Kostenoptimierung bei Konstruktionsteilen mit Hilfeintelligenter Softwarelösungen
Ein Zusammenspiel von Machine Learning, Data Mining, Data Analytics
und Predictive Costing.
Einer der maßgeblichen Hebel zur Beschafungskostenoptimierung ist die Bündelung
von Einkaufsvolumina. Bündelungspotentiale bei Konstruktionsteilen sind für den Einkäufer
meist nur an den im ERP-System hinterlegten Artikelattributen zu erkennen.
Im Vorfeld eines „klassischen“ Beschafungskostenoptimierungsprojektes müssen
Daten zunächst mühselig und mit hohem Zeitaufwand aufbereitet werden. Das ist
häufig fehleranfällig und Einsparpotentiale lassen sich mit konventionellen Methoden
nicht exakt bestimmen. Trotz der vermeintlich schlechten Datenqualitäten können
intelligente Softwarelösungen in vier Schritten und sehr kurzer Zeit weiterhelfen, den
optimalen Wert aus Ihren Daten herauszuholen.