戦略的コスト管理のための機械学習

すべての部品に対して適切な価格を支払っていると確信していますか？

従来のコストモデルやサプライヤーとの交渉は、過去のベンチマークや単一変数の価格設定に頼ることが多く、コストの大部分が説明できないままになっています。サプライチェーンが複雑化するにつれ、調達チームとエンジニアリングチームは、よりスマートでデータ駆動型のアプローチを必要としています。

このホワイトペーパーでは、機械学習がLinear Performance Pricing (LPP)をどのように強化し、正確で説明可能なべきコストモデルを作成するかを探求しています。チームが支出を監査し、適正コストを予測し、高すぎる部品を特定し、交渉の成果を強化するのに役立つ、実践的な2段階のフレームワークを紹介します。

このホワイトペーパーでは、産業用パッケージング部品に関する実際のケーススタディを取り上げ、多変量モデルがいかにしてコスト変動の90％以上を説明し、価格設定の非効率性を明らかにし、標準化の意思決定を導くことができるかを実証しています。

ホワイトペーパーをダウンロードして、ML主導のコスト・インテリジェンスがどのように調達とソーシング業務に透明性、予測可能性、測定可能な節約をもたらすかをご覧ください。