KI-GESTÜTZTE PREIS- UND QUALITÄTSNALYSE

Ein mittelständischer Kabelbaumhersteller, der komplexe elektrische Verkabelungen für die Automobil- und Maschinenbauindustrie produziert, stand vor der Herausforderung, seine Einkaufsprozesse effizienter zu gestalten. Die Angebotskalkulation war mit hohem manuellem Aufwand verbunden, da die Zuliefererpreise stark schwankten und die Auswahl von Lieferanten mit spezifischen Qualitätsanforderungen aufwendige Recherchen erforderte.

HERAUSORDERUNG

Ineffiziente und zeitaufwändige Beschaffungsprozesse durch:

    • Dynamische Zuliefererpreise: Die Preise von Rohstoffen und Komponenten schwankten stark und erforderten regelmäßige Aktualisierungen.
    • Manuelle Recherche: Einkaufs- und Konstruktionsteams mussten Stücklisten und Konstruktionszeichnungen manuell mit Lieferantenangeboten abgleichen, was ressourcenintensiv war.
    • Komplexe Qualitätsanforderungen: Die Auswahl von Lieferanten musste individuelle Anforderungen wie Zertifizierungen, Mindestqualitätsmerkmale und Lieferzeiten berücksichtigen.
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LÖSUNG

Die Startify GmbH implementierte eine datenbasierte KI-Lösung, die die Einkaufsprozesse automatisierte und optimierte.

  1. Integration von Datenquellen:
    • Stücklisten und Konstruktionszeichnungen wurden automatisch aus CAD-Programmen und ERP-Systemen in die KI-Plattform importiert.
    • Zuliefererdatenbanken und Echtzeit-Preisinformationen wurden integriert, um die neuesten Preis- und Verfügbarkeitsdaten bereitzustellen.
  2. Entwicklung eines KI-Modells für Preis- und Qualitätsbewertung:
    • Die KI wertete die dynamischen Preisentwicklungen der Zulieferer aus und verglich sie mit den spezifischen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen.
    • Basierend auf historischen Daten und aktuellen Markttrends berechnete das Modell die besten Lieferoptionen und prognostizierte zukünftige Preisentwicklungen.
  3. Automatisierte Kalkulation und Empfehlung:
    • Die KI generierte eine vollständige Kostenkalkulation für jede Stückliste, inklusive einer detaillierten Übersicht der Lieferantenoptionen.
    • Empfehlungen wurden priorisiert basierend auf Kriterien wie Preis, Qualität, Lieferzeit und geografischer Nähe.
  4. Benutzerfreundliche Schnittstelle für Konstruktion und Einkauf:
    • Eine zentrale Plattform ermöglichte Konstrukteuren und Einkaufsteams den Zugriff auf die Kalkulationsergebnisse und ermöglichte direkte Bestellanforderungen an bevorzugte Zulieferer.
    • Notifikationen informierten über signifikante Preisänderungen oder neue, besser passende Lieferantenoptionen.

ERGEBNISSE UND NUTZEN

    • Alltägliche Verbesserungen:

      • Zeitersparnis: Der manuelle Aufwand für die Angebotskalkulation wurde um 40 % reduziert, da die Recherche und Bewertung der Lieferanten automatisiert wurde.
      • Kostensenkung: Optimierte Beschaffungsentscheidungen führten zu einer Einsparung von 15 % bei den Materialkosten.
      • Erhöhte Transparenz: Die detaillierte Kostenübersicht und Prognosen ermöglichten eine bessere Planbarkeit und Verhandlungsmacht gegenüber Zulieferern.
      • Flexibilität und Skalierbarkeit: Die Lösung wurde auf zukünftige Anforderungen wie neue Lieferanten oder geänderte Marktbedingungen skalierbar ausgelegt.

      Visualisierung:

      • Prozessdiagramm: Darstellung des optimierten Einkaufsworkflows mit KI.
      • Kalkulationsübersicht: Beispiel einer automatisch generierten Stücklisten-Kalkulation mit Lieferantenvorschlägen.
      • Vorher-Nachher-Analyse: Zeit- und Kosteneinsparungen durch den Einsatz der KI-Lösung.

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