PROGNOSE DES ERSATZTEILBEDARFS

Durch Auswertung der gewählten Varianten und historischen Ausfallraten
sagt ein GenAI-basiertes System frühzeitig benötigte Ersatzteile voraus.
Diese Bedarfe können gesammelt als Berichte erfasst werden, um die
Planung anzupassen.

Maschinelle Lernalgorithmen analysieren Variantenkonfigurationen und
historische Ausfallraten, um zukünftigen Ersatzteilbedarf präzise
vorherzusagen. Die prognostizierten Bedarfe werden in Berichten
zusammengefasst und unterstützen eine vorausschauende, bedarfsgerechte
Planung.