche Blechvarianten konsolidiert
werden können – um Bestände zu senken und
gleichzeitig die Materialverfügbarkeit zu sichern.
Wie funktioniert die KI-gestützte Simulation?
Das Tool analysiert Material-, Auftrags-
und Prozessdaten und bewertet Szenarien
zur Konsolidierung ähnlicher Blechvarianten.
Es berechnet, wie größere Rohbleche für
unterschiedliche Bauteile genutzt werden können,
und stellt Verschnittkosten,
Handlingsaufwand und Servicegradauswirkungen
datenbasiert gegenüber.
Seit wann wird das KI-Tool bei Ferro eingesetzt?
Seit Ende 2021 nutzt die
Ferro Umformtechnik GmbH & Co. KG
das KI-Tool produktiv – zur Simulation der
Rohblechkonsolidierung und zur kontinuierlichen
Reduktion von Lagerbeständen.
Für welche Branchen ist KI-Bestandsoptimierung relevant?
Besonders relevant für das
Verarbeitende Gewerbe –
überall dort, wo hohe Variantenvielfalt,
Mindestbestellmengen und komplexe
Stücklisten zu Lagerineffizienzen führen:
Metallverarbeitung, Maschinenbau,
Automobilzulieferung und mehr.
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