Projekterfahrung · Luftfahrt-Zulieferer

Stücklistenfehler finden, bevor sie Millionen kosten

Für einen führenden Zulieferer der Luftfahrtindustrie (rund 2.600 Mitarbeiter) entstand ein KI-Prüfsystem für Stücklisten: Es lernt aus historischen Daten, was eine plausible Stückliste ausmacht, und meldet Abweichungen mit Konfidenz. Fehler fallen auf, bevor sie in Fertigung und Einkauf teuer werden.

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Die Ausgangslage

Das Problem

Produktvarianten und Maschinenkomplexität lassen Stücklisten explodieren. Die manuelle Qualitätssicherung ist teuer, fehleranfällig und findet versteckte Fehler in kompletten Produktvarianten kaum noch.

Unentdeckte Fehler verursachen hohe Folgekosten: Ausschuss, Nacharbeit, Verzögerungen und teure Nachbeschaffung fehlender Teile.

Document AI

Die Lösung

So wurde es gelöst

Lernender Prüfalgorithmus Das Prüfmodell wird automatisch aus historischen Stücklisten aufgebaut.

Kontinuierliches Lernen Jede bestätigte oder korrigierte Prüfung verbessert das Modell.

Regeln plus Expertenwissen Fachwissen der Ingenieure fließt als Regeln in die Prüfung ein.

Fehler mit Konfidenz Automatische Fehlererkennung inklusive Einschätzung der Sicherheit.

Die Ergebnisse

95 % der bislang unentdeckten Fehler gefunden (bis zu)

< 1 Min. Prüfzeit je Produkt

> 1 Mio. geprüfte Stücklisten

~10 % Produktivitätsgewinn im Engineering

Technologie

Eingesetzte Verfahren

Stack

Machine Learning
Musteranalyse
PLM/ERP
Konfidenz-Scoring

Laut Projektbericht: rund 29 Mio. Euro weniger Ausschusskosten und 11,5 Mio. Euro geringere Personalkosten.

Verantwortet von Gründern und Senior-Engineers von Beyonetix. Zahlen laut jeweiligem Projektbericht.

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