Sind Sie sicher, dass Sie für jede Komponente den richtigen Preis zahlen?
Herkömmliche Kostenmodelle und Lieferantenverhandlungen beruhen oft auf historischen Benchmarks und Preisen mit einer einzigen Variable, so dass große Teile der Kosten unerklärt bleiben. Da die Lieferketten immer komplexer werden, benötigen Beschaffungs- und Entwicklungsteams einen intelligenteren, datengesteuerten Ansatz.
In diesem Whitepaper wird untersucht, wie maschinelles Lernen das Linear Performance Pricing (LPP) verbessert, um genaue, erklärbare Soll-Kosten-Modelle zu erstellen. Es wird ein praktischer zweistufiger Rahmen vorgestellt, der Teams dabei hilft, Ausgaben zu prüfen, faire Kosten vorherzusagen, überteuerte Teile zu identifizieren und Verhandlungsergebnisse zu verbessern.
Anhand einer realen Fallstudie über industrielle Verpackungskomponenten zeigt das Whitepaper, wie multivariable Modelle über 90 % der Kostenabweichungen erklären, ineffiziente Preisgestaltung aufdecken und Standardisierungsentscheidungen unterstützen können.
Laden Sie das Whitepaper herunter, um zu erfahren, wie ML-gesteuerte Kostenanalysen Transparenz, Vorhersagbarkeit und messbare Einsparungen im gesamten Beschaffungs- und Einkaufsbereich ermöglichen.