KI für Aerospace: Weniger AOGs. Schlankere Bestände.
Verwandeln Sie Flotten-, Wartungs- und Beschaffungsdaten in tägliche, risikoadjustierte Entscheidungen.
Unsere KI und unsere Experten sagen Ihnen, was Sie kaufen, reparieren, vorpositionieren oder verlagern sollten, damit Ihre Flugzeuge fliegen und weniger Kapital in Ersatzteilen gebunden bleibt.
Lokad brachte Air France Industries nicht nur ein leistungsstarkes neues Werkzeug, sondern auch echte Expertise in Bestandsoptimierung und Supply Chain Management. Unsere Teams konnten sich dadurch sowohl auf die Technologie als auch auf den beratenden Beitrag verlassen.
Charles Segondat
Head of Inventory Management, Air France Industries
Lokad unterstützt unsere Entscheidungen mit einem strukturierten, datengestützten Ansatz, der hilft, Bestandsniveau, Kosteneffizienz und Kundenanforderungen auszubalancieren. Die Zusammenarbeit mit dem Lokad-Team ist sehr partnerschaftlich und lösungsorientiert.
Clemens Schrettl
Head of Sales and Marketing, Spairliners
Seit dem Wechsel zu Lokad sehen wir klare Verbesserungen in unserer Supply Chain. Die Dashboards machen optimale Entscheidungen sichtbar und haben den Entscheidungsprozess schneller und sicherer gemacht.
Valdir Chiarioni
Purchasing Senior Manager, Azul
Welche Aerospace-Probleme wir lösen
- AOG-Risiko: Fehlt ein rotables oder consumable Teil, bleibt das Flugzeug am Boden; MEL-Regeln machen Fehlteile teuer.
- Unsicherheit bei Repair und Pooling: Schwankende TATs, Ausbeuten und Tauschaktionen erschweren Repair-vs-Buy-Entscheidungen.
- Volatile Lieferzeiten: OEMs, Werkstätten, Zoll und Logistik erzeugen lange und sprunghafte Verzögerungen.
- Überbestand und Obsoleszenz: SBs und Retrofits verändern die Nachfrage; Teile bleiben wegen geringer Verschrottungsraten lange liegen.
- Fragmentierte Netzwerke: Line Stations, Hubs, Lager und Partner müssen gemeinsam optimiert werden.
- Planungsengpässe: Konflikte zwischen Hangar, Teams, Werkzeugen und Teilen führen zu teuren Verzögerungen.
Wie wir vorgehen
-
Supply Chain Scientists
Ein dediziertes SCS-Team modelliert Ihre wirtschaftlichen Treiber wie AOG-Kosten, MEL-Kritikalität, Frachtoptionen und Repair-SLAs und begleitet das Projekt vom Start bis zum kontinuierlichen Betrieb.
-
Entscheidungen in Geld bewertet
Jede mögliche Aktion - kaufen, transferieren, reparieren oder beschleunigen - erhält einen erwarteten finanziellen Score, der Uptime-Risiko gegen Bestand, Fracht, MOQ, Obsoleszenz und AOG-Kosten abwägt.
-
Probabilistische Prognosen
Wir modellieren ganze Verteilungen für Nachfrage, Lieferzeit und Repair-TAT statt nur eines wahrscheinlichsten Werts. So werden Ausreißer- und Spitzenrisiken sichtbar.
-
Netzwerkweite Optimierung
Unsere Algorithmen bestimmen täglich, wo und wie viel Bestand pro Standort und Teilenummer gehalten werden sollte - unter Berücksichtigung von Budget, Kapazität und Servicezielen.
-
Validierung vor Automatisierung
Wir fahren Ihren aktuellen Prozess parallel zu Lokad und quantifizieren den Effekt in Euro oder Dollar, bevor Routineentscheidungen automatisiert werden.
-
Keine neue Hardware oder Software
Lokad legt sich über Ihr ERP- oder MRO-System wie SAP, AMOS, Ramco, Maximo oder IFS. Daten kommen per API oder Datei hinein, optimierte Entscheidungen gehen zurück in Ihre bestehenden Workflows.
Air France und Lokad: Eine große Aviation Supply Chain steuern
Jacques Dauvergne, Director of Supply Chain bei Air France Industries, erklärt, wie Air France Industries gemeinsam mit Lokad komplexe Luftfahrt-Lieferketten optimiert und damit Zuverlässigkeit, Reaktionsfähigkeit und Effizienz steigert.
“Lokad konnte uns in kurzer Zeit eine passgenaue Lösung effizient liefern - das war beeindruckend.”
Jacques Dauvergne
Air France Industries Director of Supply Chain
Häufige Fragen beantwortet
Wie schnell sehen wir Ergebnisse?
Kann Lokad Repairables und Pools abbilden?
Berücksichtigen Sie MEL-Kritikalität und AOG-Kosten?
Behalten Planer die Kontrolle?
Brauchen wir ein neues ERP oder EAM?
Wie wird die Lösung bepreist?
Die technischen Details
Vereinheitlichte Prognose und optimierte Pipeline
Verteilungen statt Einzelwerte
Optimierung unter Unsicherheit
Repairables und Rotables korrekt modelliert
Scheduling und Ressourcenallokation
Dekomposition von Lieferzeit und TAT