Nach dem Einkauf ist vor dem Einkauf [Gesponsert]

Der Einkauf kauft zu teuer ein

(Bild: shouldcosting GmbH)

Viele Einkäufer denken, dass sie bereits die wichtigsten Artikel in Bezug auf die Einkaufspreise optimiert haben. Sollte es Einkäufer geben, die trotzdem mit Unmengen an Artikeln zu tun haben und diese Artikel innert weniger Tage auf Einsparungen analysieren möchten, empfehlen wir … weiterlesen.

Tausende Artikel in wenigen Tagen analysieren

Der Einkauf ist eine herausfordernde Disziplin. Oft stehen wenige, technische Hilfsmittel zur Verfügung und die Datenqualität im ERP System hatte auch schon bessere Tage. Vor allem macht die Menge der verschiedensten Artikel dem Einkauf zu schaffen. Wie sollen tausende Artikel auf Einsparpotenziale überprüft werden? Es ist schier unmöglich, alle bereits bestehenden Artikel zu überprüfen. Und die Ingenieure erstellen fleissig neue Bauteile! Es ist berechtigt zu fragen, ob es denn alle Artikel sein müssen, die auf Einsparpotenziale identifiziert werden sollen. Schliesslich gibt es ABC Analysen um die «Artikel mit Potenzial» zu überprüfen. Wenn aber neue Möglichkeiten vorhanden wären, um tausende Artikel innert weniger Tage auf Einsparpotenziale zu untersuchen?

Ähnliche Artikel identifizieren. Auf Knopfdruck

Der PSI - predictive saving identifier, findet ähnliche Artikel, die zu unterschiedlichen Konditionen eingekauft wurden, innert Sekunden.
Der PSI - predictive saving identifier, findet ähnliche Artikel, die zu unterschiedlichen Konditionen eingekauft wurden, innert Sekunden. (Bild: shouldcosting GmbH)

Bei tausenden aktiven Artikeln werden oft ähnliche Artikel zu unterschiedlichen Konditionen, noch dazu bei unterschiedlichen Lieferanten, eingekauft. Abhilfe schafft «Pooling». Die Bündelung von Artikeln. Im Bereich des Beschaffungsmanagements können durch die Bündelung von Artikeln, Konditions- und Kosteneffekte durch die Reduzierung der Anzahl Lieferanten erreicht werden. Volumenbündelungen ergeben zusätzlich höhere Fertigungslose und dadurch bessere Preise. Ein durchaus nachvollziehbarer Schritt, um mit wenig Aufwand Einsparungen zu identifizieren. Na ja … wenig Aufwand? Wie sollen unter hunderten oder gar tausenden Artikeln, Ähnlichkeiten ausfindig gemacht werden?

Erkennung ähnlicher Teile mit SID – similar item detection

Mit der Hilfe von SID – similar item detection kann diese Aufgabe elegant und innert kürzester Zeit gelöst werden. Dieses Verfahren eröffnet wahrlich neue Möglichkeiten für die Bedarfsbündelung und die Optimierung der Einkaufsprozesse. Um Ähnlichkeiten in tausenden Artikeln zu identifizieren, nutzt SID verschiedene Datenquellen. Eine Hauptquelle sind 3D CAD Daten. Anhand dieser Daten lassen sich Ähnlichkeiten sehr exakt identifizieren (siehe Bild 1). Was aber, wenn es «nur» 2D Zeichnungen oder Spezifikationsdokumente sind, die zur Verfügung stehen? Hier schafft SID schier Unmögliches. Auch Zeichnungen (pdf Dateien) lassen sich sehr exakt hinsichtlich Ähnlichkeiten analysieren.

SID – similar item detection findet Ähnlichkeiten, auch auf der Basis von 2D Zeichnungen.
SID – similar item detection findet Ähnlichkeiten, auch auf der Basis von 2D Zeichnungen. (Bild: shouldcosting GmbH)

Kosten kennen, bevor Kosten entstehen

Es ist durchaus sinnvoll, periodisch alle aktiven Artikel auf Ähnlichkeiten zu überprüfen und Einsparpotenziale zu heben – zumal der Aufwand sehr überschaubar ist. Doch ist es nicht «zu spät», wenn der Einkauf diese Analysen durchführt? Sollten ähnliche Artikel nicht an der «Quelle der Daten», in der Produktentwicklung, vermieden werden?

SID – similar item detection direkt im 3D CAD System. Auf Knopfdruck ähnliche Artikel identifizieren und die Kosten neuer Artikel berechnen.
SID – similar item detection direkt im 3D CAD System. Auf Knopfdruck ähnliche Artikel identifizieren und die Kosten neuer Artikel berechnen. (Bild: shouldcosting GmbH)

Die Beziehung zwischen dem Einkauf und der Produktentwicklung wird oft auf die Probe gestellt. Aber natürlich ist es korrekt, wenn Ingenieure die Neuanlage von identischen oder ähnlichen Artikeln vermeiden sollen. Diese Möglichkeiten sind mit dem CostChecker bereits verfügbar. Ein Knopfdruck genügt um ähnliche Bauteile direkt im 3D-CAD anzuzeigen. Dabei referenziert der CostChecker immer auf alle aktiven Artikelstammdaten im Unternehmen und erweitert sein «Wissen» mit jedem neuen Artikel. Das gewährleistet, dass Ingenieure jederzeit und auf Knopfdruck wissen, ob ein neues Bauteil notwendig ist, um die Konstruktion zu vollenden. Die Teilevielfalt im Unternehmen zu reduzieren war noch nie eleganter. Ein gelungener Nebeneffekt, der CostChecker zeigt von jedem Artikel zusätzlich das Beschaffungsland, die eingekaufte Stückzahl, den Lieferanten und natürlich den Einkaufspreis an.

SID – similar item detection einsetzen

Um die Möglichkeiten von SID im Einkauf und der Produktentwicklung nutzen zu können sind keine langwierigen Prozesse notwendig. Der einzig notwendige Schritt ist die Umwandlung der bestehenden Daten in eine auswertbare Form.

Mit dem Data Extraction Service der shouldcosting GmbH werden Daten in eine Form gebracht, in welcher grosse Mengen an Artikel umgehend analysiert werden können.
Mit dem Data Extraction Service der shouldcosting GmbH werden Daten in eine Form gebracht, in welcher grosse Mengen an Artikel umgehend analysiert werden können. (Bild: shouldcosting GmbH)

Der Data Extraction Service der shouldcosting GmbH ermöglicht diese Umwandlung der Daten. Mit Machine Learning werden tausende Artikel aufbereitet. Anschliessend sind die Daten vollumfänglich nutzbar um Einsparpotenziale zu identifizieren und hochinteressante Erkenntnisse für Pooling, Warengruppenstrategien und Kostenreduktionen zu erhalten. Die strategische Bedeutung der Unternehmensdaten nimmt aufgrund der Digitalisierung laufend zu. Unternehmen, welche Einsparpotenziale systematisch und faktenbasiert identifizieren, mittels SID - similar item detection die Teilevielfalt reduzieren und die Herstellkosten neuer Bauteile exakt berechnen können, sind im Wettbewerbsvorteil. Damit die Unternehmensdaten zur "Erdölquelle" werden ist ein Faktor jedoch entscheidend: Erkennen Sie das Potenzial Ihrer Unternehmensdaten!