Model Based Cost Engineering

Die Wirtschaftslage lässt die Kostensensibilität in Unternehmen stark ansteigen. Die Relevanz von Kostentransparenz und Kostensicherheit in Projekten nimmt zu.

Kosten berechnen muss einfach sein

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:

  • 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.

Mit Data-Driven Costing, Kosten automatisiert berechnen

CostChecker Data Driven Costing

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?

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.

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Tags: 

 Machine Learning Wert der Unternehmensdaten Einsparungen Data-Driven
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