PartSpace AI ist eine KI-gestützte Beschaffungsplattform, die technische Zeichnungen und 3D-Modelle analysiert. Sie extrahiert wichtige Details wie Materialien, Toleranzen und Prozesse, verknüpft sie mit ERP- und Einkaufsdaten und liefert handlungsorientierte Erkenntnisse für Kosteneinsparungen und Lieferantenoptimierung.

Beschaffungsleiter, Kosteningenieure, Führungskräfte der Lieferkette, Konstrukteure und Führungskräfte auf C-Ebene profitieren von schnelleren Entscheidungen, reduzierten Kosten und stärkeren Lieferantenstrategien.

PartSpace wird von fertigungsgetriebenen Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Maschinenbau, Elektronik, Robotik und Medizintechnik genutzt.

Im Gegensatz zu generischen E-Procurement-Systemen versteht PartSpace technische Zeichnungen und verbindet sie direkt mit Beschaffungs- und Kostendaten, um Entscheidungen auf Fakten statt Annahmen zu treffen.

Beides. Mittelständische Unternehmen profitieren von schnellen Kosteneinsparungen und einer Single Source of Truth, die Cost Engineering und Einkauf zusammenführt. Größere Unternehmen nutzen PartSpace AI für Lieferanten-Benchmarking, Cost Engineering und globale Sourcing-Strategien im großen Maßstab.

PartSpace AI, die KI von PartSpace, ist auf echten Zeichen- und Beschaffungsdaten trainiert, nicht auf synthetischen Daten. Sie interpretiert technische Details wie ein erfahrener Kosteningenieur.

Es unterstützt sie. PartSpace AI bietet datengesteuerte Erkenntnisse, damit Beschaffungsprofis besser verhandeln, Zeit sparen und strategische Entscheidungen treffen können.

Zu den Schlüsselsektoren gehören Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Maschinenbau, Elektronik, Robotik und Medizintechnik.

Die meisten Kunden sehen innerhalb von 6 Monaten eine Rendite auf ihre Investition aufgrund unmittelbarer Einsparungen bei der Beschaffung.

Einsparungen von mehr als 9% bei zeichnungsbasierten Komponenten sind üblich, wobei in einigen Fällen bis zu 21% erreicht werden.

Es vergleicht Teiledaten mit historischen Einkäufen, Lieferantendatenbanken, Marktreferenzen und technischen Merkmalen, um auf Fakten basierende Zielpreise zu generieren.

Ja. Es reduziert Wartezeiten, optimiert die Auswahl der Lieferanten und automatisiert die Analyse, was sowohl Arbeits- als auch Betriebskosten spart.

Ja. Die automatisierte Analyse und die Lieferantenabstimmung beschleunigen Angebotsanfragen und verkürzen die Wartezeit in Beschaffungszyklen.

Es erkennt Duplikate, identifiziert Möglichkeiten für Volumenbündelung und schlägt Lieferantenkonsolidierungsstrategien vor.

Ja. KI-gestütztes Clustering identifiziert Varianten und Duplikate, was dazu beiträgt, Komplexität und Kosten zu reduzieren.

Ja. Es werden Kosten nach Material, Verarbeitung und Volumen aufgeschlüsselt, um eine klare Sollkosten-Transparenz zu bieten.

Ja. Es bietet lieferantenspezifische und marktweite Benchmarks, um Kostentreiber und Verhandlungsmöglichkeiten aufzudecken.

Es verwandelt Cost Engineering und Beschaffung in einen datengestützten strategischen Vorteil, der Risiken reduziert, Lieferketten optimiert und langfristige Wettbewerbsfähigkeit sichert.

PartSpace ist der KI-Kern von PartSpace, der darauf trainiert ist, technische Zeichnungen und Lieferantendaten wie ein Kosteningenieur zu verstehen, jedoch im großen Maßstab.

Es extrahiert automatisch Materialien, Abmessungen, Toleranzen und Prozesse, um Kosten zu berechnen und Alternativen vorzuschlagen.

Technische Zeichnungen (2D/3D), Einkaufshistorie, Lieferantenlisten.

Ja. Es verbindet sich mit bestehenden Systemen, um Einkaufs- und Produktdaten zu synchronisieren.

Nein. Zeichnungen können direkt hochgeladen und ohne spezielle CAD-Plugins analysiert werden.

Ja, es wurde für Unternehmensdatensätze mit Tausenden von Komponenten entwickelt.

Ja. Jedes Unternehmen erhält ein maßgeschneidertes KI-Modell, das auf ihren eigenen Daten basiert.

Je mehr Daten es analysiert, desto besser werden seine Vorhersagen, Clusterbildung und Lieferantenzuordnung.

Es identifiziert Lieferanten, indem es Teilähnlichkeiten und Produktionskapazitäten vergleicht und die Genauigkeit mit jedem Datensatz verbessert.

PartSpace AI analysiert technische Zeichnungen, Fertigungsprozesse und Lieferantendaten, um Lieferanten anhand von Kostenstrukturen, Fähigkeiten und Leistung zu vergleichen. Dies unterstützt Einkaufs- und Kostenplanungsteams beim Vergleich von Lieferantenangeboten, der Identifizierung von Kostentreibern und datengestützten Beschaffungsentscheidungen.

Ja. KI-gesteuertes Matching schlägt passende Alternativen vor und reduziert das Risiko.

Ja, es bietet Einblicke in Preisentwicklungen, Kapazitäten und Kostenwettbewerbsfähigkeit.

Durch die Kartierung ähnlicher Lieferanten weltweit und das Angebot von Diversifizierungsstrategien.

Ja. Mit datengestützten Zielpreisen und Benchmarks hat die Beschaffung eine stärkere Verhandlungsposition.

Ja. Es kennzeichnet Kostenanomalien und Abhängigkeitsrisiken basierend auf Daten.

Ja. Es identifiziert Überschneidungen und schlägt Bündelung vor, um die Komplexität zu reduzieren.

Ja. Es analysiert Kosten nach Material, Volumen und Verarbeitung.

Durch den Vergleich von internen und externen Daten, um transparente Benchmarks zu erstellen.

Ja. Transparente Kostenkalkulation schafft Vertrauen und Effizienz in der Zusammenarbeit zwischen Käufer und Lieferant.

In der Regel weniger als 6 Wochen, ohne den laufenden Betrieb zu stören.

Nein. Es ist nur ein minimaler IT-Aufwand erforderlich.

Die implementierung bei PartSpace AI dauert in der Regel bis zu 8 Wochen. In dieser Zeit integrieren wir Ihre Daten (PDF, CAD, Stückliste, Lieferanteninformationen), konfigurieren Arbeitsabläufe und schulen Ihr Team, damit Sie die Plattform effektiv nutzen können.

Nein. Es ist so konzipiert, dass es für Beschaffungsprofis intuitiv ist.

Es handelt sich um eine moderne, intuitive Benutzeroberfläche, die für Beschaffungsworkflows optimiert ist.

Durch die Darstellung von schnellem, messbarem ROI und Bereitstellung benutzerfreundlicher Funktionen.

Ja. Beide Teams können Einblicke sehen und sich auf Kosten und Lieferantenentscheidungen abstimmen.

Ja, es ist cloud-basiert und unterstützt die Zusammenarbeit an mehreren Standorten.

Ja. Echtzeit-Dashboards visualisieren Kosten, Lieferanten und Einsparungen.

PartSpace verwendet Verschlüsselung und Sicherheitsstandards auf Unternehmensebene.

Ja, es entspricht vollständig den europäischen Datenschutzgesetzen.

In sicheren Rechenzentren in Deutschland.

Ja. Jeder Kunde hat ein separates, kundenspezifisch trainiertes Modell.

Ja, es ist ISO 27001 und ISO 9001 zertifiziert.

Regelmäßig, einschließlich externer Audits und globaler Unternehmenskunden.

Es automatisiert Sollkostenkalkulationen und Kostenfahreranalysen und befreit Ingenieure von manueller Arbeit.

Ja. Durch den Vergleich von internen und externen Lieferantenkosten.

Ingenieure können frühe Entwürfe hochladen und sofort Kostenschätzungen erhalten.

Ja, es erkennt überflüssige Varianten und hilft, die Teilekomplexität zu reduzieren.

Ja, die Erkennung von Duplikaten ist eine seiner stärksten Funktionen.

Durch die Analyse von komplexen Teilen mit engen Toleranzen wird dazu beigetragen, die Lieferantenkosten zu senken und gleichzeitig die Standards einzuhalten.

Ja. Eine schnellere Lieferantenerkennung und Preisgestaltung verkürzen die Entwicklungszyklen.

Ja, Ingenieure können frühzeitig Designalternativen testen, um deren Auswirkungen auf die Kosten zu überprüfen.

Ja. Es kartiert Lieferanten weltweit und vergleicht regionale Kosten.

Flexibel und transparent — maßgeschneidert für Unternehmensgröße, Datensatz und Anforderungen.

Subscription-based with a setup fee, ensuring continuous updates and ongoing AI improvements.

Ja, größere Datensätze und mehr Benutzer beeinflussen die Lizenzkosten.

Oft innerhalb weniger Monate, dank schnellem Onboarding.

2D-Modell (zweidimensionales Modell) ist eine Darstellung eines Objekts, die nur über die zwei Dimensionen Länge und Breite verfügt, jedoch keine Tiefe (Höhe) besitzt. Im Maschinenbau wird dies in Anwendungen wie der Konstruktion und Fertigung eingesetzt, beispielsweise bei der Erstellung von technischen Zeichnungen für Teile oder bei der mechanischen Bearbeitung von Konturen.

3D-Modell (dreidimensionales Modell) ist eine Darstellung eines Objekts in allen drei Raumdimensionen Länge, Breite und Tiefe (Höhe). Im Maschinenbau umfassen die Anwendungen z.B. die Erstellung von Prototypen oder die Fertigung komplexer und leichter Bauteile.

Ähnlichkeitssuche ist ein Verfahren zur Analyse und Identifikation gleicher oder sehr ähnlicher 3D-CAD-Modelle, Bauteile oder Zeichnungen. Anhand geometrischer Merkmale werden vorhandene Daten automatisch miteinander verglichen und in einer strukturierten Ähnlichkeitshierarchie dargestellt. Elemente können in Größe oder anderen Eigenschaften variieren – im Gegensatz zur Gleichteilesuche, die auf exakte Duplikate abzielt.

BOM (Bill of Materials bzw. Stückliste) ist eine strukturierte Liste aller Rohmaterialien, Komponenten, Teile und Baugruppen, die zur Fertigung eines Produkts benötigt werden. Sie enthält typischerweise Details wie Teilebezeichnungen, Mengenangaben und Teilenummern.

Bottom-up-Analyse ist eine detaillierte Methode der Kostenkalkulation, die bei den elementaren Bestandteilen eines Produkts oder einer Dienstleistung ansetzt. Dabei werden die Kosten einzelner Komponenten, Materialien und Arbeitsschritte erfasst und anschließend schrittweise zusammengeführt, bis die Gesamtkosten ermittelt sind.

CAD (Computer-Aided Design) steht für die computergestützte Konstruktion, die Architekten, Ingenieuren und anderen Fachleuten hilft, 2D- und 3D-Modelle digital zu erstellen, zu analysieren und zu modifizieren.

CAD-Modell ist ein digitaler 2D- oder 3D-Entwurf, der mit Hilfe einer CAD-Software erstellt wird. Es ersetzt manuelle Zeichenmethoden und ermöglicht es, Produkte virtuell zu erstellen, zu analysieren und zu visualisieren, bevor sie physisch hergestellt werden.

Cost & Value Engineering beschreibt einen strukturierten Ansatz zur Produktoptimierung, bei dem Funktionen und Kosten systematisch untersucht werden, um den Wert zu erhöhen, ohne zentrale Leistungsmerkmale zu beeinträchtigen. Er kombiniert Value Engineering, das darauf abzielt, Funktionalität und Qualität bei minimalen Kosten zu maximieren, und Cost Engineering, das eine exakte Kostenermittlung sowie eine konsequente Kostenkontrolle über den gesamten Entwicklungsprozess sicherstellt.

Cost Breakdown beschreibt die strukturierte Aufschlüsselung und detaillierte Untersuchung sämtlicher Kostenbestandteile eines Produkts. Ziel ist es, volle Transparenz über die Kosten zu schaffen, zentrale Kostentreiber zu erkennen und Ansatzpunkte für mögliche Einsparungen sowie für effizientere Verhandlungen zu identifizieren.

Cost Engineering bezeichnet die methodische Nutzung wissenschaftlicher und technischer Ansätze, um Kosten über den gesamten Lebenszyklus eines Projekts oder Produkts gezielt zu steuern, zu überwachen und zu optimieren.

Datenanalyse im Einkauf umfasst die strukturierte Auswertung von Einkaufsdaten, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen, Kosten zu reduzieren und Abläufe effizienter zu gestalten. Sie unterstützt dabei, Einsparpotenziale aufzudecken, die Stabilität von Lieferketten zu sichern, Risiken zu verringern und die Leistungsfähigkeit durch die Untersuchung von Lieferanten-, Preis- und Marktinformationen zu steigern. Die eingesetzten Methoden reichen von klassischen statistischen Verfahren bis hin zu modernen, KI-basierten Analysetechniken.

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf mehrschichtigen künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Ziel ist es, komplexe Strukturen und Muster in großen Datenmengen zu identifizieren und zu verarbeiten. Diese Technologie befähigt Computer dazu, Aufgaben zu übernehmen, die bislang menschliche Intelligenz erforderten – etwa die Erkennung von Bildern und Sprache sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Design-to-Cost ist ein Konzept in der Produktentwicklung, bei dem die Kosten bereits in der frühen Phase gezielt berücksichtigt und gesteuert werden. Das Ziel besteht darin, Produkte so zu gestalten, dass eine vorgegebene Kostenstruktur eingehalten wird. Im Mittelpunkt steht dabei die ausgewogene Verbindung von Qualität, Funktionalität und Wirtschaftlichkeit.

Gleichteilesuche bezeichnet ein Verfahren zur Analyse und Erkennung von vollständig identischen 3D-CAD-Modellen, Bauteilen oder Zeichnungen, also von Duplikaten. Im Gegensatz dazu verfolgt die Ähnlichkeitssuche das Ziel, Elemente mit gleicher oder sehr ähnlicher Form zu identifizieren, die sich jedoch in Größe oder anderen Eigenschaften unterscheiden können.

KI (Künstliche Intelligenz) ist eine Technologie, die es Computern und Maschinen erlaubt, menschliche Fähigkeiten wie Lernen, Verstehen, Problemlösung, Entscheidungsfindung, Kreativität und eigenständiges Handeln zu simulieren. Systeme mit KI können Objekte erkennen und identifizieren und kommen in vielfältigen Bereichen zum Einsatz – darunter Bild- und Spracherkennung, semantische Sprachverarbeitung, Musteranalyse sowie Prozessoptimierung.

Lieferantenauswahl bezeichnet einen strukturierten Prozess, in dem Unternehmen potenzielle Lieferanten identifizieren, bewerten und auswählen. Dabei spielen verschiedene Kriterien eine Rolle – etwa Preis, Verfügbarkeit, Qualität, Service, Lieferzeit sowie Aspekte der Nachhaltigkeit.

Machine Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Computersysteme durch die Auswertung umfangreicher Datenmengen eigenständig lernen, Muster zu identifizieren und darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen – ohne dass sie dafür explizit programmiert werden müssen. Mit wachsender Erfahrung und zunehmender Datenbasis verbessern sich die Systeme kontinuierlich und entwickeln Modelle, die Aufgaben zunehmend effizienter ausführen.

NLPP (Non-Linear Performance Pricing) ist eine Methode zur Preisanalyse und Kostenoptimierung. Sie findet Anwendung in Bereichen wie Einkauf, Entwicklung und Vertrieb, um optimale Zielpreise für Produkte und Dienstleistungen zu bestimmen. Unternehmen profitieren dabei von der Möglichkeit, Einsparpotenziale aufzudecken, Preise mit Best-Practice-Benchmarks zu vergleichen und fundierte Entscheidungen über Lieferanten sowie Make-or-Buy-Strategien zu treffen.

PLM (Product Lifecycle Management oder Produkt-Lebenszyklus-Management) ist ein strategischer Ansatz zur Verwaltung von Daten, Prozessen und Beteiligten über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts – von der ersten Idee über Entwicklung, Produktion und Vertrieb bis hin zu Service und Entsorgung. Durch die Nutzung einer zentralen Datenquelle werden Zusammenarbeit und Transparenz verbessert, die Markteinführung beschleunigt und die Qualität der Produkte nachhaltig gesteigert.

Quoting im Beschaffungswesen beschreibt den Prozess der Einholung von Preisangeboten von potenziellen Lieferanten für Produkte oder Dienstleistungen. Zu den gängigen Verfahren zählen Request for Quotation (RFQ) – eine formale Anfrage nach detaillierten Preisen und Konditionen – sowie Request for Proposal (RFP), bei dem neben dem Preis auch technische Kompetenzen und die Erfahrung des Lieferanten bewertet werden. Ein weiterer, unterschiedlicher Prozess bezieht sich auf die Verwaltung von Bezugsquellen durch Quotierung und legt fest, welcher Anteil eines Bedarfs durch welche Quelle gedeckt werden soll.

Ra-Wert (arithmetischer Mittenrauwert) ist ein entscheidender Parameter in der Fertigungs- und Oberflächentechnik, der die Glätte oder Unebenheit einer Oberfläche beschreibt. Er ist ein Messwert, der die durchschnittliche Abweichung der Oberflächenprofile von einer mittleren Linie angibt.

Regressionsanalyse bezeichnet eine statistische Analysemethode, die z.B. im Beschaffungswesen den Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variablen (z.B. Einkaufspreis eines Produkts) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (z.B. Bestellmenge, Lieferzeit) untersucht. Sie ermöglicht Muster zu erkennen (Einfluss verschiedener Faktoren), Prognosen zu erstellen (voraussichtliche Preisentwicklungen) und datengestützte Entscheidungen zu treffen (Optimierung von Einkaufsstrategien).

Should Costing ist eine strategische Analysemethode zur Kalkulation optimaler Kosten für Produkte oder Dienstleistungen, bei der die tatsächlichen Produktions- oder Dienstleistungskosten auf Basis aller einfließenden Kostenbestandteile ermittelt werden. Das Ergebnis ist ein Sollpreis, der die Kosten unter effizienten Marktbedingungen widerspiegelt und als Grundlage für die Bewertung von Lieferantenangeboten sowie Preisverhandlungen dient.

Sourcing bezeichnet den strategischen Beschaffungsprozess von Waren, Dienstleistungen und Ressourcen. Er umfasst die Identifikation, Bewertung und Auswahl geeigneter Lieferanten sowie die Verhandlung von Vertragsbedingungen. Das übergeordnete Ziel besteht darin, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kosten, Qualität und Lieferzeiten zu erreichen.

Spend Analytics (Ausgabenanalyse) beschreibt die systematische Auswertung von Ausgabendaten mit dem Ziel, Einsparpotenziale aufzudecken und die Beschaffungsstrategie gezielt zu optimieren. Dafür werden Einkaufsinformationen gesammelt, bereinigt, kategorisiert und analysiert. Das Ergebnis ist erhöhte Transparenz, die Reduktion von Kosten sowie eine verbesserte Zusammenarbeit mit Lieferanten.

Target Costing (Zielkostenrechnung) ist ein Verfahren des Kostenmanagements, bei dem ein vorgegebener Preis bestimmt, wie hoch die Produktionskosten sein dürfen. Das Konzept wird in der Regel bereits in der Entwicklungsphase neuer Produkte angewendet und dient der Kostensteuerung.

Total Cost of Ownership (TCO) ist eine ganzheitliche Kostenbetrachtung von Produkten oder Dienstleistungen, die sowohl Anschaffungskosten als auch laufende direkte und indirekte Kosten über den gesamten Lebenszyklus berücksichtigt.

Value Engineering ist eine systematische Methode zur Optimierung des Kosten-Nutzen-Verhältnisses eines Produkts. Das Ziel ist die Maximierung der Funktionalität und Qualität bei gleichzeitiger Minimierung der Gesamtkosten über den gesamten Lebenszyklus.