Einsparungen in Massendaten identifizieren
Der PSI - predictive saving identifier identifiziert automatisiert Einsparpotenziale in Massendaten, findet ähnliche oder identische Artikel auf Knopfdruck, berechnet Sollkosten neuer Komponenten und/oder Dienstleistungen, errechnet faktenbasierte Zielpreisformeln und beherrscht zusätzlich die Berechnung von CO2 Emissionen. Der PSI beantwortet Fragen, die sich täglich stellen, für tausende Artikel. Das ist Procurement Excellence - instantely.
Module für den PSI - predictive saving identifier
Voll ausgestattet ist der PSI - predictive saving identifier das Schweizer Sackmesser für Data-Driven Procurement Excellence. Folgende Zusatzmodule sind für den PSI - predictive saving identifier verfügbar. Klicken Sie auf die jeweilige Option, um mehr über den Funktionsumfang zu erfahren.
AAS - automatic algorithm search
Mit "AAS - automatic algorithm search" findet der PSI das beste und exakteste Berechnungsverfahren für die Inputdaten vollautomatisch. Was den PSI zusätzlich unterscheidet: Hohe Mathematik - einfach anzuwenden. Der PSI liefert neue, faktenbasierte Argumente für Neuverhandlungen mit Lieferanten und lässt sich vollständig in bestehende IT Infrastrukturen (ERP, PLM, PDM) integrieren.
Ähnliche Artikel identifizieren - auf Knopfdruck
Für Unternehmen ist es wichtig, sich in grossen Datenbeständen zurechtzufinden um Redundanzen zu vermeiden sowie die Wiederverwendung von Artikeln zu erhöhen. Mit SID - similar item detection von shouldcosting finden Sie ähnliche Bauteile oder Baugruppen in kürzester Zeit.
DMA - Dynamic Materialcost Adjustment
DCF - Data-Driven Carbon Footprint
Es braucht effiziente Analysemethoden um den CO2 Ausstoss Ihrer Produkte zu bestimmen. Die Reduzierung der Emissionen entlang der Wertschöpfungsketten erfordert jedoch einen hohen Detaillierungsgrad der Prozessketten. Dieses Wissen ist oft nicht verfügbar. Wir unterscheiden aus diesem Grund zwei Vorgehen um den CO2 Ausstoss Ihrer Produkte abzubilden. Der PSI - predictive saving identifier verfügt über diese beide Verfahren:
OSC - optimize supplier clustering
OSC - optimize supplier clustering, unterstützt die Einkaufsabteilungen beim Lieferantenmanagement. Intelligente Algorithmen ordnen Artikel den Lieferanten optimal zu - basierend auf spezifischen Kriterien. Es war noch nie einfacher, den geeignesten Lieferanten für zu beschaffende Güter zu identifizieren.
TSNE - T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding
TSNE ist das perfekte Verfahren, ob in ähnlichen Artikeln unlogische Preise zu identifizieren.
HCC - hybrid cost calculation
Es gibt Komponenten, bei welchen ein klassischer Bottom-UP Kalkulationsprozess sinnvoller ist. Der PSI bietet dazu alle Möglichkeiten. Die integrierte Bottom-UP Kalkulation der costdata® GmbH sucht Ihresgleichen. Die costdata® Marktdaten, integriert im PSI - predictive saving identifier, ermöglichen umfangreiche Bottom-UP Kalkulationen und detailierte Cost-Breakdowns - kombiniert in einer Softwareanwendung. Erfahren Sie mehr zu HCC - Hybrid Cost Calculation.
DDC - Data-Driven Connector zu ERP Systemen
Mit dem DDC Connector ist der PSI in der Lage, direkt mit verschiedenen PLM - und ERP-Systemen zu kommunizieren und liefert dadurch präzise Antworten direkt wo Sie gebraucht werden.
Der PSI ist die Schaltzentrale zur Erstellung von parametrischen Kostenvorhersagemodellen. Model-Based Cost Engineering ermöglicht unseren Kunden eigene, dynamische Kostenvorhersagemodelle zu erstellen. Mit Model-Based Cost Engineering werden Entwicklungsabteilungen mit Vorhersagemodellen versorgt. Diese Vorhersagemodelle werden im CostChecker verwendet. Das Engineering ist dadurch in der Lage, Kosten zu kennen, bevor Kosten entstehen.
Model-Based Cost Engineering | Kosten kennen
Preisanfragen bei Lieferanten sind zeitintensiv. Unsere Kunden kennen die Preise Ihrer Lieferanten ohne Angebote einholen zu müssen. Mit Model-Based RFQ werden Verträge, auf Basis unserer Datenmodelle vereinbart. Der Anfrageprozess wird dadurch eliminiert.
Model-Based RFQ | Die Preise vor den Lieferanten kennen
