ÄHNLICHKEITSANALYSE FÜR EINKAUF: & KONSTRUKTION: DUBLETTEN VERMEIDEN MIT KI
Geometrische Ähnlichkeitsanalyse in Einkauf & Konstruktion
Ob im Maschinenbau im Sauerland, bei Automobilzuliefern in NRW oder im gesamten DACH-Raum. Es schlummern in den ERP- und CAD-Systemen riesige Datenschätze. Doch oft sind diese Schätze versteckt.
Konstrukteure entwickeln Bauteile neu, die es so oder so ähnlich schon gibt. Der Einkauf bestellt drei fast identische Drehteile bei drei verschiedenen Lieferanten zu unterschiedlichen Preisen. Das Ergebnis: Explodierende Teilevielfalt, unnötige Lagerkosten und fehlende Verhandlungsmacht.
Lösungen für die geometrische Ähnlichkeitssuche adressieren genau dieses Problem. Doch die nächste Generation der KI-gestützten Analyse geht noch einen Schritt weiter. Sie verbindet die Welt der 3D-Modelle nahtlos mit dem klassischen 2D-Zeichnungsarchiv (PDF).
In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie durch intelligente Ähnlichkeitsanalyse Ihre Prozesse in Konstruktion und Einkauf effizienter gestalten.
Das Problem in der Konstruktion: "Haben wir das nicht schon mal gebaut?"
Ein Ingenieur braucht einen speziellen Flansch. Die Suche im PDM- oder ERP-System über Textbeschreibungen („Flansch“, „Scheibe“, „Halter“) liefert entweder 5.000 Ergebnisse oder gar keines. Die Konsequenz: Er zeichnet das Teil neu.
Daraus entstehen unnötige Kosten:
- Anlage eines neuen Materialstamms.
- Erstellung neuer Arbeitspläne.
- Neue CAM-Programmierung.
- Interne Logistikkosten für ein „neues“ Teil.
Die Lösung: Geometrische Suche statt Textsuche
Unsere KI-Lösung analysiert nicht den Dateinamen, sondern den geometrischen Fußabdruck, egal ob aus einem 3D-Modell (STEP) oder einer 2D-Zeichnung (PDF, TIFF). Der Konstrukteur lädt den Entwurf hoch und das System zeigt sofort: „Dieses Teil existiert bereits zu 98%. Nimm Artikelnummer 12345.“ Dies fördert aktiv die Wiederverwendung von Teilen und reduziert die Entwicklungszeit drastisch.
Das Problem im Einkauf: Zersplitterte Bedarfe und Maverick Buying
Der Einkauf steht oft vor der Herausforderung, dass er technisch ähnliche Teile nicht als solche erkennt.
- Artikel A ist eine „Welle 50x200“.
- Artikel B ist ein „Bolzen 50x198“.
Für das ERP-System sind das zwei völlig verschiedene Welten. Für die Fertigung sind sie fast identisch. Der Einkäufer verliert hier das Potenzial zur Bündelung.
Die Lösung: Schattenkalkulation und Bündelungspotenziale
Mit einer geometrischen Ähnlichkeitsanalyse kann der Einkauf den gesamten Artikelstamm scannen. Die KI gruppiert Teile, die sich in Form und Fertigungsverfahren ähneln (Cluster-Analyse). Der Mehrwert:
1. Preisvergleich: „Warum kostet Teil A bei Lieferant X 10 € und das fast identische Teil B bei Lieferant Y 15 €?“
2. Bündelung: Anstatt zwei Kleinserien anzufragen, kann eine größere Losgröße verhandelt werden.
3. Make-or-Buy: Identifikation von Teilen, die besser intern oder extern gefertigt werden sollten, basierend auf historischen Daten ähnlicher Geometrien.
Der entscheidende Unterschied: 2D (PDF) trifft auf 3D
Viele etablierte Lösungen am Markt kommen stark aus der 3D-Welt. Das ist hervorragend für moderne Konstruktionen. Doch die Realität im deutschen Mittelstand sieht oft anders aus:
- Altdatenbestände liegen oft nur als PDF-Zeichnungen vor.
- Kundenanfragen kommen häufig als einfache 2D-Skizze.
Unsere Technologie schließt diese Lücke. Wir nutzen Computer Vision, um auch 2D-Zeichnungen lesbar zu machen und sie mit 3D-Daten vergleichbar zu machen. So finden Sie das passende 3D-Modell, auch wenn die Anfrage nur ein PDF war, oder umgekehrt.
Warum Unternehmen in Südwestfalen und NRW jetzt handeln sollten
Als Region der Weltmarktführer ist Südwestfalen und NRW geprägt von hoher Fertigungstiefe und komplexen Produktportfolios. Gerade hier ist das Thema Stammdatenbereinigung und Dublettenprüfung ein massiver Hebel für die Wettbewerbsfähigkeit.
Wer jetzt in KI-gestützte Ähnlichkeitsanalyse investiert, bereinigt nicht nur seine Vergangenheit, sondern verhindert aktiv, dass in Zukunft Kosten durch ineffiziente Prozesse entstehen.
Zusammenfassung: Ihre Vorteile durch Ähnlichkeitsanalyse
- Konstruktion: Wiederverwendung statt Neuanlage (Reduzierung der Teilevielfalt).
- Einkauf: Identifikation von Preisunterschieden und Bündelung von Volumina.
- Datenflexibilität: Verarbeitung von 3D-Modellen UND 2D-Zeichnungen (PDF).
- Prozesskosten: Weniger Aufwand in der Arbeitsvorbereitung und Stammdatenpflege.
Lassen Sie uns unverbindlich Ihre Daten analysieren und Einsparpotenziale aufdecken.
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