Die aktuelle Wirtschaftslage lässt die Kostensensibilität stark ansteigen. Die Relevanz von Kostentransparenz und Kostensicherheit in Projekten nimmt entsprechend zu. Kostensicherheit definiert den Wissensstand, wieviel ein Produkt Kosten wird, bevor ein Produkt auf den Markt kommt. Die Sicherheit also, ob und wieviel Gewinnmarge ein Produkt auf dem Markt erzielen kann.
Kosten berechnen muss einfach und automatisiert sein!
Wir lernen an den Hochschulen seit Jahrzehnten:
- 80% der Herstellkosten werden in der Produktentwicklung festgelegt
- Die frühe Abschätzung von Kosten ist elementar für Kostentransparenz in der Entwicklungsphase
- Je mehr Kostensicherheit in der Entwicklungsphase umso höher sind die Chancen für gewinnbringende Produkte
Die Herstellkosten werden nach wie vor selten über den gesamten Lebenszyklus der Produkte berechnet. Der Hauptgrund? Zu Beginn der meisten Projekte, sind zwar Zielkosten in den Spezifikationen vorgegeben – doch verlieren die Zielkosten, je weiter das Projekt fortgeschritten ist, an Relevanz. Funktion und Termin gehen über alles ... koste es, was es wolle (statt koste es, was es solle!). Und natürlich ist Kosten vorherzusagen auch schwer und äusserst zeitaufwendig.
Kosten automatisiert berechnen mit Data-Driven Costing
Model-Based Cost Engineering
Zeitintensiv wird die Kostenvorhersage, wenn jedes Bauteil und jede Baugruppe manuell berechnet wird. Das ist bei der Menge an neuen Komponenten unmöglich. Zudem ist die Datenlage in den Unternehmen oft ungenügend, um Kosten relativ einfach und schnell vorhersagen zu können ... wobei. Ist das effektiv so?
Über 95% Kostensicherheit in der Produktentwicklung
Data-Driven Costing heisst das Zauberwort. Unternehmen haben sehr viele Daten. Diese Daten können bestens für hochgenaue Kostenvorhersagen verwendet werden. Das heisst, das das eigene Lieferantennetzwerk in Kostenvorhersagemodellen abgebildet wird. Mittels Data-Mining und Deep Learning werden die bestehenden Unternehmensdaten nutzbar gemacht. Anschliessend übernehmen Algorithmen resp. Machine Learning die Kostenschätzung - mit Model-Based Cost Engineering. Systematisch, exakt und vollautomatisch. Jede Änderung an 3D Modellen hat eine sofortige Auswirkung auf die Herstellkosten. Die Kostenkalkulation läuft vollautomatisch im Hintergrund. Die Konnektivität zu CAD, PDM, ERP und PLM ist dabei jederzeit gewährleistet.
Neue Komponenten gilt es zu vermeiden
Kosten einsparen heisst auch neue Komponenten vermeiden. Die Lösung heisst hier SID - similar item detection. Der CostChecker findet innert Sekunden geometrisch, optisch oder fertigungstechnisch ähnliche Artikel. Die Informationen aus der Analyse mit SID - similar item detection sind für die Produktentwicklung wie auch für den operativen Einkauf äusserst hilfreich. Natürlich kennt der CostChecker auch das Herkunftsland, die Bestellmenge und viele weitere, wissenswerte Informationen zu den ähnlichen Artikeln. Es war noch nie einfacher, neue Artikel zu vermeiden und Transparenz über die Teilevielfalt zu haben.
