Verborgene Einkaufspotenziale systematisch aufdecken

Ähnliche Geometrien erkennen Sie auf Anhieb? Ähnliche Fertigungsabläufe nicht!

simus classmate findet beides – und macht daraus konkrete Verhandlungspotenziale.

classmate Einkaufspotential Analyse

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

Ähnlichteile finden – auch dort, wo die Geometrie täuscht

simus classmate bildet Cluster aus Bauteilen mit ähnlichem Kostenprofil. Dafür stehen zwei unabhängige Methoden zur Verfügung, die auch kombiniert werden können und sich gegenseitig ergänzen.

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Weg 1: Geometrische Analyse

Optisch ähnliche Bauteile teilen oft ähnliche Fertigungsaufwände – und damit ähnliche Preise. simus classmate erkennt diese Geometrie-Ähnlichkeit automatisch und fasst entsprechende Teile zu Teilegruppen zusammen.

Cluster geometrische Analyse

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Weg 2: Fertigungstechnische Analyse

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.

Über 250 Kunden aus dem Maschinen- und Anlagenbau vertrauen auf simus systems

So funktioniert die Potenzialanalyse

Vom Cluster zum konkreten Einsparpotenzial

Die Analyse läuft in zwei aufeinanderfolgenden Schritten ab und mündet in übersichtlichen Cockpit-Auswertungen.

Clusterbildung Ähnlichteilsuche simus classmate

Schritt A · Clusterbildung
Ähnliche Bauteile gruppieren

simus 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.

Schritt B · Einkaufsdaten verknüpfen
Potenziale mit echten Werten belegen

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: Schritt C · Anbieterneutrale Kalkulation

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 simus classmate übersichtliche Rasterergebnisse und Diagramme, die gefundene Preis- und Mengenpotenziale darstellen – direkt nutzbar für Verhandlungsvorbereitung, Lieferantenauswahl und -konsolidierung und Budgetplanung.

Einsparpotenziale Clusteranalyse

AI Manufacturing Controlling

Vorteile für den technischen Einkauf

Einsparpotenziale erkennen und kurzfristig umsetzen.

Ähnliche Bauteile können kostenoptimiert gesammelt bestellt werden. Dadurch ergeben sich enorme Einsparmöglichkeiten!

Versteckte Ähnlichteile aufspüren

Bauteile mit gleichem Fertigungsprofil werden identifiziert – auch wenn sie geometrisch keine Ähnlichkeit zeigen.

Sammelbestellungen und Bündelungseffekte nutzen.

Ähnliche Teile lassen sich gezielt zu Losen zusammenfassen und gemeinsam bei Lieferanten anfragen.

Preisverhandlungen faktenbasiert führen.

Cluster mit realen Bestelldaten und Preishistorien geben Ihnen konkrete Argumente am Verhandlungstisch.

Lieferantenanalyse

Lieferantenzuordnung automatisieren

Fertigungsteile werden nach Warengruppen sortiert und automatisch passenden Zulieferern zugeordnet – Lieferantenbewertung in deutlich kürzerer Zeit.

Beschaffungskosten frühzeitig einschätzen

Zu erwartende Kosten werden neutral ermittelt – noch bevor ein Angebot vorliegt.

Make-or-buy-Entscheidungen werden vereinfacht

Herstellkosten und Beschaffungskosten können vollständig überblickt und fundiert abgeschätzt werden.

Volle Nachvollziehbarkeit statt Blackbox

Jedes Ergebnis basiert auf einem regelbasierten Algorithmus. Experten können jeden Schritt der Berechnung prüfen – kein KI-Mysterium.

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simus classmate vs. andere Lösungen

Transparenz, die andere nicht bieten

Andere Software-Lösungensimus 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.

Gessmann Logo

„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.“

Finden Sie mit uns Ihre individuellen Potenziale im technischen Einkauf.

Nehmen Sie Kontakt mit uns auf:

FAQ – Häufige Fragen zur Einkaufspotenzial-Analyse

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.

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.

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.

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.

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.

Viele KI-basierte Tools erzeugen Ergebnisse, die sich nicht vollständig erklären lassen. simus 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.

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.

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.

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.

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.