GEOMETRISCHE ÄHNLICHKEITSANALYSE IN EINKAUF & KONSTRUKTION: WIE VERSTECKTE DATENSCHÄTZE IM ERP UND CAD WIEDER NUTZBAR WERDEN

Ob im Maschinenbau im Sauerland, bei Automobilzulieferern in NRW oder im gesamten DACH-Raum: In ERP- und CAD-Systemen schlummern riesige Datenschätze. Doch oft sind diese Schätze faktisch unsichtbar.

Konstrukteure entwickeln Bauteile neu, die es in ähnlicher Form längst gibt. Der Einkauf bestellt nahezu identische Drehteile bei unterschiedlichen Lieferanten zu verschiedenen Preisen. Das Ergebnis: wachsende Teilevielfalt, unnötige Lagerkosten und sinkende Verhandlungsmacht.

Lösungen für geometrische Ähnlichkeitssuche adressieren genau dieses Problem. Die nächste Generation geht jedoch einen Schritt weiter: Sie verbindet 3D-Modelle (STEP) und klassische 2D-Zeichnungen (PDF, TIFF) in einem gemeinsamen Analyseansatz.

DAS PROBLEM IN DER KONSTRUKTION: „GIBT ES DAS NICHT SCHON?“

Ein Ingenieur benötigt einen speziellen Flansch. Die Suche im PDM- oder ERP-System über Textbegriffe wie „Flansch“, „Scheibe“ oder „Halter“ liefert entweder tausende Treffer oder keine relevanten Ergebnisse.

Die Folge: Das Bauteil wird neu konstruiert.

Das verursacht unnötige Kosten in mehreren Stufen:

• neue Materialstammdaten

• neue Arbeitspläne

• neue CAM-Programme

• zusätzliche interne Logistikaufwände

• redundante Entwicklungszeit

DIE LÖSUNG: GEOMETRISCHE SUCHE STATT TEXTSUCHLOGIK

Moderne KI-Systeme analysieren nicht den Dateinamen oder die Beschreibung, sondern den geometrischen Fingerabdruck eines Bauteils.

Egal ob:

• STEP-3D-Modell

• PDF-Zeichnung

• TIFF-Scan

Die Geometrie wird einheitlich interpretiert.

Der Konstrukteur lädt ein neues Teil hoch – das System erkennt:

„Dieses Bauteil existiert bereits zu 98 %. Verwende Artikelnummer 12345.“

Das ermöglicht konsequente Wiederverwendung statt Neuanlage.

DAS PROBLEM IM EINKAUF: UNSICHTBARE DOPPELSTRUKTUREN

Im Einkauf liegt die Herausforderung oft nicht im Mangel an Daten, sondern in deren fehlender Vergleichbarkeit.

Beispiel:

• Artikel A: „Welle 50x200“

• Artikel B: „Bolzen 50x198“

Für das ERP-System sind das unterschiedliche Teile. Für Fertigung und Beschaffung sind sie funktional nahezu identisch.

Die Folge:

• getrennte Beschaffung

• fehlende Bündelung

• schwache Verhandlungsposition

• unnötige Preisunterschiede

DIE LÖSUNG IM EINKAUF: CLUSTERING UND SCHATTENKALKULATION

Durch geometrische Ähnlichkeitsanalyse lassen sich komplette Artikelstämme neu strukturieren.

Die KI erkennt:

• ähnliche Geometrien

• identische Fertigungsverfahren

• vergleichbare Materialanforderungen

Daraus entstehen Cluster, die strategisch genutzt werden können:

1. PREISTRANSPARENZ

„Warum kostet ein ähnliches Teil bei Lieferant A 10 € und bei Lieferant B 15 €?“

2. BÜNDELUNGSPOTENZIALE

Statt vieler Kleinserien können größere, wirtschaftlichere Losgrößen gebündelt werden.

3. MAKE-OR-BUY-ENTSCHEIDUNGEN

Die KI zeigt auf Basis historischer Daten:

• welche Teile intern effizienter gefertigt werden können

• welche extern günstiger sind

• wo versteckte Kostentreiber liegen

DER TECHNOLOGISCHE SPRUNG: 2D UND 3D WERDEN EIN SYSTEM

Viele bestehende Lösungen stammen aus der 3D-CAD-Welt. Diese funktionieren gut – aber nur, wenn aktuelle 3D-Daten vorhanden sind.

Die Realität im Mittelstand sieht jedoch anders aus:

• Altdaten liegen als PDF-Zeichnungen vor

• Kunden senden 2D-Skizzen statt STEP-Dateien

• historische Projekte sind nicht standardisiert gespeichert

DIE LÖSUNG: COMPUTER VISION FÜR ZEICHNUNGSINTELLIGENZ

Die nächste Generation der Systeme schließt diese Lücke:

• 2D-Zeichnungen werden visuell interpretiert

• technische Merkmale werden extrahiert

• 2D- und 3D-Daten werden in einen gemeinsamen Vergleichsraum überführt

Damit wird erstmals möglich:

Ein PDF kann ein 3D-Modell finden – und umgekehrt.

WARUM GERADE NRW UND SÜDWESTFALEN PROFITIEREN

Regionen mit hoher Fertigungstiefe und komplexen Produktportfolios stehen besonders unter Druck:

• hohe Variantenvielfalt

• historisch gewachsene Stammdaten

• viele Einzelentscheidungen in Einkauf und Konstruktion

• gewachsene, aber fragmentierte Systemlandschaften

Hier entsteht der größte Hebel durch Datenharmonisierung und Ähnlichkeitsanalyse.

DIE KONKRETEN VORTEILE

KONSTRUKTION

• Wiederverwendung statt Neuentwicklung

• Reduzierung der Teilevielfalt

• schnellere Entwicklungszyklen

EINKAUF

• bessere Preisvergleiche durch echte Vergleichbarkeit

• Bündelung von Volumina

• bessere Lieferantenverhandlungen

DATENSTRUKTUR

• Nutzung von 2D- und 3D-Daten in einem System

• Reduktion von Dubletten im Artikelstamm

• höhere Datenqualität ohne manuelle Bereinigung

PROZESSE

• weniger Aufwand in Stammdatenpflege

• geringere Fehlerquote in der Beschaffung

• schnellere Entscheidungen in Engineering und Einkauf

FAZIT: AUS DATENINSELN WIRD EIN WISSENSSYSTEM

Das eigentliche Problem im Maschinenbau ist selten fehlende Information – sondern fehlende Verknüpfung.

Geometrische Ähnlichkeitsanalyse verwandelt verstreute CAD- und ERP-Daten in ein nutzbares Systemwissen.

Das Ergebnis:

• weniger Redundanz

• mehr Wiederverwendung

• bessere Einkaufsentscheidungen

• schnellere Konstruktion

Oder kurz gesagt: Aus vorhandenen Daten wird erstmals echter Wettbewerbsvorteil.