PartsOS Planning
EUCO Rail: Datengetriebene Ersatzteilplanung für maximale Fahrzeugverfügbarkeit im Schienenverkehr
Wie EUCO Rail gemeinsam mit PartsCloud den Schritt von reaktiver Excel-Disposition zu vorausschauender, KI-gestützter Ersatzteilplanung geht, um kritische Komponenten standortübergreifend zuverlässig verfügbar zu halten.
Das Problem
Instandhaltung im Schienenverkehr: Komplexität als Dauerzustand
EUCO Rail ist ein spezialisierter Anbieter von Instandhaltungs- und Servicelösungen für den Schienenverkehr. Das Unternehmen betreibt eigene Werkstätten und stellt sicher, dass Kundenflotten dauerhaft einsatzfähig bleiben, mit dem Anspruch, die richtigen Teile zur richtigen Zeit am richtigen Standort verfügbar zu haben.
Genau das war das strukturelle Problem.
Der Schienenverkehr stellt an die Ersatzteilplanung besondere Anforderungen: Stücklisten sind komplex und fahrzeugspezifisch, Lieferketten sind mehrstufig mit teils langen Wiederbeschaffungszeiten, und Wartungsbedarfe entstehen sowohl planbar (zyklische Instandhaltungsintervalle) als auch ungeplant (Störungsbehebung unter Zeitdruck). Gleichzeitig wächst die Flotten- und Modellvielfalt und damit die Dispositionskomplexität.
Die zentralen Herausforderungen vor PartsOS:
- Reaktive, weitgehend manuelle Disposition ohne datenbasierte Grundlage
- Keine standortübergreifende Transparenz über Bestände und Bedarfe
- Schwierige Synchronisation von planbaren Wartungszyklen und ungeplanten Bedarfen
- Wachsende Komplexität durch mehr Fahrzeugtypen und Standorte
- Kapitalbindung durch Überbestände bei gleichzeitigen Fehlteilen bei kritischen Komponenten
- Hoher manueller Aufwand, der mit steigender Modellvielfalt nicht mehr skaliert
Unser Ansatz
Wartungszyklen und Verbrauchsdaten, gemeinsam in einem Forecast-Modell
Jörg Ernst, CEO und Eigentümer der EUCO Rail Gruppe, und Claudia Kratz, kaufmännische Geschäftsführung der EUCO Rail Services GmbH, lernten PartsCloud auf dem Service Roundtable von H&Z kennen, einer der führenden Managementberatungen mit Fokus auf After-Sales im Maschinenbau. Sie erkannten sofort das Potenzial einer KI-gestützten Lösung für die spezifischen Anforderungen des Rail-Maintenance-Segments.
Was folgte, war kein klassisches IT-Projekt, sondern ein pragmatischer, partnerschaftlicher Projektansatz.
Die vier Kernbausteine des Projekts
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Vollständige Artikelstamm-Analyse auf Teile-Ebene
Basis jeder sinnvollen Planung ist ein sauberes Datenfundament. PartsCloud analysierte den gesamten Artikelstamm von EUCO Rail auf Teilenummern-Ebene: Welche Teile werden wie häufig benötigt? Welche sind kritisch für die Fahrzeugverfügbarkeit? Welche haben lange Wiederbeschaffungszeiten? -
Kombiniertes Forecast-Modell: Verbrauch + Wartungsplan
Das zentrale Differenzierungsmerkmal im Schienenverkehr: Bedarfe entstehen nicht nur durch historischen Verbrauch, sondern auch durch planbare Wartungsintervalle. PartsOS kombiniert beide Signale in einem Forecast-Modell, das prognostiziert, welche Teile für welche anstehenden Wartungen in welchen Mengen benötigt werden. -
Automatisierte Bestellvorschläge mit aktivem Reminder-System
Auf Basis des kombinierten Forecasts generiert PartsOS automatisch Bestellvorschläge, priorisiert offene Beschaffungsentscheidungen und erinnert das Team per E-Mail und App, damit keine kritische Bestellung zu spät ausgelöst wird. -
Standortübergreifende Bestandstransparenz
Über alle relevanten Standorte hinweg schafft PartsOS einen einheitlichen Überblick: Wo liegen welche Bestände? Wo entstehen Engpässe? Das reduziert sowohl Doppelbestellungen als auch lokale Fehlteile.
Das Ergebnis
Laufendes Projekt
Das Projekt mit EUCO Rail startete im Oktober 2025. Derzeit läuft die operative Einführung und Kalibrierung des Forecast-Modells auf Basis der historischen Verbrauchsdaten und Wartungspläne.
EUCO Rail erwartet durch die Kombination aus datengetriebener Bedarfsermittlung und vorausschauender Beschaffung folgende messbare Verbesserungen:
- Deutlich reduzierter manueller Planungsaufwand durch automatisierter Bestellvorschläge
- Höhere Verfügbarkeit kritischer Komponenten wegen wartungsbasiertem Forecast
- Weniger Überbestände aufgrund von datenbasierte Meldebestände
- Standortübergreifende Transparenz (Einheitliche Sicht auf Bestände und Bedarfe über alle Werkstätten)
Diese Seite wird aktualisiert, sobald erste messbare Ergebnisse vorliegen.
FAQs
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Welche Herausforderungen hatte EUCO Rail in der Ersatzteilplanung vor dem Einsatz von PartsCloud?
EUCO Rail stand vor einer typischen Herausforderung im Schienenverkehr: reaktive, weitgehend manuelle Disposition ohne datenbasierte Grundlage, keine standortübergreifende Transparenz über Bestände und Bedarfe sowie eine wachsende Flotten- und Modellvielfalt, die mit manuellen Prozessen nicht mehr skalierbar war. Gleichzeitig entstanden Bedarfe sowohl durch planbare Wartungsintervalle als auch durch ungeplante Störungen unter Zeitdruck.
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Warum ist Ersatzteilplanung im Schienenverkehr besonders komplex?
Im Schienenverkehr sind Stücklisten fahrzeugspezifisch, Lieferketten mehrstufig und Wiederbeschaffungszeiten teils sehr lang. Dazu kommen saisonale Nachfrageschwankungen und die Notwendigkeit, sowohl planbare Wartungszyklen als auch ungeplante Ausfälle zuverlässig abzudecken. EUCO Rail betreibt mehrere Werkstätten, was standortübergreifende Bestandstransparenz zu einer kritischen Voraussetzung macht.
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Was unterscheidet PartsOS Planning im Schienenverkehr von anderen Branchen?
Der entscheidende Unterschied: PartsOS kombiniert historische Verbrauchsdaten und planbare Wartungsintervalle in einem einzigen Forecast-Modell. Im Maschinenbau reicht häufig die Verbrauchshistorie, im Rail-Maintenance-Segment müssen Wartungspläne und Fahrzeuglebenszyklen aktiv in die Bedarfsprognose einfließen. Genau das leistet PartsOS für EUCO Rail.
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Wie wurde PartsOS Planning bei EUCO Rail eingeführt?
Die Einführung startete mit einer vollständigen Artikelstamm-Analyse auf Teilenummern-Ebene. Darauf aufbauend wurde ein kombiniertes Forecast-Modell kalibriert, das Verbrauchsdaten und Wartungspläne vereint. Parallel wurde ein automatisiertes Bestellvorschlags- und Reminder-System implementiert, das das Team per E-Mail und App über kritische Beschaffungsentscheidungen informiert.
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Für welche Unternehmen im Schienenverkehr ist PartsCloud geeignet?
PartsCloud eignet sich für Instandhaltungs- und Servicedienstleister im Schienenverkehr, die mehrere Standorte oder Werkstätten betreiben, mit wachsender Flotten- und Modellvielfalt umgehen müssen und aktuell reaktiv und manuell disponieren. Überall dort, wo planbare Wartungsbedarfe und ungeplante Ausfälle gleichzeitig gemanagt werden müssen, schafft PartsOS strukturierten, datengetriebenen Mehrwert.
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