Proaktiv statt Panik: Wie Sie Obsoleszenz in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln
August 21, 2025
Geschrieben von Robert Juricic, Geschäftsführer von pcn.global
Robert Juricic verfügt über mehr als ein Jahrzehnt an Fachwissen im Bereich Obsoleszenzmanagement und über 30 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von BoM-Konzepten und Dokumentationsprozessen. Durch seine Arbeit mit OEMs und EMS-Anbietern auf fünf Kontinenten hat Robert Juricic einen einzigartigen Überblick darüber, wo Ausfälle im Lebenszyklus von Komponenten typischerweise auftreten und wie sie verhindert werden können, bevor sie zu kostspieligen Notfällen werden.
Mit seinem multidisziplinären Hintergrund in den Bereichen Dokumentation, Datenmanagement und Prozessautomatisierung hilft Robert den Herstellern, das Lebenszyklusmanagement von Komponenten von der reaktiven Brandbekämpfung in einen strategischen Vorteil zu verwandeln. Durch die spezialisierte Obsoleszenzmanagement-Software, die Dienstleistungen und das Dokumentations-Know-how seines Unternehmens (einschließlich BoM-Scrubbing und Stammdatenmanagement) ermöglicht er es seinen Kunden, den Änderungsmitteilungen für Komponenten einen Schritt voraus zu sein und widerstandsfähige Lieferketten aufzubauen.
Auf jeder Fertigungsstraße lauern zwei stille Gefahren: veraltete Bestände im Lager und gealterte Bauteile in der Produktion. Laut einer Kearney-Analyse 2024 summieren sich Über- und Altbestände allein in den USA auf mehr als 250 Milliarden US-Dollar [1]. Gleichzeitig entzieht ungeplanter Stillstand den 500 größten Industrieunternehmen weltweit 11 % ihres Umsatzes, rund 1,4 Billionen US-Dollar [2].
Der Auslöser ist oft derselbe: ein Bauteil, dessen Lebenszyklus sich geändert hat, ohne dass es jemand bemerkt hat. Die Warnsignale, BoM-Metadaten, ERP-Ereignisse und PCNs der Lieferanten , sind längst vorhanden.
Hier sind 5 Schritte die Ihnen helfen Obsoleszenz Überraschungen zu vermeiden:
1) BoM vom reinen Teileverzeichnis zum Frühwarnradar
Hinterlegen Sie für jede Position Lebenszyklusstatus, Road-map-Link des Lieferanten, Kritikalitäts-Score und geplanten Re-Design-Zeitpunkt. Aus der statischen Liste wird ein Prognosemodell; Finanz- und Instandhaltungsteams handeln, bevor ein 2 €-Stecker eine 20 Mio €-Charge stoppt.
2) ERP-Systeme für automatische Alerts rüsten
70 % der Werke tippen Lebenszyklusdaten noch manuell in Tabellen [3]. Binden Sie PCNs und EOL-Meldungen per Schnittstelle an: Rote Teile starten Last-Time-Buy-Workflows, Gelbe die Zweitquellen-Qualifizierung, Grüne wandern auf eine Watchlist, Wochen statt Stunden Reaktionszeit.
Eine Regel-Engine leitet rote Teile in die Analyse der letzten Käufe weiter. Gelbe Teile werden einer doppelten Quellenqualifizierung unterzogen. Grüne Teile werden auf eine Beobachtungsliste gesetzt. Dieser Ansatz verschafft den Teams Reaktionszeiten von Wochen statt Stunden.
3) Transparenz vertraglich erzwingen
Eine Klausel genügt: „Lieferant kündigt EOL mindestens sechs Monate vorab an und gewährt ein sechsmonatiges Last-Time-Buy-Fenster.“ Gekoppelt an eine PCN-API werden Lebenszyklusänderungen zum Live-Signal.
4) KI nur mit sauberen Daten füttern
Predictive-Programme bringen im Schnitt über 250 % ROI [4]. Doch laut Gartner scheitern 85 % aller KI-Modelle an schlechter Datenbasis [5]. Vollständige BoM-Daten + Live-PCNs + Reparaturprotokolle = Risikoerkennung Jahre im Voraus; lückenhafte Tabellen = automatisierte Panik.
5) Partner wählen, die in Zukunftszeit denken
Selbst perfekte Prognosen schaffen keine Teile. Ein guter Lieferant scannt weltweite Lager 24 × 7 und beschafft Rest- oder Refurb-Chargen, wenn der OEM schon abgekündigt hat. Ergebnis: Weniger Sicherheitsbestand, besserer Schlaf.
Fazit
Obsoleszenz ist Startegie, kein Versagen. Wer die BoM pflegt, ERP-Signale automatisiert, Vertragsklarheit schafft und KI richtig füttert, flankiert von einem Lieferanten mit Lifecycle-DANN, macht aus Obsoleszenz einen planbaren Kostenpunkt statt einer Produktionskrise.
Quellen
[1] Kearney, “Excess Inventory Is a $250 Billion Problem in the U.S.”
New HBR article discusses the next supply chain challenge: excess inventory | Kearney
[2] Siemens, The True Cost of Downtime 2024
[3] Manufacturing Leadership Council, “Seventy Percent of Manufacturers Still Enter Data Manually”
4] Siemens, Maximising ROI with Predictive Maintenance
[5] Forbes Tech Council, “Why 85 % of Your AI Models May Fail”
https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/11/15/why-85-of-your-ai-models-may-fail/