Kostenpotenziale im gesamten Portfolio
Analysieren Sie tausende Komponenten gleichzeitig, um Dubletten, Möglichkeiten zur Lieferantenkonsolidierung, Kostenausreißer und versteckte Einsparpotenziale im gesamten Teileportfolio zu erkennen.
KI-gestützte Kostenanalysen, Soll-Kalkulationen, Lieferanten-Benchmarking und Massenberechnungen aus technischen Zeichnungen und CAD-Daten für neue und bestehende Bauteile.
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Datenbasierte Kosten- und Wertanalyse, die Engineering- und Einkaufsdaten in messbare Einsparungen und bessere Sourcing-Entscheidungen verwandelt.
Analysieren Sie tausende Komponenten gleichzeitig, um Dubletten, Möglichkeiten zur Lieferantenkonsolidierung, Kostenausreißer und versteckte Einsparpotenziale im gesamten Teileportfolio zu erkennen.
Ermitteln Sie präzise Sollkosten auf der Grundlage Ihrer eigenen Einkaufshistorie, Eingineering- und Marktdaten, Lieferantenangebote sowie Ihres Fertigungswissens.
Ermitteln Sie Should Costs, bevor das Sourcing beginnt und bewerten Sie Ihr Bauteilportfolio anhand relevanter Vergleichsdaten.
Analysieren Sie große Mengen an Bauteilen in einem Schritt und reduzieren Sie so manuelle Prozesse um bis zu 55%.
Nutzen Sie KI-gestützte Kostenanalysen, Lieferanteninformationen, die Automatisierung von Angebotsanfragen und Unternehmensvernetzung für technische Beschaffungsabläufe.
PartSpace AI analysiert technische und kommerzielle Faktoren, die die Bauteilkosten beeinflussen – von Material und Geometrie über Toleranzen, Bearbeitungskomplexität und Oberflächenanforderungen bis hin zu Losgrößen und Lieferantenfähigkeiten.
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Automatisierte Kosten- und Wertanalysen sowie Lieferanten-Benchmarking für Tausende von Teilen über 2D- und 3D-Technikdaten.
Datenanbindung
Wir beginnen mit den Daten, die Sie bereits haben, und integrieren technische und geschäftliche Informationen aus Ihren zentralen Aufzeichnungssystemen (ERP, PLM, SRM und CRM), um eine einheitliche, zuverlässige Grundlage zu schaffen.
Erstellenung das Kostenplanungstool
PartSpace AI extrahiert Geometrie und Attribute, kombiniert diese mit Marktdaten, führt Massenberechnungen und Kostentreiberanalysen durch und wendet NLPP an, um technische und kommerzielle Daten systemübergreifend zu interpretieren. Basierend auf LLMs, neuronalen Netzen, maschinellem Lernen und Regressionsmodellen liefert es Sollkosten, Kostenaufschlüsselungen und Lieferanten-Benchmarking.
Onboarding und Training
Von Duplikaten bis hin zu Kostenausreißern zeigen Dashboards Effizienzgewinne und Einsparungsmöglichkeiten im großen Maßstab auf. Anstatt in Daten zu ertrinken, sehen Ihre Teams genau, wo sie sparen können und wie sie Vorteile für Ihr Unternehmen erzeugen können.
Wir entwickeln PartSpace AI seit 2021, um den Beschaffungs- und Fertigungsprozess für technische Komponenten zu optimieren und Zeit und Geld zu sparen
Führende Hersteller vertrauen PartSpace AI. So beschreiben sie ihre Erfahrungen:
Ihre Daten sind geschäftskritisch. PartSpace basiert auf Sicherheit auf Unternehmensniveau, wird regelmäßig von führenden unabhängigen Institutionen getestet und geprüft und gewährleistet so jederzeit kompromisslosen Schutz und vollständige Compliance
Alle Daten werden während der Übertragung verschlüsselt.
Gehostet auf ISO 27001- und SOC 2-zertifizierten Cloud-Plattformen (Azure).
Rollenbasierte Berechtigungen, MFA (Multi-Faktor-Authentifizierung) und SSO (Single Sign-On).
Ihre Lieferanten- und Kosteninformationen werden niemals zwischen Kunden geteilt.
Penetrationstests und Überwachung zur Identifizierung von Schwachstellen, bevor sie zu Risiken werden.
Konform mit der DSGVO und Branchenstandards zur Unterstützung regulierter Industrien (Luft- und Raumfahrt, Medizin, Automobil).
Entdecken Sie, wie viel Sie mit PartSpace AI sparen können.
min. €50,000,000
min. 7,500
Grober Schätzwert, Ersparnisse können je nach Ihrem Prozess variieren.
Lassen Sie uns gemeinsam Ihre aktuelle Konfiguration überprüfen und vielversprechende Einsparmöglichkeiten identifizieren.
Lassen Sie uns gemeinsam Ihre aktuelle Konfiguration überprüfen und vielversprechende Einsparmöglichkeiten identifizieren.