KI Cost Engineering für Komponenten: Präzision statt Schätzung

Kostenrechnung mittels Should-Cost-Analyse im Einkauf

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KI im Einkauf

Dieser Artikel ist Teil unseres umfassenden Leitfadens zum Thema KI im Einkauf. Im industriellen Einkauf zählt heute jeder Prozentpunkt. Klassische Kostenanalysen basieren oft auf Erfahrungswerten – doch das reicht nicht mehr. Künstliche Intelligenz (KI) macht aus Vermutungen belastbare Daten. Sie zerlegt komplexe Bauteile in ihre echten Kostenkomponenten – von Material über Fertigung bis Logistik – und zeigt in Sekunden, wo Potenziale zur Preisreduktion liegen. Damit lässt sich in Verhandlungen im Einkauf auf Augenhöhe mit starken Argumenten mit Lieferanten verhandeln. Dieses Wissen vermitteln und vertiefen wir in unseren Verhandlungstrainings für den Einkauf, welches unseres übergeordneten Bereichs der Verhandlungstrainings ist.

 

Was bedeutet „KI Cost Engineering“ konkret?

Cost Engineering beschreibt die systematische Ermittlung des Soll-Preises („Should Cost“) eines Bauteils.
KI erweitert diesen Ansatz, indem sie

  • Material-, Energie- und Transportpreise aus globalen Quellen automatisiert aktualisiert,

  • 3D-Geometrien oder CAD-Daten interpretiert,

  • Produktionsprozesse simuliert und vergleicht,

  • Abweichungen zwischen Angebot und realistischem Sollwert in Echtzeit erkennt.

Das Ergebnis: transparente, objektive und reproduzierbare Kostenmodelle.

Die Methode: Vom Rohstoff bis zur Logistik

1️⃣ Materialanalyse

KI-Modelle nutzen Datenbanken zu Dichte, Preisvolatilität und Recyclinganteil.
Beispiel: Ein Polycarbonat-Gehäuse (UL94 V-0) wird automatisch mit aktuellen Granulatpreisen (€/kg) und Fertigungsausbeuten verknüpft.
So entsteht ein präzises Material-Baseline-Modell – ohne menschliches Schätzen.

2️⃣ Fertigungsprozess-Erkennung

Mittels Machine Vision und Prozess-Klassifikation erkennt die KI, welches Verfahren (Spritzguss, Zerspanung, Blechumformung …) angewandt wird und welche Zyklus- und Maschinenkosten daraus resultieren.
Ergebnis: ein realistischer „Should Cost“ je Stück, differenziert nach Land, Losgröße und Technologie.

3️⃣ Verpackung und Logistik

Auch sekundäre Kosten werden berücksichtigt.
KI zieht Daten zu Verpackungsarten, Palettierung, Frachtkosten und CO₂-Abgaben heran.
Dadurch entsteht eine ganzheitliche Sicht auf die Total Cost of Ownership.

Setzen Sie diese Strategie direkt in die Praxis um – mit unserem KI-Verhandlungstool Nego-IQ®.

Warum KI Cost Engineering die Verhandlung verändert

Früher galt: „Der Lieferant kennt seine Kosten – der Einkäufer nicht.“
Heute gilt: Beide Seiten haben dieselben Daten, aber nur einer nutzt sie strategisch.

Wer mit KI-gestützten Kostenmodellen in eine Preisverhandlung geht,

  • argumentiert mit Zahlen statt Bauchgefühl,

  • identifiziert Übermargen oder Fehlkalkulationen,

  • erkennt regionale Preisunterschiede,

  • kann globale Benchmarks einsetzen, um Forderungen zu belegen.

Das verschiebt die Verhandlungsmacht – nachhaltig und führt dazu, dass auf Kosten- und nicht auf Rabattbasis verhandelt wird.

Integration in den Einkaufsprozess

KI-Cost-Engineering wird idealerweise in folgende Schritte eingebettet:

1. Bedarfserfassung & Spezifikations-Check
→ KI prüft, ob die Spezifikation überdimensioniert ist („Overengineering“).

2. Soll-Kostenberechnung
→ Automatische Modellierung des realistischen Zielpreises.

3. Lieferantenangebot vergleichen
→ Abweichungen visuell und prozentual dargestellt.

4. Verhandlungsvorbereitung
→ Argumentations-Generator liefert datenbasierte Gesprächsleitfäden.

5. Nachverfolgung / KPI-Monitoring
→ Einsparungen werden gemessen, dokumentiert, skaliert.

Datenquellen und Zuverlässigkeit

KI-Modelle beziehen ihre Informationen aus:

  • Marktpreis-APIs (z. B. Plastics Europe, LME, Eurostat)

  • Unternehmensinternen ERP- und MES-Systemen

  • Öffentlichen Handelsdatenbanken

  • Historischen Beschaffungsdaten

Durch maschinelles Lernen werden Ausreißer entfernt und Trends extrapoliert.
So entsteht ein robustes, auditierbares Kostenmodell, das sich für interne Audits oder Lieferantenreviews eignet.

Grenzen und menschlicher Faktor

Trotz aller Präzision:
KI liefert Daten, keine Entscheidungen.
Nur erfahrene Einkäufer interpretieren, wann eine Abweichung sachlich begründet oder taktisch ausnutzbar ist.

Deshalb ist die Kombination aus technologischer Analyse und verhandlungstaktischem Know-how entscheidend.

Die besten Kostenanalysen bringen nur dann Erfolg, wenn Sie die Ergebnisse souverän verhandeln.
In unserem Verhandlungstraining für den Einkauf lernen Sie genau das.

Fazit: KI macht Cost Engineering zur strategischen Waffe

  • Transparente Kostenstruktur → faire, faktenbasierte Diskussion

  • Präzise Benchmarks → realistische Preisziele

  • Automatisierte Datenpflege → Skalierbarkeit

  • Objektive Basis → bessere Lieferantenbeziehungen

Unternehmen, die KI-gestütztes Cost Engineering früh integrieren, sichern sich dauerhafte Wettbewerbsvorteile.

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