Ähnliche Geometrien erkennen Sie auf Anhieb? Ähnliche Fertigungsabläufe nicht!
classmate findet beides – und macht daraus konkrete Verhandlungspotenziale.
Wer im Einkauf Potenziale für Sammelbestellungen sucht, findet geometrisch ähnliche Teile meist intuitiv. Interessant wird es bei Bauteilen, die auf den ersten Blick in ihrer Geometrie nichts gemeinsam haben – aber dieselben Fertigungsschritte durchlaufen und damit ebenso große Potenziale für ein intelligentes Lieferantenmanagement bieten. simus classmate findet beide Arten von Ähnlichteilen anhand von verlässlichen Analysen der 3D-Modelle und macht die Einsparpotenziale mit echten Einkaufsdaten sichtbar.
Zwei Wege zur Clusterbildung
classmate bildet Cluster aus Bauteilen mit ähnlichem Kostenprofil. Dafür stehen zwei unabhängige Methoden zur Verfügung, die auch kombiniert werden können und sich gegenseitig ergänzen.
Optisch ähnliche Bauteile teilen oft ähnliche Fertigungsaufwände – und damit ähnliche Preise. classmate erkennt diese Geometrie-Ähnlichkeit automatisch und fasst entsprechende Teile zu Warengruppen zusammen.
Der ausgereifte Algorithmus von simus classmate ermittelt anhand des 3D-CAD-Modells Fertigungsabläufe und Sachmerkmale – und findet Bauteile mit gleichem Kostenprofil, die geometrisch völlig verschieden aussehen.
Diese „unsichtbaren“ Ähnlichteile bleiben bei rein geometrischer Suche unentdeckt und bilden ein enormes zusätzliches Einsparpotenzial.
Was „fertigungstechnisch ähnlich“ im Einzelfall bedeutet, lässt sich individuell nach Kundenanforderung konfigurieren.
Kein Blackbox-Ansatz: Jede Berechnungsgrundlage lässt sich bis ins Detail prüfen.
Beide Wege nutzen einen intelligenten, regelbasierten Algorithmus. Die Ergebnisse sind daher inhaltlich fundiert und für Experten vollständig nachvollziehbar.
So funktioniert die Potenzialanalyse
Die Analyse läuft in zwei aufeinanderfolgenden Schritten ab und mündet in übersichtlichen Cockpit-Auswertungen.
classmate analysiert und gruppiert alle Bauteile automatisch – wahlweise über die geometrische und/oder über die fertigungstechnische Ähnlichkeit. In den so entstandenen Clustern sind nun vielfältige Auswertungen möglich.
Die erkannten Cluster werden mit vorhandenen Einkaufsinformationen angereichert:
• Echte Bestellungen aus dem ERP-System
• Einkaufsinfosätze und Preishistorie
• Rahmenverträge mit Lieferanten
Damit wird auf einen Blick ersichtlich, welche Bauteile zu welchen Preisen bei welchen Lieferanten bestellt wurden. Besonders hohe Preise können so einfach hinterfragt oder ähnliche Teile für kommende Bestellungen zusammengefasst werden.
Optional können die Fertigungskosten der analysierten Teile zusätzlich anbieterneutral kalkuliert werden – mit unserer Lösung classmate PLAN. Damit ergeben sich für jede Teilegruppe neutrale Kosteninformationen, an denen sich die Lieferantenpreise messen lassen.
Ergebnis: Cockpit mit Raster-Auswertungen und Diagrammen
Aus beiden Informationsquellen erstellt classmate übersichtliche Rasterergebnisse und Diagramme, die gefundene Preis- und Mengenpotenziale darstellen – direkt nutzbar für Verhandlungsvorbereitung, Lieferantenauswahl und -konsolidierung und Budgetplanung.
Ähnliche Bauteile können kostenoptimiert gesammelt bestellt werden. Dadurch ergeben sich enorme Einsparmöglichkeiten!
Bauteile mit gleichem Fertigungsprofil werden identifiziert – auch wenn sie geometrisch keine Ähnlichkeit zeigen.
Ähnliche Teile lassen sich gezielt zu Losen zusammenfassen und gemeinsam bei Lieferanten anfragen.
Cluster mit realen Bestelldaten und Preishistorien geben Ihnen konkrete Argumente am Verhandlungstisch.
Fertigungsteile werden nach Warengruppen sortiert und automatisch passenden Zulieferern zugeordnet – Lieferantenbewertung in deutlich kürzerer Zeit.
Zu erwartende Kosten werden neutral ermittelt – noch bevor ein Angebot vorliegt.
Herstellkosten und Beschaffungskosten können vollständig überblickt und fundiert abgeschätzt werden.
Jedes Ergebnis basiert auf einem regelbasierten Algorithmus. Experten können jeden Schritt der Berechnung prüfen – kein KI-Mysterium.
simus classmate vs. andere Lösungen
| Andere Software-Lösungen | simus classmate |
|---|---|
| ❌ Undurchsichtige KI-Modelle oder statistische Verfahren, deren Ergebnisse sich nicht erklären lassen | ✅ Vollständige Transparenz durch regelbasierte Algorithmen |
| ❌ Einkäufer müssen den Empfehlungen vertrauen – ohne zu wissen, warum ein Cluster so gebildet wurde. | ✅ Jedes Cluster-Ergebnis lässt sich bis in jede Einzelheit der Berechnung nachvollziehen – revisionssicher und erklärbar gegenüber Management und Lieferanten. |
„Statt zahlreiche Zeichnungen durchzublättern oder Datenbanken zu durchsuchen, können die Anwender mit einem Klick in 10 Sekunden alle relevanten Bauteile zu einem Suchkriterium auflisten.“
„Die schnelle Auffindbarkeit aller Materialstammdaten erleichtert und beschleunigt die vielfältigen Aufgaben der Wartung und Instandhaltung ebenso wie der Reparatur.“
„Wir sind von den vielseitigen Einsatzmöglichkeiten der Lösung sehr angetan und sehen in simus classmate ein Herzstück für unsere Bemühungen, den Fertigungsprozess schlanker, flexibler und kostendeckender zu gestalten.“
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf:
1. Wie findet classmate Bauteile mit ähnlichen Fertigungsabläufen, die geometrisch völlig unterschiedlich aussehen?
simus classmate analysiert die Fertigungsabläufe aller Bauteile auf Basis eines regelbasierten Algorithmus – derselben Logik, die auch für die automatische Arbeitsplanerstellung verwendet wird. Dabei werden Sachmerkmale und Bearbeitungsschritte ausgewertet, nicht die äußere Form. So entstehen Cluster von Teilen mit vergleichbarem Kostenprofil, auch wenn sie sich geometrisch stark unterscheiden.
2. Was ist der Unterschied zwischen geometrischer Ähnlichkeitssuche und fertigungsbasierter Potenzialanalyse?
Die geometrische Ähnlichkeitssuche gruppiert Bauteile nach ihrer Form – was für den Einkäufer intuitiv nachvollziehbar ist. Die fertigungsbasierte Analyse geht tiefer: Sie bewertet, welche Bearbeitungsschritte ein Teil durchläuft, und findet dadurch Ähnlichteile, die rein optisch keine Gemeinsamkeiten zeigen. Beide Methoden ergänzen sich und decken unterschiedliche Einsparpotenziale auf.
3. Welche Einkaufsdaten werden für die Potenzialanalyse benötigt?
simus classmate verbindet die gebildeten Bauteilcluster mit vorhandenen Einkaufsinformationen aus dem ERP-System: echte Bestellungen, Einkaufs-Infosätze und Rahmenverträge. Eine aufwändige Datenvorbereitung ist nicht notwendig – die Software greift auf die bereits im System vorhandenen Daten zu.
4. Wie transparent sind die Ergebnisse der Potenzialanalyse?
Vollständig transparent. simus classmate arbeitet ausschließlich mit einem regelbasierten Algorithmus, dessen Berechnungsgrundlagen sich bis in jede Einzelheit nachvollziehen lassen. Es gibt keine Blackbox: Einkäufer und Controlling können jederzeit prüfen, warum ein bestimmtes Cluster gebildet wurde und auf welcher Datenbasis eine Preisempfehlung beruht.
5. Kann die Potenzialanalyse auch zur Lieferantenkonsolidierung eingesetzt werden?
Ja. Die gebildeten Cluster lassen sich direkt für die Lieferantenauswahl und -bewertung nutzen: Bauteile mit ähnlichem Fertigungsprofil werden denjenigen Zulieferern zugeordnet, die für diese Warengruppe qualifiziert sind. Das reduziert die Lieferantenanzahl, vereinfacht Rahmenvertragsverhandlungen und schafft Bündelungseffekte bei Bestellmengen.
6. Wie unterscheidet sich classmate von KI-basierten Analysewerkzeugen für den Einkauf?
Viele KI-basierte Tools erzeugen Ergebnisse, die sich nicht vollständig erklären lassen. classmate setzt stattdessen auf einen ausgereiften, regelbasierten Algorithmus: Die Ergebnisse sind für Fachleute in jedem Schritt nachvollziehbar, revisionsicher und gegenüber Management oder Lieferanten erklärbar. Das schafft Vertrauen in die Analyse – besonders bei strategischen Einkaufsentscheidungen.
7. Lässt sich die Potenzialanalyse mit Kostendaten aus classmate PLAN kombinieren?
Ja. Die in classmate PLAN automatisch kalkulierten Herstellkosten können als zusätzliche Informationsschicht in die Potenzialanalyse einfließen. So lassen sich identifizierte Preispotenziale mit belastbaren Should-Cost-Werten untermauern – eine besonders starke Grundlage für Preisverhandlungen mit Lieferanten.
8. Für welche Unternehmensgrößen und Branchen ist die Potenzialanalyse geeignet?
Die Lösung richtet sich an Unternehmen des Maschinenbaus und der Fertigungsindustrie, die komplexe Teilesortimente mit hunderten oder tausenden verschiedener Bauteile beschaffen. Sie ist besonders wertvoll für Einkaufsabteilungen, die bislang keine systematische Methode hatten, Ähnlichteile über Warengruppen hinweg zu erkennen und für Verhandlungen zu nutzen.
9. Wie lange dauert es, bis erste Ergebnisse aus der Potenzialanalyse vorliegen?
Nach dem Einlesen der Bauteil- und Einkaufsdaten erstellt simus classmate die Cluster-Analyse automatisch. Erste Raster-Auswertungen und Diagramme im Cockpit stehen in der Regel innerhalb kurzer Zeit bereit – ohne manuelle Auswertung durch den Einkäufer. Die genaue Dauer hängt vom Umfang des Teilesortiments und der Datenqualität ab.
10. Was passiert mit Bauteilen, zu denen noch keine Einkaufshistorie vorliegt?
Für neue oder bisher nicht beschaffte Bauteile greift simus classmate auf die geometrische oder fertigungsbasierte Ähnlichkeit zu bereits bekannten Teilen zurück. Auf dieser Basis lassen sich Preiserwartungen ableiten und passende Lieferanten vorschlagen – noch bevor das erste Angebot eingeholt wird.