Die Wirtschaftslage lässt die Kostensensibilität in Unternehmen stark ansteigen. Die Relevanz von Kostentransparenz und Kostensicherheit in Projekten nimmt 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.
Wie stufen Sie Ihr Unternehmen in der systematischen Nutzung der Unternehmensdaten ein?
Noch viel Potenzial nach oben? Die Power der eigenen Unternehmensdaten zu erkennen und die Voraussetzungen für datengetriebene Prozesse zu schaffen sind zwei Grundvoraussetzungen um eine Einschätzung vornehmen zu können.
Simon Roth, Leiter des konzernweiten Einkaufs bei den SBB – Schweizerischen Bundesbahnen, blickt auf ein wegweisendes Projekt zurück, dass die Beschaffungsprozesse der SBB auf eine neue Grundlage stellt.
Die Gewährleistung der Sicherheit unserer Software und der Schutz sensibler Daten ist von grösster Bedeutung für uns und unsere Kunden. Wir haben die ISO 27001 Zertifizierung erfolgreich abgeschlossen und sind sehr stolz.
Die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen hängt stark von der Fähigkeit ab, die eigenen Unternehmensdaten systematisch zu nutzen und Prozesse mit perfekten Daten automatisiert zu beliefern.
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"?
Schon lange war es geplant: Alle Mitarbeiter zu einem Team-Anlass auf die malerische Insel Lützelau einzuladen. Wir hatten beste Voraussetzungen für einen gelungenen Anlass!
Manchmal ist die Anzahl und die Varianz der Bauteile in Unternehmen unvorstellbar hoch. Menschen können ein paar hundert Artikel überblicken ... aber 70'000?
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" ...
Die Produktdaten-Intelligenz Luminarity.ai stellt sicher, dass Ihre produktbeschreibenden Daten eine eigene Intelligenz bilden.
Wir sind mächtig stolz! Luminarity gewinnt den GERMAN INNOVATION AWARD 2025. Mit Luminarity haben wir eine neue Kategorie von Software geschaffen die es Unternehmen ermöglicht, künstliche Intelligenz auf Basis der eigenen Unternehmensdaten zu betreiben.