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nicht-vorläufige
Anmeldung beansprucht Priorität
zu der vorläufigen
Anmeldung Nr. 60/659992 und schließt den Inhalt derselben vollständig unter
Bezugnahme ein.These
non-provisional
Registration claims priority
to the provisional
Application No. 60/659992 and completes its contents
Reference.
Kurzbeschreibung der ZeichnungenBrief description of the drawings
1 ist
eine Gesamtansicht einer Ausführungsform
der Erfindung. 1 is an overall view of an embodiment of the invention.
2a–d sind
Prozessmodelldiagramme der vorliegenden Erfindung. 2a Figure -d are process model diagrams of the present invention.
2e erläutert die
Zusammengehörigkeit
der Prozessmodelldiagramme von 2a–d. 2e explains the relationship between the process model diagrams of 2a d.
3A zeigt
eine Ausführungsform
der Analyseschicht. 3A shows an embodiment of the analysis layer.
3B zeigt
ein Verfahren der Quellenanalyse. 3B shows a method of source analysis.
3C zeigt
eine Ausführungsform
der Systemarchitektur. 3C shows an embodiment of the system architecture.
3D zeigt
den logischen Fluss des Fortschrittes eines Benutzers in der Ausführungsform. 3D shows the logical flow of progress of a user in the embodiment.
4 zeigt
anhand von ähnlichen
Merkmalen ausgewählte
Teile. 4 shows selected parts based on similar characteristics.
5 zeigt
die anhand von spezifischen Merkmalen ausgewählten Teile. 5 shows the parts selected on the basis of specific features.
6 zeigt
die Zusammenfassung der Kosteneinsparungsmöglichkeiten. 6 shows the summary of cost saving options.
7 zeigt
die anhand der Kategorie ausgewählten
Teile. 7 shows the parts selected by category.
8 zeigt
die Prüfteile
für die
Analyse in der Analyseschicht. 8th shows the test parts for the analysis in the analysis layer.
9 zeigt
die in der Analyseschicht durchgeführten Berechnungen. 9 shows the calculations made in the analysis layer.
10 zeigt
die detaillierte Teilanalyse eines Teils. 10 shows the detailed partial analysis of a part.
11 zeigt
die Kostentreiber für
eine Teilefamilie. 11 shows the cost drivers for a part family.
12 ist
eine grafische Wiedergabe der Kostentreiber für eine Teilefamilie. 12 is a graphical representation of the cost drivers for a parts family.
13 zeigt
die Nächste-Nachbarn-Analyse. 13 shows the nearest neighbor analysis.
14 zeigt
die Ergebnisse der Quellenanalyse. 14 shows the results of the source analysis.
Zusammenfassung der ErfindungSummary of the invention
Nachfolgend
werden ein Kostenverwaltungssystem und ein entsprechendes Verfahren
beschrieben, die ein automatisiertes Merkmal-basiertes System und
einen Prozess zum Analysieren der Kosten von auftragsgefertigten
Direktteilen verwenden. Insbesondere verwendet das System einen
Softwareprozess, der proprietäre
Algorithmen nutzt, um Merkmale von Zielteilen wie etwa das Material,
die Form und andere Eigenschaften zu analysieren und um zu schätzen, welche
Kosten für
die Produktion der Teile anfallen. Indem die „Sollkosten" mit den Preisen
von Anbietern verglichen werden, identifiziert das System Kosteneinsparungsmöglichkeiten.following
become a cost management system and a corresponding procedure
described an automated feature-based system and
a process to analyze the cost of order-based
Use direct parts. In particular, the system uses one
Software process, the proprietary
Uses algorithms to identify features of target parts such as the material,
to analyze the shape and other properties and to estimate which ones
costs for
the production of the parts is incurred. By the "target cost" with the prices
compared to vendors, the system identifies cost savings opportunities.
Die
vorliegende Ausführungsform
nutzt Informationen in CAD-Dateien oder anderen Zeichnungen, analysiert
Schlüsselmerkmale
und Herstellungseigenschaften der ausgewählten Komponenten und identifiziert
Kostenbeziehungen. Anschließend
verwendet sie diese Beziehungen, um Ausreißer zu identifizieren, d. h.
Teile, die ungewöhnlich
kostspielig im Vergleich zu den durch das Modell vorausgesagten
Kosten erscheinen. Derartige Teile werden näher analysiert, um zu bestimmen,
ob es sich um Kandidaten für
eine Kostenreduktion handelt.The present embodiment uses information in CAD files or other drawings, analyzes key features and manufacturing characteristics of the selected components, and identifies cost relationships. She then uses these relationships to identify outliers, ie parts that appear unusually expensive compared to the costs predicted by the model. Such parts are further analyzed to determine if they are candidates for cost reimbursement production.
Als
Teil der Analysemodelle führt
eine Ausführungsform
vier primäre
Berechnungen durch. Erstens berechnet die Ausführungsform auf der Basis der
Teilemerkmale, der Materialien, der Herstellungsprozesse und der
Einkaufsbedarfsvolumen die „Sollkosten" für jedes
Teil. Dabei identifiziert sie Ausreißer, indem sie die „Sollkosten" mit dem angebotenen
Preis des Anbieters vergleicht. Ungewöhnlich kostspielige Teile sind
Kandidaten, für
die Angebote von Einkaufsspezialisten eingeholt werden können, um
dadurch die Kosten zu reduzieren. Zweitens identifiziert die Ausführungsform
als „Kostentreiber" bezeichnete Schlüsselfaktoren,
die zu den Teilekosten beitragen. Diese Schlüsselfaktoren können durch
die Entwicklungsabteilung verwendet werden, um die Kosten beim Entwurf
zu minimieren. Drittens identifiziert eine Ausführungsform des Systems ähnliche Teile,
die als „nächste Nachbarn" bezeichnet werden.
Schließlich
analysiert sie die Fähigkeiten
der Lieferanten, um deren Kernfähigkeiten
zu identifizieren, und bestimmt dabei, welche Teile am effizientesten
durch jeden Lieferanten bereitgestellt werden.When
Part of the analysis models leads
an embodiment
four primary
Calculations by. First, the embodiment calculates on the basis of
Part features, materials, manufacturing processes and the
Purchasing requirement volume the "target cost" for each
Part. In doing so, she identifies outliers by comparing the "target costs" with the offered ones
Price of the provider compares. Unusually expensive parts are
Candidates, for
The offers from purchasing specialists can be obtained in order to
thereby reducing the costs. Second, the embodiment identifies
key factors called "cost drivers",
which contribute to the cost of parts. These key factors can be through
The development department used to cost the design
to minimize. Third, an embodiment of the system identifies similar parts,
which are referred to as "nearest neighbors".
After all
she analyzes the skills
suppliers to their core capabilities
identify and determine which parts most efficiently
be provided by each supplier.
Die
Ausführungsform
verwendet einen von oben nach unten fortschreitenden Ansatz, der
einen unternehmensweiten Datensatz zu eingekauften Direktmaterialien
analysieren kann, um schnell so genannte „Sweet Spots" zu identifizieren,
die das größte Potential
für eine
Kostenreduktion aufweisen, und um Anweisungen dazu bereitzustellen,
wie Kosteneinsparungen erzielt werden können. Eine Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung kann verwendet werden, um große Datenmengen
durch ein Tool zu leiten, das die spezifischen Möglichkeiten zur effizientesten
Kostenreduktion präzise
erfasst. Die Erfindung gibt also eine neue Generation von Kostenverwaltungs-Tools
an, die in Verbindung mit bestehenden Kostenverwaltungs-Verfahren verwendet
werden können,
um spezifische Teile als Kandidaten für eine Kostenreduktion zu identifizieren
und um den Prozess zum Erzielen von Kosteneinsparungen zu lenken.The
embodiment
uses a top-down approach that
a company-wide record of purchased direct materials
can quickly analyze so-called "sweet spots",
the biggest potential
for one
Have cost reduction, and to provide instructions
how cost savings can be achieved. An embodiment
The present invention can be used to store large amounts of data
to guide you through a tool that offers the most efficient ways to do it
Cost reduction precisely
detected. The invention thus provides a new generation of cost management tools
used in conjunction with existing cost management procedures
can be
to identify specific parts as candidates for cost reduction
and to steer the process to achieve cost savings.
Ausführliche BeschreibungDetailed description
Die
folgende ausführliche
Beschreibung nimmt auf Programme, Datenstrukturen oder Prozeduren
Bezug, die auf einem Computer oder einem Computernetzwerk ausgeführt werden.
Die durch das System implementieren Softwareprogramme können in
Sprachen wie Java, HTML, Python oder in der Statistiksprache R geschrieben
sein. Dem Fachmann sollte jedoch deutlich sein, dass alternativ
oder in Kombination hierzu auch andere Sprachen verwendet werden
können.The
following detailed
Description takes on programs, data structures or procedures
References that are executed on a computer or a computer network.
The software programs implemented by the system can be used in
Languages such as Java, HTML, Python or written in the statistical language R
be. However, it should be apparent to those skilled in the art that alternatively
or in combination with other languages
can.
Zur
Beschreibung der Erfindung wird auf ein System und ein Softwareprodukt
Bezug genommen, die eine analytische Methode für die Kostenverwaltung von
hoch entwickelten auftragsgefertigten Teilen vorsehen. In einer
Ausführungsform
nimmt das System Daten aus CAD-Dateien, Entwicklungsspezifikationsdateien,
Bedarfsdaten aus ERP- Systemen
(Enterprise Resource Planning), Kostendaten aus Finanzsystemen und/oder anderen
elektronischen Dateien und verwendet Data-Mining-Algorithmen, um
Merkmale von Teilen, Nutzungsmuster und Entwurfsspezifikationen
zu analysieren und Kurven zu den Sollkosten für einzelne Teilefamilien zu erstellen.
Auf der Basis der Kurven zu den Sollkosten kann die Ausführungsform
die signifikanten Kostentreiber bestimmen, die die Kosten von einem
oder mehreren Zielteilen beeinflussen.to
Description of the invention is directed to a system and a software product
Reference is made to an analytical method for the cost management of
highly developed custom-made parts. In a
embodiment
the system takes data from CAD files, development specification files,
Demand data from ERP systems
(Enterprise Resource Planning), cost data from financial systems and / or other
electronic files and uses data mining algorithms to
Features of parts, usage patterns and design specifications
to analyze and create curves to the target costs for individual parts families.
On the basis of the curves to the target costs, the embodiment
The significant cost drivers determine the cost of one
or multiple target parts.
Wie
am besten in 1 zu erkennen, umfasst die Systemarchitektur
in einer Ausführungsform
drei Schichten: die Datenverwaltungsschicht 120, die Analyseschicht 125 und
die Kostenverwaltungsschicht 130. Die Datenverwaltungsschicht 120 der
Systemarchitektur lädt
und verwaltet Kundendaten. Die mittlere Schicht in der Architektur
ist die Analyseschicht 130, die verschiedene Analysealgorithmen
für die
Modelle der Erfindung enthält.
Die Kostenverwaltungsschicht 130 der Systemarchitektur
präsentiert
die Ergebnisse in einfach verständlichen
und zu handhabenden Kostenverwaltungs-Tools. In einer Ausführungsform
werden die Kostenverwaltungs-Tools in einer Browser-Oberfläche für den Benutzer
präsentiert.How best in 1 In one embodiment, the system architecture includes three layers: the data management layer 120 , the analysis layer 125 and the cost management layer 130 , The data management layer 120 The system architecture loads and manages customer data. The middle layer in architecture is the analysis layer 130 containing various analysis algorithms for the models of the invention. The cost management layer 130 The system architecture presents the results in easy-to-understand and manageable cost management tools. In one embodiment, the cost management tools are presented to the user in a browser interface.
I. SystemdatenverwaltungsschichtI. System Data Management Layer
In
einer Ausführungsform
des Systems umfasst die Datenverwaltungsschicht 120 fünf Teile.
Erstes implementiert das System Integrationspunkte, damit es Einkaufs-,
Finanz- und Teilemerkmalsinformationen aus den internen Systemen
des Kunden assimilieren kann. In den Integrationspunkten sind Datenladeregeln 175 enthalten,
die das System als Teil seines Datenassimilationsprozesses verwendet.
Die Datenladeregeln 175 müssen vorgesehen werden, weil
jeder Kunde seine Teileinkaufsdaten und Finanzdaten in unterschiedlichen Formaten
speichert. Die Datenladeregeln 175 sammeln Daten verschiedener
Kunden, sodass das System eine Business-Intelligence-Datenbank 165 zu
den „Sollkosten" nutzen kann, die
für verschiedene
Kunden wiederverwendet werden kann.In one embodiment of the system, the data management layer comprises 120 five parts. First, the system implements integration points so that it can assimilate purchasing, financial, and part feature information from the customer's internal systems. In the integration points are data load rules 175 that the system uses as part of its data assimilation process. The data load rules 175 must be provided because each customer stores his part purchase data and financial data in different formats. The data load rules 175 Collect data from various customers, making the system a business intelligence database 165 to the "target cost" that can be reused for different customers.
Der
Teilemerkmal-Extraktionsprozess verwendet zwei Typen von Informationen.
Der erste Typ beinhaltet Entwurfsspezifikationen 115, die
die physikalischen Eigenschaften des Teils beschreiben. Durch eine Verarbeitung
dieser Dateien kann das System einen Satz von physikalischen Merkmalen
extrahieren, die das Teil beschreiben. Beispiele für diese
Merkmale sind das Material, z. B. das verwendete Metall, die Höhe, die Breite
und die Tiefe des Teils, das physikalische Volumen, die Anzahl von
Kernen und die Eigenschaften der Bohrlöcher. Der zweite Typ von Informationen
beinhaltet Verarbeitungsspezifikationen wie etwa die Toleranzen,
die Glätte,
die Bohrlöcher,
das Bohrlochvolumen und den Trennungslinienumfang. Mit jedem Teil
ist ein Satz von Entwurfsspezifikationen assoziiert. Als Komponente
des Merkmalsextraktionsprozesses verarbeitet das System die Spezifikationen
und extrahiert relevante Informationen für die Kostenmodellierung.The part feature extraction process uses two types of information. The first type includes design specifications 115 that describe the physical properties of the part. By processing these files, the system can extract a set of physical features that describe the part. Examples of these features are the material, e.g. For example, the metal used, the height, width, and depth of the part, the physical volume, the number of cores, and the properties of the holes. The second type of information includes processing specifications such as tolerances, smoothness, boreholes, well volume, and dividing line perimeter. Each part is associated with a set of design specifications. As a component of the feature extraction process, the system processes the specifications and extracts relevant information for cost modeling.
Zweitens
transformiert, normalisiert und validiert das System die Teiledaten,
wenn diese in der Datenbank 165 gespeichert werden, unter
Verwendung der Datenladeregeln 175. In einer Ausführungsform
sind die Datenladeregeln 175 in der Statistiksprache R
geschrieben.Second, the system transforms, normalizes and validates the parts data when they are in the database 165 stored using the data loader rules 175 , In one embodiment, the data load rules are 175 written in the statistical language R.
Drittens
verwendet das System Ausnahmeberichte 160, die ungewöhnliche
und verdächtige
Informationen hervorheben. Die Gereicht identifizieren zum Beispiel
ungewöhnlich
kostspielige oder kostengünstige Teile,
Teile mit fehlenden Gewichten, Teile ohne Bedarf, Lieferanten und
viele andere Eigenschaften der Daten.Third, the system uses exception reports 160 that highlight unusual and suspicious information. For example, the parties identify unusually expensive or inexpensive parts, parts with missing weights, parts without need, suppliers, and many other characteristics of the data.
Viertens
analysiert das System 2D-Teilezeichnungen und 3D-Entwurfsmodelle der Teile und extrahiert Merkmale,
die Kostenprädiktiv
sind. In einer Ausführungsform
gehören
zu den Kosten-prädiktiven
Merkmalsvariablen die Finanzinformationen, die Einkaufsinformationen
und die Merkmalsinformationen. Wie am besten in der TABELLE 1 zu
erkennen, können
diese Merkmale Teileeigenschaften wie etwa das Volumen des Teils, das
zusammen mit der Dichte des Materials verwendet wird, um das Gewicht
des Teils zu berechnen, die Anzahl der in das Teil gebohrten Löcher, den
Typ des verwendeten Bohrers, die Anzahl der Kerne, die Anzahl der Steiger,
die Oberflächen,
die Verarbeitungsaufbauten und ähnliches
umfassen. Dem Fachmann sollte deutlich sein, dass diese Tabelle
nicht einschränkend,
sondern lediglich beispielhaft ist. Die Merkmalseigenschaften sind
die primären
Treiber, die ermöglichen,
dass die Voraussagemodelle des Systems eine hohe Genauigkeit erreichen. TABELLE 1: Kosten-prädiktive Merkmalsvariablen Finanzinformationen Einkaufsinformationen Merkmalsinformationen
Teilenummer Segment Material
Teilename Familie Aluminium
Entwurfs-Änderungsnummer Klasse Messing
Voraussichtlicher
Jahresbedarf Lieferant Sphärogusseisen
Bedarf
der letzten 12 Monaten Käufer Graugusseisen
Basisteilpreis Endbearbeitungsstatus
(roh, semi, poliert) Tempergusseisen
Zusätzliche
Kosten Teilegewicht Stahl
Verpackung Genannter
Jahresbedarf Gusskosten
Lackierung
(primär/endgültig) Genanntes
Datum Teileabmessungen
Anderes Höhe
Material-Extrakosten Breite
Exportkosten Tiefe
Lagerung Oberfläche
Werkzeuge Teilevolumen
Aufschlagkosten Packungsvolumen
Endgewicht
Teilemerkmale
Kerne
Kernvolumen
Drucktest – Luft
Drucktest – Kraftstoff
Drucktest – Öl
Drucktest – Wasser
Verarbeitungskosten
Direkt
Öffnungen
Öffnungsvolumen
Bohrlöcher
Bohrlochvolumen
Wärmebehandlung
Teilungslinien-Umfangsschleifen
Verarbeitungsschritte
Steigerentnahme
Oberflächen-Ebenheit
Indirekt
Voraussichtlicher
Jahresbedarf
logarithmischer
Jahresbedarf
Montagekosten
Direkt
Lager
Befestigungselemente
Dichtungen
Fourth, the system analyzes 2D parts drawings and 3D design models of the parts and extracts features that are cost-predictive. In one embodiment, the cost-predictive feature variables include the financial information, the purchasing information, and the feature information. As best seen in TABLE 1, these features may include part properties such as the volume of the part used with the density of the material to calculate the weight of the part, the number of holes drilled in the part, the type the number of cores used, the number of cores, the number of corers, the surfaces, the processing constructions and the like. It should be apparent to those skilled in the art that this table is not limiting but merely exemplary. Feature properties are the primary drivers that allow the system's predictive models to achieve high accuracy. TABLE 1: Cost Predictive Feature Variables financial information Shopping information feature information
part number segment material
parts name family aluminum
Design change number class Brass
Expected annual requirement supplier nodular
Need of the last 12 months buyer Gray cast iron
Base price Finishing status (raw, semi, polished) Tempergusseisen
Additional costs part weight stole
packaging Called annual requirement cast costs
Painting (primary / final) Named date Details dimensions
Other height
Material Extras width
export costs depth
storage surface
Tools parts volume
premium costs packaging volume
Final weight
part features
cores
core volume
Pressure test - air
Pressure test - fuel
Pressure test - oil
Pressure test - water
processing costs
Directly
openings
opening volume
wells
hole volume
heat treatment
Dividing lines-peripheral grinding
processing steps
Steiger removal
Surface flatness
Indirectly
Expected annual requirement
logarithmic annual requirement
installation costs
Directly
camp
fasteners
seals
Der
fünfte
Teil der Systemdatenverwaltungsschicht ist die Datenbank 165.
In einer Ausführungsform organisiert
das System die Teiledaten unter Verwendung eines Schneeflockenschema-Data-Warehouse-Modells
mit Faktentabellen für
Teile und Lieferanten. Eine Ausführungsform
des Schneeflocken-Datenbankschemas
ist in 2a–2e gezeigt.
Dem Fachmann sollte deutlich sein, dass das Schneeflockenschema
nur eine mögliche
Architektur für
ein Data-Warehouse ist, wobei auch andere Schemata wie etwa ein
Sternschema verwendet werden können.The fifth part of the system data management layer is the database 165 , In one embodiment, the system organizes the part data using a snowflake schema data warehouse model with part and supplier fact tables. One embodiment of the snowflake database schema is in FIG 2a - 2e shown. It should be apparent to those skilled in the art that the snowflake scheme is only one possible architecture for a data warehouse, with other schemes such as a star schema can be used.
Es
ist zu beachten, dass ein Teil der vorliegenden Erfindung die Auswahl
von Variablen, die geladen werden können, und die zum Verarbeiten
der Daten verwendeten Laderegeln 175 betrifft. Es gibt
viele Merkmale, die aus CAD-Daten
extrahiert werden können,
und es gibt viele Einkaufs- und
Bedarfsvariablen. Ein Aspekt der vorliegenden Erfindung betrifft
die Auswahl von Variablen und Modellierungstechniken, die Kosten-prädiktiv sind.It should be noted that part of the present invention is the selection of variables that can be loaded and the loading rules used to process the data 175 concerns. There are many features that can be extracted from CAD data, and there are many purchasing and demand variables. One aspect of the present invention relates to the selection of variables and modeling techniques that are cost-predictive.
1. Datenverwaltungsarchitektur1. Data Management Architecture
Auf
der architektonischen Ebene führt
eine Ausführungsform
des Systems Datenverwaltungsfunktionen unter Verwendung eines in
vier Schritten erfolgenden Prozesses durch, wie am besten in 3A zu
erkennen ist. In dieser Ausführungsform
wird der Datenverwaltungsprozess wie folgt durchgeführt:
Zuerst
extrahiert das System in einer Ausführungsform die Daten aus den
vom Kunden bereitgestellten Formaten und lädt die Dateien in den Speicher.
Dann sammelt, kategorisiert und filtert das System die Daten auf der
Basis von durch den Kunden definierten Regeln. An diesem Punkt führt das
System eine Extremwertbeseitigung durch, indem es die Datenladeregeln 175 anwendet
und nach extremen statistischen Werten sucht. Die mit den extremen
Werten assoziierten Teile werden aus dem untersuchten Datensatz
beseitigt. Das System nimmt dann die Daten aus dem Schritt 2 und
lädt diese
in die Datenbank 165 für
die Analyse. Wenn ein Teil beim Laden ausgeschlossen wird, erzeugt
das System Ausnahmeberichte 160, die Informationen zu Ladefehlschlägen und
Ausnahmen für
den Benutzer bereitstellen. Sobald die Daten korrekt in die Datenbank 165 geladen
wurden, führt
die Analyseschicht 120 eine Analyse für einen Modellanpassungsalgorithmus
durch.At the architectural level, one embodiment of the system performs data management functions using a four-step process, as best described in US Pat 3A can be seen. In this embodiment, the data management process is performed as follows:
First, in one embodiment, the system extracts the data from the customer supplied formats and loads the files into memory. Then the system collects, categorizes and filters the data based on rules defined by the customer. At this point, the system performs an extreme value elimination by setting the data load rules 175 applies and looks for extreme statistical values. The parts associated with the extreme values are eliminated from the examined data set. The system then takes the data from the step 2 and load them into the database 165 for the analysis. If a part is excluded while loading, the system generates exception reports 160 providing information about loading failures and exceptions to the user. Once the data is correctly in the database 165 loaded, leads the analysis layer 120 an analysis for a model matching algorithm.
II. AnalyseschichtII. Analysis layer
Die
zweite Schicht der Systemarchitektur ist die Analyseschicht 125.
Die Analyseschicht 125 umfasst eine Reihe von statistischen
Routinen, die in einer Ausführungsform
unter Verwendung der Statistiksprache R implementiert werden. Weiterhin
umfasst die Analyseschicht 125 in der beschriebenen Ausführungsform
zwei Teile: das Analysemodul und die Analysearchitektur.The second layer of the system architecture is the analysis layer 125 , The analysis layer 125 includes a number of statistical routines that are implemented using the statistical language R in one embodiment. Furthermore, the analysis layer includes 125 in the described embodiment, two parts: the analysis module and the analysis architecture.
A. AnalysemoduleA. Analysis modules
Als
Teil der Analyseschicht 125 führt eine Ausführungsform
des Systems vier primäre
Berechnungen durch. Erstens berechnet das Sollkostenmodul 300 der
Analyseschicht 120 auf der Basis der Teilemerkmale, des
Materials, der Herstellungsprozesse und der Einkaufsbedarfsvolumen
die „Sollkosten" für jedes
Teil. Dabei ist unter den „Sollkosten" der Geldbetrag zu
verstehen, den ein Teil vernünftigerweise
kosten sollte. In dieser Ausführungsform
identifiziert das System Ausreißer,
indem es die „Sollkosten" mit dem von Anbieter
angebotenen Preis vergleicht. Unter Ausreißern sind hier Teile zu verstehen,
die ungewöhnlich
kostspielig im Vergleich zu den durch das Modell vorausgesagten
Sollkosten erscheinen. Zweitens identifiziert das Kostentreibermodul 350 der
Analyseschicht 125 die als „Kostentreiber" bezeichneten Schlüsselfaktoren,
die zu den Teilekosten beitragen. Diese Schlüsselfaktoren können durch
die Entwicklungsabteilung verwendet werden, um im Entwicklungsprozess
die Kosten zu minimieren. Drittens identifiziert das Nearest–Neighbor-Modul 375 als „nearest
neigbors" bezeichnete ähnliche
Teile. Schließlich
analysiert das Quellenanalysemodul 325 der Analyseschicht 125 die
Fähigkeiten
der Lieferanten, um deren Kernfähigkeiten
zu identifizieren, und bestimmt, welche Teile durch jeden Lieferanten
am effizientesten bereitgestellt werden.As part of the analysis layer 125 One embodiment of the system performs four primary calculations. First, it calculates the target cost module 300 the analysis layer 120 on the basis of part features, material, manufacturing processes and purchasing volume, the "target cost" for each part, where the "target cost" is the amount of money that a part should reasonably cost. In this embodiment, the system identifies outliers by comparing the "target cost" with the price offered by the vendor: outliers are parts that are unusually costly compared to the modeled cost of the model, and the cost driver module identifies 350 the analysis layer 125 These key factors can be used by the development department to minimize costs in the development process, and thirdly, the nearest neighbor module identifies 375 similar parts called "nearest neigbors." Finally, the source analysis module analyzes 325 the analysis layer 125 the capabilities of suppliers to identify their core capabilities and what parts are most efficiently delivered by each supplier.
1. Sollkosten – Voraussagen der vernünftigen
Kosten für
jedes Teil1. Target Costs - Predictions of reasonable
costs for
every part
Das
Sollkostenmodul 300 modelliert die Kosten von Teilen, indem
es den Preis/kg für
jedes Teil unter Verwendung verallgemeinerter linearer Modelle voraussagt.The target cost module 300 models the cost of parts by predicting the price / kg for each part using generalized linear models.
a. Linearer Kombinationsalgorithmus – Voraussagen
von Preis/kga. Linear combination algorithm - predictions
from price / kg
Dieser
Algorithmus sagt den Logarithmus der Kosten pro Kilogramm eines
Teils unter Verwendung einer linearen Kombination von Merkmalen
und Kategorien voraus.
log(Kostenprokg) Transformation(Bedarf)
+ Endgew.kg·Material
+ Packungsvol. + Höhe
+ Breite + Tiefe + Steiger·Material
+ Bohrlochzahl·Material
+ Oberfläche·Material
+ Trennungslinienumfang·Material
+ Faktor(mitKernen) + nKerne + Faktor(nKerne) + KernVolumen + Wurzel(KernVolumen)
+ Wurzel(nKerne) + Faktor(nKerne) + Wärmebehandlung + Wurzel(DrucktestLuft)
+ Wurzel(DrucktestÖl)
+ Wurzel(DrucktestWasser) + Wurzel(DrucktestKraftstoff) + Wurzel(Bohrlöcher)·Material
+ nÖffnungen
+ Faktor(rsf) + Klassenbeschr. + nLager + nDichtung + NBefestigungselemente)
+ Faktor(Material)This algorithm predicts the logarithm of the cost per kilogram of a part using a linear combination of features and categories.
log (cost per kg) transformation (demand) + final kg · material + packing vol. + Height + width + depth + riser · material + drill hole number · material + surface · material + dividing line circumference · material + factor (withcore) + ncore + factor (ncore) + corevolume + root (corevolume) + root (ncore) + factor (ncore + Heat treatment + root (pressure test air) + root (pressure test oil) + root (pressure test water) + root (pressure test fuel) + root (drill holes) · material + n openings + factor (rsf) + class designation + n warehouse + nGasket + NFasteners) + Factor (Material)
Es
ist zu beachten, dass unser Modell die „Sollkosten" nicht direkt voraussagt.
Statt dessen sagt der Algorithmus für jede Teilefamilie den Logarithmus
der Kosten pro Kilogramm als eine lineare Funktion des Logarithmus
des Jahresbedarfs der Teile, der physikalischen Merkmale des Teils,
der Verarbeitungskosten und der Entwurfsspezifikationen voraus.
Der Typ des Materials, den das Modell als Variable enthält, ist
ebenfalls von Bedeutung. Die vorausgesagten „Sollkosten" sind dann das Exponential
der vorausgesagten logarithmischen Kosten pro Kilogramm des Teils.It
It should be noted that our model does not predict the "target costs" directly.
Instead, the algorithm tells the logarithm for each part family
the cost per kilogram as a linear function of the logarithm
the annual requirement of the parts, the physical characteristics of the part,
processing costs and design specifications.
The type of material that the model contains as a variable is
also important. The predicted "target costs" are then the exponential
the predicted logarithmic cost per kilogram of the part.
In
einer Ausführungsform
des Systems werden Modelle dieser Form für alle Teile gemeinsam und dann
wiederum für
jede Teilefamilie entwickelt (z. B. Hauben, Klammern, Abdeckungen,
Gehäuse,
Knie und Stützen).
Nachdem das vollständige
Modell entwickelt wurde, verfeinert die Ausführungsform ihre Modelle unter
Verwendung der Schrittprozedur von R. In dieser Ausführungsform
wendet dieser Schritt den stepAIC-Algorithmus an. In dieser Ausführungsform
verfeinert der Algorithmus das Modell, fügt Variablen hinzu/entfernt Variablen
und wird wiederholt ausgeführt,
bis er das am besten passende Ergebnis findet. Dem Fachmann sollte
deutlich sein, dass auch andere Verfeinerungsprozeduren verwendet
werden können
und dass die oben beschriebene Ausführungsform nicht einschränkend, sondern
lediglich beispielhaft ist.In
an embodiment
In the system, models of this form become common to all parts and then
again for
every part family (eg hoods, brackets, covers,
Casing,
Knees and supports).
After the complete
Model, the embodiment refines its models
Use of the step procedure of R. In this embodiment
This step applies the stepAIC algorithm. In this embodiment
the algorithm refines the model, adds variables / removes variables
and is executed repeatedly
until he finds the most suitable result. The expert should
be clear that also uses other refinement procedures
can be
and that the embodiment described above is not limiting, but
is merely exemplary.
2. Kostentreiber2. Cost drivers
In
einer Ausführungsform
identifiziert das Kostentreibermodul 350 Ausreißer, indem
es die „Sollkosten" mit dem durch den
Anbieter angebotenen Preis vergleicht. Nachdem die Ausreißer beseitigt
wurden, werden in einer ähnlichen
Berechnung wie für
die „Sollkosten" die Kostentreiber
für eine
Teilefamilie unter Verwendung einer linearen Kombination von Merkmalen
und Kategorien vorausgesagt. Das System modelliert die Kosten pro
Kilogramm für
jeden Teil wie folgt:
Kostenprokg ~ Endgew.kg(Alu, Sphäro, Messing,
Eisen, Grau, Stahl) + Packungsvol. + Höhe + Breite + Tiefe + Steiger
+ Bohrlöcher
+ Bohrlochzahl + Oberfläche
+ TrennungslinienUmfang + nKerne + KernVol. + Wärmebehandlung + Faktor(DrucktestLuft)
+ Faktor(DrucktestWasser) + Faktor(DrucktestKraftstoff) + Faktor(DrucktestÖl) + nLager
+ nDichtungen + nBefestigungselemente + nÖffnungen + ÖffnungsVol. + Ebenheit + log(Bedarf)In one embodiment, the cost driver module identifies 350 Outliers by comparing the "target cost" with the price offered by the provider After the outliers have been eliminated, a similar calculation as for the "target cost" predicts the cost drivers for a part family using a linear combination of features and categories. The system models the cost per kilogram for each part as follows:
Cost per kg ~ final kg (aluminum, sphero, brass, iron, gray, steel) + packing vol. + Height + width + depth + riser + drill holes + drill hole number + surface + separation linescircumference + ncore + coreVol. + Heat treatment + factor (pressure test air) + factor (pressure test water) + factor (pressure test fuel) + factor (pressure test oil) + n bearing + n seals + n fasteners + n openings + opening vol. + Flatness + log (requirement)
Dabei
ist zu beachten, dass unser Modell die „Kostentreiber" nicht direkt voraussagt.
Statt dessen sagt es für
jede Teilefamilie die Kosten pro Kilogramm als ein lineare Funktion
des Logarithmus des Jahresbedarfs für Teile, physikalische Merkmale
des Teils, Verarbeitungskosten und Entwurfsspezifikationen voraus.
Den Typ des Materials, den das Modell als Interaktionsterm enthält, ist
ebenfalls von Bedeutung. Der vorausgesagte „Kostentreiber" ist dann das Exponential
der vorausgesagten logarithmischen Kosten pro Kilogramm des Teils. In
einer Ausführungsform
werden Modelle dieser Form für
alle Teile und wiederum für
jede Teilefamilie entwickelt (z. B. Hauben, Klammern, Abdeckungen,
Gehäuse,
Knie und Stützen).there
It should be noted that our model does not predict the "cost drivers" directly.
Instead, it says for
each parts family the cost per kilogram as a linear function
the logarithm of the annual demand for parts, physical characteristics
part, processing costs and design specifications.
The type of material that the model contains as an interaction term is
also important. The predicted "cost driver" is then the exponential
the predicted logarithmic cost per kilogram of the part. In
an embodiment
be models of this form for
all parts and again for
every part family (eg hoods, brackets, covers,
Casing,
Knees and supports).
In
einer Ausführungsform
des Systems sind die meisten prädiktiven
Faktoren (Kostentreiber) und ihre relativen Wirkungen einfach zu
interpretieren. 9 zeigt eine beispielhafte Ausgabe
aus dem Voraussagemodell des Systems.In one embodiment of the system, most predictive factors (cost drivers) and their relative effects are easy to interpret. 9 shows an exemplary output from the predictive model of the system.
Für das in 9 gezeigte
Beispiel sind bestimmte Schlüsselvariablen
in dem Modell durch „***", „**" oder „*" markiert, um ihren
Bedeutungsgrad in der Bedeutungsspalte 900 anzugeben. In
einer Ausführungsform
dieses besonderen Modells (Modell einer Direktmaterial-Teilanalyse),
können
die Schlüsselvariablen
zum Voraussagen von Kosten den logarithmischen Jahresbedarf, das
Packungsvolumen, das Teilvolumen, die Bohrlöcher, den Teiletyp, das Material
und den Typ des Drucktests umfassen.For the in 9 For example, certain key variables in the model are marked by "***", "**" or "*" to indicate their importance in the meaning column 900 specify. In one embodiment of this particular model (direct material sub-analysis model), the key variables for predicting costs may include the logarithmic annual demand, the package volume, the sub-volume, the drill holes, the part type, the material, and the type of pressure test.
Die
relativen Wirkungen der Kostentreiber für dieses Beispiel sind in 2 gezeigt. Die Einheiten in der Tabelle
sind inkrementelle Kosten, die in Hundertstel pro Einheitsänderung
des Kostentreibers gemessen werden. So werden zum Beispiel durch
eine 10-fache Erhöhung
des Bedarfs (logarithmischen Bedarfs) (1× in der logarithmischen Skala)
die Kosten pro Kilogramm des Teils durchschnittlich um $ 1,99 erhöht. TABELLE 2: Kostentreiber und deren relative
Wirkungen in Hundertstel Kostentreiber Inkrementelle
Kosten (Hundertstel/Einheitsänderung
des Kostentreibers
logarithmischer
Bedarf –199,87
Packungsvolumen 1,08
Höhe –0,69
Breite –0,91
Tiefe –0,50
Teilevolumen –7,56e-5
Bohrlöcher 9,80
Kernvolumen 7,54
Faktor(Klassenbeschr.)HAUBEN –24,20
Faktor(Klassenbeschr.)KLAMMERN –217,95
Faktor(Klassenbeschr.)ABDECKUNGEN –333,12
Faktor(Klassenbeschr.)KNIE
A 229,05
Faktor(Klassenbeschr.)HALTEMOTOR 297,75
Faktor(Klassenbeschr.)GEHÄUSE –121,31
Faktor(Wärmebehandlung)Ja –824,10
Faktor(Drucktestwert)Luft 129,85
Faktor(Drucktestwert)Kraftstoff 1767,42
Faktor(Drucktestwert)Öl 332,38
Faktor(Drucktestwert)Unbekannt –320,61
Faktor(Drucktestwert)Wasser –24.93
Faktor(Material.grob)Sphäro –1233,37
Faktor(Material.grob)Grau –1366,98
Faktor(Material.grob)Eisen –1090.80
Faktor(Material.grob)Stahl –359,44
The relative effects of the cost drivers for this example are in 2 shown. The units in the table are incremental costs, measured in hundredths per unit change of the cost driver. For example, a 10-fold increase in demand (logarithmic demand) (1 × in the logarithmic scale) increases the cost per kilogram of the piece by an average of $ 1.99. TABLE 2: Cost drivers and their relative effects in hundredths cost drivers Incremental costs (hundredth / unit change of the cost driver
logarithmic demand -199.87
packaging volume 1.08
height -0.69
width -0.91
depth -0.50
parts volume -7,56e-5
wells 9.80
core volume 7.54
Factor (Klassenbeschr.) HOOD -24.20
Factor (Klassenbeschr.) CLIPS -217.95
Factor (Klassenbeschr.) COVERS -333.12
Factor (class description) KNEE A 229.05
Factor (Klassenbeschr.) HOLD MOTOR 297.75
Factor (Klassenbeschr.) HOUSING -121.31
Factor (heat treatment) Yes -824.10
Factor (pressure test value) air 129.85
Factor (pressure test value) Fuel 1,767.42
Factor (pressure test value) Oil 332.38
Factor (pressure test value) Unknown -320.61
Factor (pressure test value) Water -24.93
Factor (Material.grob) nodular -1,233.37
Factor (Material.grob) Gray -1,366.98
Factor (Material.grob) iron -1090.80
Factor (Material.grob) Steel -359.44
Aus
der Theorie der linearen Regression geht hervor, dass die Parameter
in Tabelle 2 die Kostentreiber sind, die in der Kostenverwaltungsanalyse-Benutzeroberfläche des
Systems angezeigt werden. Diese Parameter schätzen die inkrementellen Kosten
für jedes
der in dem Modell enthaltenen Merkmale. In einer Ausführungsform
des Systems werden diese Merkmale validiert, indem die Geschäftsregeln
angewendet werden (handelt es sich um die Datenlade-Geschäftsregeln?).
Es ist manchmal der Fall, dass eine zufällige Verteilung in den statistischen
Modellen abweichenden Schätzungen
zur Folge hat. Die Geschäftsregeln
kennzeichnen verdächtige
Werte und sehen Erklärungen
wie etwa nicht ausreichende Daten im Fall einer extremen Zufälligkeit
vor.Out
The theory of linear regression shows that the parameters
Table 2 shows the cost drivers used in the cost management analysis UI of the
Systems are displayed. These parameters estimate the incremental costs
for each
the features included in the model. In one embodiment
In the system, these characteristics are validated by the business rules
applied (are these the data load business rules?).
It is sometimes the case that a random distribution in the statistical
Models deviating estimates
entails. The business rules
identify suspicious
Values and see explanations
such as insufficient data in case of extreme randomness
in front.
3. Nächste-Nachbarn-Algorithmus – Identifizieren
von ähnlichen
Teilen3. Next Neighbors Algorithm - Identify
of similar ones
share
Die
zweite Klasse von Systemalgorithmen sieht das Suchen eines Merkmalsraums
vor, um ähnliche Teile
oder nächste
Nachbarn zu identifizieren. In einer Ausführungsform wird eine Berechnung
von Datenstrukturen, die anschließend zum Erzeugen von Voraussagen
und für
die Nächste-Nachbarn-Analyse
verwendet wird, während
des Ladens der Daten oder immer dann durchgeführt, wenn neue Daten zu der
Datenbank des Systems hinzugefügt
werden. Das System verwendet vorbestimmte Variablen als Merkmalsvektoren
und definiert diese Vektoren als einen Punkt im Merkmalsraum: vi = (v1,
v2, ... vn)wobei
vi der Wert des Merkmals i für das betrachtete
Teil ist. Die TABELLE 3 enthält
eine Liste von Variablen, die in einer Ausführungsform der Nächste-Nachbarn-Analyse
verwendet wird. Dem Fachmann sollte deutlich sein, dass die Tabelle
nur beispielhaft und nicht einschränkend ist. Das System normalisiert
dann jeden der Zahlenwerte unter Verwendung der Standard-Normalisierungstransformation
und berechnet in einer Ausführungsform
die euklidische Distanz (d) zwischen den Punkten, die verschiedene
Teile in dem Merkmalsraum wiedergeben. Dem Fachmann sollte deutlich
sein, dass auch andere Distanzmaße neben dem euklidischen verwendet
werden können. d(VTeil1, VTeil2)
= ||VTeil1 – VTeil2|| wobei
|| || die euklidische Standard-Distanzfunktion ist. Wenn der Benutzer
ein Zielteil wählt,
werden vorgewählte
Merkmalsvariablen dieses Teils zu Bezugspunkten, wobei das System
dann die Distanz zwischen diesen Zielvariablen und allen anderen
Teilen vorsieht. Der Nächste-Nachbarn-Algorithmus beschränkt die
Anpassung derart, dass bestimme Attribute der Teile genau übereinstimmen
müssen;
so müssen
die Teile beispielsweise aus demselben Material und vom selben Materialtyp
sein. Innerhalb dieser beschränkten
Klasse werden alle Distanzen aufgezählt und die n Kandidaten zu
der Benutzerschnittstelle zurückgegeben. TABELLE 3: Variablen für die Nächste-Nachbarn-Analyse Vergleichsanalyse
Variable Vergleichsanalyse
Variablendefinition
Endgew. Endgewicht
Höhe Abmessung
in der Höhe
Breite Abmessung
in der Breite
Tiefe Abmessung
in der Tiefe
Teilevolumen Volumen
des Teils
Oberfläche Oberfläche des
Teils
Trennungslinienumfang Trennungslinienumfang – Schliff
Steiger Entnahme
eines Steigers
Bohrlöcher Anzahl
der Bohrlöcher
nÖffnungen Anzahl
der Öffnungen
Wärmebehandlung Wärmebehandlung
des Teils
DrucktestLuft Drucktest
für Luft
DrucktestKraftstoff Drucktest
für Kraftstoff
DrucktestÖl Drucktest
für Öl
Drucktest
für Wasser Drucktest
für Wasser
nKerne Anzahl
der Kerne
The second class of system algorithms provides for searching a feature space to identify similar parts or nearest neighbors. In one embodiment, computation of data structures that is subsequently used to generate predictions and for nearest neighbor analysis is performed while the data is being loaded or whenever new data is added to the database of the system. The system uses predetermined variables as feature vectors and defines these vectors as a point in feature space: v i = (v 1 , v 2 , ... v n ) where v i is the value of the feature i for the considered part. TABLE 3 contains a list of variables used in an embodiment of the nearest neighbor analysis. It should be apparent to those skilled in the art that the table is exemplary only and not limiting. The system then normalizes each of the numerical values using the standard normalization transform and, in one embodiment, calculates the Euclidean distance (d) between the points representing different parts in the feature space. The skilled person should be clear that other distance dimensions can be used in addition to the Euclidean. d (V Part 1 , V Part 2 ) = || V Part 1 - V Part 2 || where || || is the Euclidean standard distance function. When the user selects a destination, preselected feature variables of that part become reference points, the system then providing the distance between those destination variables and all other parts. The nearest neighbor algorithm restricts the fit such that certain attributes of the parts must match exactly; For example, the parts must be made of the same material and material type. Within this restricted class, all distances are enumerated and the n candidates are returned to the user interface. TABLE 3: Variables for the Next Neighbor Analysis Comparative analysis variable Comparison analysis Variable definition
Endgew. Final weight
height Dimension in height
width Dimension in width
depth Dimension in depth
parts volume Volume of the part
surface Surface of the part
Dividing Line scope Dividing line circumference - cut
Steiger Removal of a riser
wells Number of holes
nÖffnungen Number of openings
heat treatment Heat treatment of the part
Pressure test air Pressure test for air
Pressure test fuel Pressure test for fuel
Pressure test oil Pressure test for oil
Pressure test for water Pressure test for water
nKerne Number of cores
4. Quellenanalyse – Auswertung
der Lieferanten4. Source analysis - evaluation
the supplier
Ein
möglicher
Grund für
eine überteuertes
Teil kann darin liegen, dass es durch einen Lieferanten bereitgestellt
wird, der dieses nicht effizient produzieren kann. Das System bewertet
jeden Lieferanten für
jedes Teil in einer Gesamtquelleneignungsbewertung 1400 wie
in 14 gezeigt. Eine Gesamtquelleneignungsbewertung 1400 wird
für jeden
Lieferanten berechnet, indem bestimmt wird, wie weit entfernt das
Teil von dem Effizienzbereich für
jeden Lieferanten und für
jede der unterschiedlichen Teilequellen-Variablenkategorien wie unter anderem
die Kategorien von TABELLE 4 ist. Dem Fachmann sollte deutlich sein,
dass die Tabelle lediglich beispielhaft und nicht einschränkend ist.One possible reason for an overpriced item may be that it is provided by a supplier who can not produce it efficiently. The system rates each vendor for each part in a total source suitability rating 1400 as in 14 shown. A total source suitability rating 1400 is calculated for each supplier by determining how far away is the part of the efficiency range for each supplier and for each of the different part source variable categories, such as the categories of TABLE 4, among others. It should be apparent to those skilled in the art that the table is exemplary only and not limiting.
Wenn
die Gesamtquelleneignungsbewertung 1400 niedrig ist, deutet
dies darauf hin, dass unter Umständen
eine andere Quelle für
diesen Teil geeigneter sein könnte. TABELLE 4: Merkmalsvariablen für die Gesamtquelleneignungsbewertung Merkmalsvariablen
für die
Gesamtquelleneignungsbewertung
Kosten pro
Kg
Jahresbedarf
Endgew./kg
Höhe
If the total source suitability rating 1400 is low, this suggests that another source might be more appropriate for this part. TABLE 4: Property Variables for Overall Source Suitability Assessment Characteristic variables for the total source suitability assessment
Cost per kg of annual requirement Endgew./kg height
Packungsvolumen
Oberflächenmaß
wärmebehandelt
Drucktest
Luft
Kraftstoff
Öl
Wasser
Durchschnittliches
Kernvolumen
Durchschnittliches Öffnungsvolumen
Durchschnittliches
Bohrlochvolumen
Maximale Ebenheit
Montagepackaging volume
surface measure
heat treated
pressure test
air
fuel
oil
water
average
core volume
Average opening volume
average
hole volume
Maximum flatness
Assembly
Die
Quelleneigungsanalyse analysiert die Teile, die jeder Lieferant
erzeugt wie in 3B gezeigt. Der erste Schritt
in der Berechnung besteht darin, alle durch den Lieferanten hergestellten
Teile für
ein spezifisches Material zu sammeln. Dann berechnet das System
den Bereich der Werte für
alle Teilequellenkategorien für jedes
Teil und für
jeden Lieferanten. Das System vergleicht dann die Teilequellenkategorien
für die
Zielteilemerkmale mit dem Bereich der Quellenteilewerte jedes potenziellen
Lieferanten. Das System wertet einen Punkt für jedes Merkmal, das in den
Bereich [0,5, 0,95] fällt.
Wenn die Zielteile das Merkmal nicht enthalten, wird es vom System
ignoriert. Weiterhin zieht das System einen Punkt ab, wenn es sich
um einen Lieferanten mit niedrigem Volumen handelt. Unter Verwendung
dieser Punktebewertung berechnet das System eine Eignungsbewertung
als Prozentsatz der Merkmale innerhalb des Gesamtbereichs der Merkmale.The source slope analysis analyzes the parts that each supplier generates as in 3B shown. The first step in the calculation is to collect all parts produced by the supplier for a specific material. The system then calculates the range of values for all parts source categories for each part and for each supplier. The system then compares the part source categories for the target part features to the range of the source part values of each potential vendor. The system evaluates one point for each feature that falls within the range [0,5,0,95]. If the target parts do not contain the characteristic, it is ignored by the system. Furthermore, the system subtracts a point if it is a supplier with a low volume. Using this score, the system calculates a fitness score as a percentage of the characteristics within the overall range of characteristics.
Der
in der Benutzeroberfläche
angezeigte Punkteprozentsatz entspricht der Punktezahl dividiert
durch die Anzahl der geprüften
Merkmale. Für
jedes Teil prüft
der Algorithmus jeden möglichen
Lieferanten, sortiert diese in umgekehrter Reihenfolge und zeigt
die besten Lieferanten an. Gruppen von Lieferanten mit demselben
Prozentsatz werden untergliedert, indem diese nach der prozentualen
Differenz zwischen den Sollkosten und dem tatsächlichen Preis sortiert werden.Of the
in the user interface
displayed percentage of points equals the number of points divided
by the number of tested
Characteristics. For
every part tests
the algorithm every possible
Suppliers, sorting them in reverse order and showing
the best suppliers. Groups of suppliers with the same
Percentage are broken down by percentage
Difference between the target cost and the actual price can be sorted.
B. AnalysearchitekturB. Analysis architecture
Auf
der architektonischen Ebene führt
eine Ausführungsform
des Systems eine Systemanalyse durch, wie am besten in 3A zu
erkennen.At the architectural level, one embodiment of the system performs a system analysis, as best in 3A to recognize.
Unter
Verwendung aller Teiledaten in der Datenbank 165 führt das
System in einem Offline-Prozess mehrere statistische Routinen und
Data-Mining-Routinen zur Modellanpassung durch. Der Anpassungsprozess
hat einen Satz von Modellen und Koeffizienten zur Folge, die in
einer folgenden Analyse verwendet werden. Außerdem berechnet das System
die Datenstrukturen, die dann zum Erzeugen von Voraussagen und in dem
Nächste-Nachbarn-Modul 375 verwendet
werden. Als Teil dieser Offline-Berechnungen speichert das System
jedes Teil in der erfinderischen Datenbank in Übereinstimmung mit der Angemessenheit
der Kosten und kennzeichnet ungewöhnliche Teile für eine weitere
Untersuchung. In einer Ausführungsform
werden die Modellanpassung und die Punktebewertung beim Laden der
Daten oder immer dann durchgeführt,
wenn neue Daten zu der Datenbank 165 des Systems hinzugefügt werden.Using all part data in the database 165 In an offline process, the system performs several statistical routines and data mining routines for model matching. The adaptation process results in a set of models and coefficients that will be used in a subsequent analysis. In addition, the system calculates the data structures that are then used to generate predictions and in the nearest neighbor module 375 be used. As part of these off-line calculations, the system stores each part in the inventive database in accordance with the reasonableness of the costs and identifies unusual parts for further investigation. In one embodiment, model matching and scoring are performed when the data is loaded or whenever new data is added to the database 165 be added to the system.
In
dieser Datenbank wird wie in 3A gezeigt
der Systemanalyseprozess wie folgt durchgeführt:
Sobald die Daten
in die Datenbank 165 wie oben erläutert und in 3A gezeigt
geladen wurden, führt
das System die Modellanpassungsalgorithmen durch, um eine entsprechende
Anpassung und entsprechende Ergebnisse sicherzustellen. Dann extrahiert
das System Daten aus der Datenbank 165 und lädt diese
Daten in die Analyse-Engine. Die Analyse-Engine führt dann
die folgende Analyse für
einen Modellanpassungsalgorithmus auf der Basis von Eingaben aus
dem Sequenzer durch:
Zuerst berechnet das System die „Sollkosten" in dem Sollkostenmodul 300.
Dabei wendet das System in einer Ausführungsform für jedes
Teil das log(Kostenprokg)-Modell aus Schritt 3 an, um die
Kosten für
jedes Teil vorauszusagen. Der vorausgesagte „Sollkosten"-Wert wird mit dem
Anbieterpreis verglichen, um große prozentuale Differenzen
zu identifizieren, die gemäß einer
Ausführungsform
in einer als pdiff bezeichneten Variable gespeichert werden. Teile
mit großen
positiven pdiff's
wie zum Beispiel Teile, die viel kostspieliger als vorausgesagt
sind, sind Kandidaten für
Kosteneinsparungen. Das Sollkostenmodul 300 wird weiter
oben ausführlich beschrieben.In this database, as in 3A shown the system analysis process performed as follows:
Once the data in the database 165 as explained above and in 3A The system performs the model matching algorithms to ensure appropriate matching and results. The system then extracts data from the database 165 and upload this data into the analysis engine. The analysis engine then performs the following analysis on a model matching algorithm based on inputs from the sequencer:
First, the system calculates the "target costs" in the target cost module 300 , In one embodiment, for each part, the system applies the log (cost-per-cap) model from step 3 to predict the cost of each part. The predicted "target cost" value is compared to the provider price to identify large percentage differences stored in a variable called pdiff, according to one embodiment: parts with large positive pdiff's such as parts that are much more expensive than predicted are candidates for cost savings 300 will be described in detail above.
Dann
berechnet das System „Kostentreiber" aus dem Kostentreibermodul 350.
Dabei verwendet das System in einer Ausführungsform die Statistiksprache
R für jede
Teilefamilie, um die lineare Regression, die die Sollkosten voraussagt,
als verallgemeinerte lineare Funktion der Teilemerkmale vorzusehen.
Wie bei einer normalen statistischen Theorie sind die Koeffizienten
in diesem Modell relative Beiträge
der besonderen Merkmale. Das Kostentreibermodul 350 wird
weiter oben ausführlich
beschrieben.Then the system calculates "cost drivers" from the cost driver module 350 , In one embodiment, the system uses the statistical language R for each part family to provide the linear regression that predicts the target cost as a generalized linear function of the part features. As with a normal statistical theory, the coefficients in this model are relative contributions of the particular features. The cost driver module 350 will be described in detail above.
Dann
führt das
System die „Nächste-Nachbarn"-Analyse in dem Nächste-Nachbarn-Modul 375 durch. Dabei
normalisiert das System in einer Ausführungsform für jedes
Teil jedes der Merkmale auf eine (–1, 1)-Skala und berechnet
die euklidische Distanz zwischen jedem Teil in dem Merkmalsraum.
Unter Verwendung dieser Distanz identifiziert das System die nächsten Teile
und etikettiert diese als Nachbarn. Das Nächste-Nachbarn–Modul wird
weiter oben ausführlicher
beschrieben.Then the system performs the "nearest neighbor" analysis in the nearest neighbor module 375 by. Here, in one embodiment, for each part, the system normalizes each of the features to a (-1, 1) scale and calculates the Euclidean distance between each part in the feature space. Using this distance, the system identifies the next parts and labels them as neighbors. The nearest neighbor module is described in more detail above.
Dann
führt das
System eine Quellenanalyse in dem Quellenanalysemodell 352 durch.
In einer Ausführungsform
beinhaltet diese Analyse das Analysieren jedes Teils in dem Datensatz,
den jeder Lieferant erzeugt, und berechnet den [0,5, 0,95]-Bereich
jedes Merkmals. Dann bewertet das System in einer Ausführungsform für jedes
Teil jeden Lieferanten bezüglich
15 möglichen
Merkmalen und vergibt dem Lieferanten jedes Mal Punkte, wenn sich
das Merkmal des Teils in dem [0,5, 0,95]-Bereich der Fähigkeiten
des Lieferanten befindet. Das System zieht auch Punkte ab, wenn
es sich um einen Lieferanten für
geringe Volumen handelt. Die Bewertung eines Lieferanten für ein Teil
ergibt sich aus der Gesamtpunktezahl dividiert durch die Anzahl
der bewerteten Merkmale. Die Berechnung wird anhand des Materials
für jeden
Lieferanten durchgeführt.
Das Quellenanalysemodul 325 wird weiter oben ausführlich beschrieben.Then the system performs a source analysis in the source analysis model 352 by. In one embodiment, this analysis involves analyzing each part in the dataset that each vendor generates and computing the [0.5, 0.95] range of each feature. Then, in one embodiment, for each part, the system evaluates each supplier for 15 possible characteristics and awards points to the supplier each time the feature of the part is in the [0.5, 0.95] range of capabilities of the supplier. The system also deducts points if it is a low volume supplier. The evaluation of a supplier for a part results from the total number of points divided by the number of evaluated characteristics. The calculation is based on the material for each supplier. The source analysis module 325 will be described in detail above.
Der
letzte Schritt sieht das Ausgeben der analytischen Ergebnisse zu
einer Datenbank 165 vor. Die CMA-Website greift dann auf
die Datenbank 165 zu, um Informationen für CMA-Benutzer vorzusehen.
Benutzer können über die
Präsentationsschicht
des Systems auf die analytischen Routinen des Systems zugreifen, was
weiter unten beschrieben wird. Eine Draufsicht auf die CMA-Anwendungsarchitektur
ist in 3C gezeigt. Eine Beschreibung
der Elemente in der CMA-Anwendung wird in der folgenden LEGENDE
1 gegeben. LEGENDE 1: Elemente in der CMA-Anwendungsarchitektur Ansicht
Java
Server-Seiten – Java-Seiten
für die
Benutzeroberfläche
JS – Javascript
CSS – Cascading
Style Sheets für
Webseiten
Bilder – Bilder
für Webseiten
Hilfe – Hilfssystem
einer Drittpartei
Business
Struts
Controller – Teil
des Apache Framework
Action Layer – Teil des Apache Framework
Action
Form – Eindeutige
Formulare zum Definieren der
Aktionen der Action layer
JAAS – Java Authentication
and Authorization Service
Value Objects – Objekte zum Definieren von
Business-Regeln
JFREE
Chart – Diagrammobjekt
einer Drittpartei
The final step is to output the analytical results to a database 165 in front. The CMA website then accesses the database 165 to provide information for CMA users. Users can access the system's analytic routines through the system's presentation layer, which is described below. A top view of the CMA application architecture is in 3C shown. A description of the elements in the CMA application is given in the following LEGEND 1. LEGEND 1: Elements in the CMA Application Architecture View Java Server Pages - Java Pages for the User Interface JS - JavaScript CSS - Cascading Style Sheets for Websites Images - Images for Websites Help - Third-Party Help System
Business Struts Controller - Part of the Apache Framework Action Layer - Part of the Apache Framework Action Form - Unique Forms for Defining Action Layer Actions JAAS - Java Authentication and Authorization Service Value Objects - Objects for Defining Business Rules JFREE Chart - Third Party Diagram Object
Modelklassen – Klassen
für die
Schnittstelle zwischen der Aktionsschicht und der Datenbankschicht
DB
Layer – Schnittstellenschicht
für die
DatenbankModel classes - classes
for the
Interface between the action layer and the database layer
DB
Layer interface layer
for the
Database
III. KostenverwaltungsschichtIII. Cost management layer
Die
dritte Schicht der Systemarchitektur ist die Kostenverwaltungsschicht 130.
Die Kostenverwaltungsschicht 130 des Systems gestattet,
dass der Benutzer automatisch Teile für die Analyse gruppiert und eine
detaillierte Analyse der Kosteneinsparungsmöglichkeiten vorsieht.The third layer of the system architecture is the cost management layer 130 , The cost management layer 130 The system allows the user to automatically group parts for analysis and provide a detailed analysis of the cost savings opportunities.
A. Zugriff auf das SystemA. Access to the system
Benutzer
können über eine
der drei folgenden Wege auf das System zugreifen: (i) Wählen von
Teilen anhand eines Merkmals, (ii) Auswählen von Teilen anhand der
Kategorie, oder (iii) Abrufen von Teilen, die in einer vorausgehenden
Analyse ausgewählt
wurden. Der logische Fluss der Kostenverwaltungsschicht 130 ist am
besten in 3D zu erkennen.Users can access the system in one of three ways: (i) choosing parts based on a feature, (ii) selecting parts by category, or (iii) retrieving parts selected in a previous analysis. The logical flow of the cost management layer 130 is best in 3D to recognize.
Eine
Möglichkeit
für Zugriff
auf das System durch einen Benutzer besteht in der Suche nach Teilen
anhand von Merkmalen, wie am besten in 4 gezeigt.
Der Benutzer beginnt damit, eine Teilenummer 400 als Bezugspunkt
einzugeben. Die Ausführungsform
zeigt dann den Teilenamen 405, den Teilelieferant 440 und den
Teilejahresbedarf 445 an. Der Benutzer kann dann optional
die Spalten für
die Anzeige wie etwa den Teilnamen 405, das Teilgewicht 435,
den Teilejahresbedarf 445, das Teilmaterial 410,
die Teilmaterialreferenz 450, den Teilelieferanten 440,
die Teileplattform 445 und die Teilehülle 460 wählen. Das
System verwendet dann den Nächste-Nachbarn-Algorithmus,
um Teile mit ähnlichen
Merkmalen in der Datenbank zu finden und die Ergebnisse zu analysieren
und anzuzeigen. Wie am besten in 6 gezeigt,
umfassen die Suchergebnisse eine Teilesatzzusammenfassung 600,
eine Teilesegmentanalyse 610 und eine Nächste-Nachbarn-Liste 620. Die
Nächste-Nachbarn-Liste 620 ist
der Systemarbeitssatz für
diese besondere Analyse.One way for a user to access the system is to search for parts based on characteristics, such as best in 4 shown. The user starts with a part number 400 to enter as reference point. The embodiment then shows the part name 405 , the parts supplier 440 and the parts year requirement 445 at. The user can then optionally display the columns for the display, such as the subname 405 , the partial weight 435 , the parts annual requirement 445 , the partial material 410 , the sub-material reference 450 , the parts supplier 440 , the parts platform 445 and the part cover 460 choose. The system then uses the nearest neighbor algorithm to find parts with similar features in the database and to analyze and display the results. How best in 6 The search results include a parts set summary 600 , a parts segment analysis 610 and a neighbor neighbor list 620 , The nearest neighbors list 620 is the system work set for this particular analysis.
In
einer Ausführungsform
des Systems sieht die oben beschriebene Suchfunktion wie am besten
in 5 zu erkennen eine Möglichkeit vor, die Suchkriterien
unter Verwendung von mehreren Suchfiltern zu verfeinern, etwa in
Bezug auf das Teilematerial 410, den Teilekäufer 520,
den Teilelieferanten 440 und den Teilejahreseinkaufsbedarf 445.In one embodiment of the system, the search function described above looks best in FIG 5 to detect a possibility to refine the search criteria using multiple search filters, such as in relation to the parts material 410 , the parts buyer 520 , the parts supplier 440 and the parts annual purchasing needs 445 ,
Der
zweite Zugangspunkt zu dem System sieht einen Mechanismus zum Auswählen von
Teilen anhand der Kategorie vor, um eine Systemdatenbanksuche zu
spezifizieren. In einer Ausführungsform
des Systems können
die Benutzer Suchregeln zum Suchen von Teilen anhand einer Kategorie
erstellen. In dieser Ausführungsform
können
die Systembenutzer Regeln erstellen, indem sie Teilesegmente 700,
Teilefamilien 720 für
die Aufnahme in den Suchregeln sowie Filter auf der Basis des Teilematerials 410,
des Teilekäufers 510, des
Teilelieferanten 440 und des Teilejahreseinkaufsbedarfs 445 wählen. Die
Suchregelnliste 740 wird angezeigt, und der Benutzer kann
eine Regel hinzufügen,
indem er die Regelhinzufügungsfunktion 730 verwendet. Optional
kann der Benutzer eine Regel entfernen, indem er die Regelentfernungsfunktion 740 verwendet.
Dem Fachmann sollte deutlich sein, dass die oben aufgelisteten Kategorien
zum Erstellen von Suchregeln nicht einschränkend, sondern lediglich beispielhaft
für die
möglichen
Suchkriterien sind. Das System wendet diese Regeln an, um Teile
aus der Datenbank 165 für
die Analyse auszuwählen.
Der Mechanismus zum Wählen
von Teilen anhand der Kategorie ist in 7 gezeigt.
Durch das Aktivieren der Teileabruffunktion wird der durch den Benutzer
modifizierte Arbeitssatz der Teile den weiter oben beschriebenen
Analyse-Engines des Systems unterworfen.The second access point to the system provides a mechanism for selecting parts by category to specify a system database search. In one embodiment of the system, users can create search rules for finding parts by category. In this embodiment, system users can create rules by sharing segments 700 , Part families 720 for inclusion in the search rules as well as filters based on the parts material 410 , the parts buyer 510 , the parts supplier 440 and part year purchasing needs 445 choose. The search rule list 740 is displayed and the user can add a rule by using the rule addition function 730 used. Optionally, the user can remove a rule by using the rule removal feature 740 used. It should be clear to those skilled in the art that the categories listed above for creating search rules are not restrictive, but merely exemplary of the possible search criteria. The system applies these rules to parts of the database 165 to select for analysis. The mechanism for selecting parts by category is in 7 shown. By activating the part-polling function, the user-modified set of components is subjected to the analysis engines of the system described above.
Drittens
können
die Benutzer ihren Analyse-Arbeitssatz unter Verwendung des Dialogs
von 8 prüfen
und verfeinern. In einer Ausführungsform
verwenden die Benutzer ihren vorausgehenden Analysesatz in einer
Liste 850 und entfernen dann nicht passende Teile oder
fügen zusätzliche
Teile in die Analyse ein. Durch das Aktivieren der Laufanalysefunktion 875 wird
der durch die Benutzer modifizierte Arbeitssatz von Teilen wie oben
beschrieben den Analyse-Engines des Systems unterworfen.Third, users can edit their analysis work set using the dialog of 8th check and refine. In one embodiment, users use their previous analysis sentence in a list 850 and then remove mismatched parts or add additional parts to the analysis. By activating the run analysis function 875 For example, the user-modified set of parts as described above is subjected to the analysis engines of the system.
B. Zusammenfassung der KosteneinsparungsmöglichkeitenB. Summary of cost saving options
Dann
nimmt das System die Ergebnisse aus der Analyseschicht 125 und
gibt die Kosteneinsparungsmöglichkeiten
und die entsprechenden Aktionen an den Endbenutzer aus. Zum Beispiel
präsentiert
die Kostenverwaltungsschicht 130 wie am besten in 6 gezeigt
eine Zusammenfassung zu den analysierten Teilen. Dazu gehört eine
Teilesegmentanalyse 610, die dem Benutzer erläutert, wie
die Teile innerhalb der Analyse segmentiert wurden, und die wichtigsten Kosteneinsparungsmöglichkeiten
in der Reihenfolge der möglichen Einsparungen
auflistet. Die Analysezusammenfassung gestattet es dem Benutzer,
auf eine Übersicht
zu den Kostentreibern, auf alle Kosteneinsparungsmöglichkeiten
und auf eine detaillierte Teileanalyse für einzelne Teile zuzugreifen.Then the system takes the results from the analysis layer 125 and issues the cost savings and related actions to the end user. For example, the cost management layer presents 130 as best in 6 shown a summary of the analyzed parts. This includes a parts segment analysis 610 that explains to the user how the parts were segmented within the analysis, and the key cost saving options in the order of possible ones Listing savings. The analysis summary allows the user to access an overview of the cost drivers, all the cost saving options, and a detailed part analysis for individual parts.
1. Detaillierte Teileanalyse1. Detailed part analysis
Die
detaillierte Teileanalyse des Systems zeigt die Details der auf
ein einzelnes Teil angewendeten Analyseschicht 125. Das
System erläutert
dem Benutzer, was das Teil kosten sollte, was das Teil derzeitig
kostet und welche Einsparungsmöglichkeiten
sich auf der Basis des Teilebedarfs ergeben. Außerdem wird eine Zusammenfassung
zu den Kostenfaktoren (Preise, Quellen, Entwurf) für dieses
Teil gegeben.The detailed part analysis of the system shows the details of the analysis layer applied to a single part 125 , The system explains to the user what the part should cost, what the part currently costs and what savings can be made on the basis of the parts requirement. It also gives a summary of the cost factors (prices, sources, draft) for this part.
10 zeigt
einen beispielhaften Bericht für
eine detaillierte Teileanalyse zu einem einzelnen Teil. Dieser Bericht
ist in vier Quadranten aufgeteilt, von denen einer die Teiledetails
einschließlich
der berechneten Sollkosten zeigt, während die anderen drei Quadranten
die Kostenfaktoren in Bezug auf Preisgestaltung, Bezugsquelle und
Entwurf angeben. In einer Ausführungsform
gestattet es der detaillierte Preisanalysebericht, dass der Benutzer
eine Vergleichsanalyse und eine Quellenanalyse durchführt und
weiterhin die Historie des Teils betrachtet. 10 shows an exemplary report for a detailed part analysis to a single part. This report is divided into four quadrants, one of which shows the part details including the calculated target cost, while the other three quadrants indicate the cost factors in terms of pricing, source of supply and design. In one embodiment, the detailed price analysis report allows the user to perform a comparative analysis and a source analysis and continue to view the history of the part.
2. Kostentreiber-Analyse2. Cost driver analysis
Die
Kostentreiber-Analyse des Systems bietet dem Benutzer das Kostenmodell
für eine
spezifische Teilefamilie. Diese Analyse detailliert die mit jedem
der Teileparameter für
eine spezifische Teilefamilie assoziierten Kosten und zeigt grafisch,
wie Teile aufeinander bezogen sind.The
Cost driver analysis of the system provides the user with the cost model
for one
specific parts family. This analysis details those with everyone
the part parameter for
a specific parts family associated costs and graphically shows
how parts relate to each other.
11 und 12 zeigen
einen beispielhaften Bericht für
eine Kostentreiber-Analyse der Erfindung zu einer Teilefamilie. 11 and 12 show an exemplary report for a cost driver analysis of the invention to a family of parts.
3. Vergleichsanalyse3. Comparison analysis
Mit
Bezug auf die TABELLE 3 wird das Nächste-Nachbarn-Modul 375 in
dem System verwendet, um Teile auf der Basis von ähnlichen
Merkmalen („Vergleichsanalyse") zu gruppieren.
Diese Analyse wird verwendet, wenn Teile anhand der Merkmals ausgewählt werden
und wenn nach vergleichbaren Teilen gesucht wird, um Möglichkeiten
zu Entwurfsänderungen
zu definieren. Das Nächste-Nachbarn-Modul 375 des
Systems zeigt für
die Benutzer vergleichbare Teile und deren Eigenschaften an. Diese
Analyse gibt weiterhin für
die Benutzer an, wie ähnliche
Teile aufgebaut sind, wobei der Benutzer Hinweise zu Entwurfsänderungen
an dem bestehenden Teil erhält,
durch welche die Kosten reduziert werden können. 13 zeigt
einen beispielhaften Bericht für
eine Analyse des Nächste-Nachbarn-Moduls 375 für einen
einzelnen Teil. TABELLE 5 Teil-ID 2319329 2260299 2190628 2260302 2083729 1534212
Teilename Gehäuse-Schwungrad Gehäuse-Rockseite Gehäuse Gehäuse-Schwung Gehäuse Gehäuse
Kotenprokg 38,83553 29,72777 5,697382 3,868642 5,521958 10,07332
Klassenbeschr GEHÄUSE GEHÄUSE GEHÄUSE GEHÄUSE GEHÄUSE GEHÄUSE
Material.grob GRAU GRAU GRAU GRAU GRAU GRAU
Endgew.kg 96,43 83,57 114,6 145,1 71,5 52,78
Höhe 889,8 864,4 836,6 227,5 761 776,5
Breite 1253,4 1055,1 763,2 1240,7 761,4 500
Tiefe 203,1 62,5 253,5 715,4 293,3 453,5
Teilevolumen 13709201 9319108 16235805 20374896 9108896 7437780
Steiger 0 0 0 0 2 0
Bohrlöcher 42 62 35 76 22 39
Punktflächen-Bohrlöcher 0 0 0 3 0 0
Oberfläche 2645594 1325145 2385837 2479172 1547739 1412496
Unterteilungslinien-Umfang 2143,2 1919,5 1599,2 1956,4 1522,4 1276,6
With reference to TABLE 3, the Next Neighbors module becomes 375 used in the system to group parts based on similar features ("comparison analysis") This analysis is used when parts are selected based on the feature and when searching for comparable parts to define options for design changes -Nachbarn module 375 The system displays comparable parts and their properties for the users. This analysis also indicates to users how similar parts are constructed, providing the user with hints about design changes to the existing part, which can reduce costs. 13 shows an exemplary report for analysis of the nearest neighbor module 375 for a single part. TABLE 5 Part ID 2319329 2260299 2190628 2260302 2083729 1534212
parts name Housing Flywheel Housing rock page casing Housing momentum casing casing
Kotenprokg 38.83553 29.72777 5.697382 3.868642 5.521958 10.07332
Klassenbeschr CASING CASING CASING CASING CASING CASING
Material.grob GRAY GRAY GRAY GRAY GRAY GRAY
Endgew.kg 96.43 83.57 114.6 145.1 71.5 52.78
height 889.8 864.4 836.6 227.5 761 776.5
width 1,253.4 1,055.1 763.2 1,240.7 761.4 500
depth 203.1 62.5 253.5 715.4 293.3 453.5
parts volume 13709201 9319108 16235805 20374896 9108896 7437780
Steiger 0 0 0 0 2 0
wells 42 62 35 76 22 39
Dots-area wells 0 0 0 3 0 0
surface 2645594 1325145 2385837 2479172 1547739 1412496
Dividing lines Circumference 2,143.2 1,919.5 1,599.2 1,956.4 1,522.4 1,276.6
4. Quellenanalyse4. Source analysis
Das
Quellenanalysemodul 325 des Systems bestimmt die Fähigkeiten
eines Lieferanten anhand der derzeit von ihm hergestellten Teile.
Diese Analyse wird verwendet, um dem Benutzer dabei zu helfen, die
verfügbaren
Optionen für
einen Quellenwechsel für
ein spezifisches Teil zu bestimmen und die derzeitigen Fähigkeiten
der Lieferanten zu erkennen. 14 zeigt
einen beispielhaften Bericht aus einem Quellenanalysemodell 375 zu
einem einzelnen Teil und dem derzeitigen Lieferanten. Dieser Typ
von Analyse kann auch verwendet werden, um andere Lieferanten als
den gegenwärtigen
Lieferanten zu bewerten.The source analysis module 325 of the system determines the capabilities of a supplier based on the parts he is currently manufacturing. This analysis is used to help the user to determine the available options for a source change for a specific part and to recognize the current capabilities of the suppliers. 14 shows an exemplary report from a source analysis model 375 to a single part and the current supplier. This type of analysis can also be used to rate suppliers other than the current supplier.
Schlussfolgerung:Conclusion:
Die
vorstehende Beschreibung nimmt auf bestimmte Ausführungsformen
der vorliegenden Erfindung Bezug, wobei zu beachten ist, dass viele
Modifikationen vorgenommen werden können, ohne dass deshalb der
Erfindungsumfang verlassen wird. Die beigefügten Ansprüche umfassen viele Modifikationen
innerhalb des Erfindungsumfangs. Die beschriebenen Ausführungsformen
sind deshalb beispielhaft und nicht einschränkend, wobei der Erfindungsumfang
durch die beigefügten
Ansprüche
und nicht durch die vorstehende Beschreibung definiert wird und
alle Änderungen
innerhalb des Äquivalenzbereichs
der Ansprüche
im Erfindungsumfang enthalten sind.The
The above description refers to certain embodiments
to the present invention, it should be noted that many
Modifications can be made without that, therefore
Scope of the invention is left. The appended claims include many modifications
within the scope of the invention. The described embodiments
are therefore exemplary and not limiting, the scope of the invention
through the attached
claims
and is not defined by the above description and
all changes
within the equivalence range
the claims
are included in the scope of the invention.