Die aktuelle Wirtschaftslage lässt die Kostensensibilität in Unternehmen 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. Wir lernen an den Hochschulen seit Jahrzehnten:
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.
Bild: Der CostChecker im 3D CAD Autodesk Inventor
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?
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.
Kürzlich stand bei einem Kunden folgende Fragestellung im Raum: "Welche der bestehenden NC-Maschinen ist für unsere intern und extern gefertigten Artikel die "Richtige", um optimale Fertigungszeiten, minimale Rüstkosten und eine hohe Effizient zu erreichen"?
Wäre es nicht fantastisch, wenn Artikel vollautomatisch wissen, welcher Warengruppe Sie zugehören? Mit ACM - adaptive category management ist das bereits Wirklichkeit.
In Köln wird erstmal getrunken. Gefühlt haben costdata Gmbh - vertreten durch Tobias Uding und Frank Weinert - und ich, an unserem Treffen alle Kneipen durchprobiert. Ob "Gaffel", "Pfäffgen" oder "Früh" ...
Bei der Berechnung von CO2e Emissionen verhält es sich ähnlich wie bei der Kostenberechnung. Je detaillierter man sich in den Fertigungsprozess eingibt, umso detaillierter werden die Berechnungsresultate.
Heute fand der Breakfast Event bei Staufen.Inova statt. Zusammen haben wir aufgezeigt, was Next Level Transparency bedeutet und wie KI Unternehmen wettbewerbsfähiger macht.
Generally, suppliers have an edge on information over their customers. They know exactly how high their production costs are.
Manchmal ist die Anzahl und die Varianz der Bauteile in Unternehmen unvorstellbar hoch. Menschen können ein paar hundert Artikel überblicken ... aber 70'000?
Die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen hängt stark von der Fähigkeit ab, die eigenen Unternehmensdaten systematisch zu nutzen und Prozesse mit perfekten Daten automatisiert zu beliefern.
Kosten zu kennen, bevor die Kosten entstehen ist wichtiger denn je. Erfahren Sie, wie Müller-Martini mit dem CostChecker die Produktentwicklung befähigt, Kosten früh und automatisiert zu ermitteln.
In konjunkturell - und geopolitisch anspruchsvollen Zeiten sind verlässliche Unternehmensdaten das Gebot der Stunde. Wir mussten aber schnell feststellen: Einkäufer haben eine andere Vorstellung von "Transparenz" und "verlässlichen Daten" als wir. Aber der Reihe nach ...