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Zukunft der Kostenkalkulation

Künstliche Intelligenz trifft auf BWL

| Autor: Dr. Stefan Riedl

Künstliche Intelligenz verändert bereits industrielle Prozesse.
Künstliche Intelligenz verändert bereits industrielle Prozesse. (Bild: phonlamaiphoto - stock.adobe.com)

Die Initiative „AI for Predictive Costing“ des Potsdamer Software-Herstellers Facton bringt neue Einsatzszenarien für Künstliche Intelligenz (KI) im Bereich der Kostenkalkulation ins Spiel. Sind KIs die besseren BWLer?

Mitte Juni drehte sich ein Roundtable des Software-Herstellers Facton mit 20 Experten aus Wirtschaft und Wissenschaft um die Initiative „AI for Predictive Costing“. Dabei geht es um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Bereich der Kostenkalkulation.

Neben mittelfristig realisierbaren Anwendungsmöglichkeiten wurden auch Visionen für die Zukunft sowie Herausforderungen diskutiert. Microsoft und das Deutsche Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz (DFKI) waren als Wissenspartner mit dabei.

Kosten in der Produktentwicklung

Der Hersteller der Produktkostenkalkulationssoftware „Facton EPC“ machte sich damit auch über die eigene Zukunft Gedanken. Denn ein sich stetig wandelndes Marktumfeld und neue Technologien erfordern es, die Produktkostenkalkulation neu zu betrachten. „Ziel dieser Auftaktveranstaltung war es, zu diskutieren, welche Anforderungen Künstliche Intelligenz erfüllen muss, um in diesem Kontext relevant zu werden“, so Alexander Swoboda, CEO bei Facton. „Die Diskussion zeigt, dass wir mit Hilfe von KI nicht nur bestehende Aufgaben zukünftig effizienter erfüllen können, sondern auch ganz neue Lösungswege finden werden, die bisher nicht realisierbar oder sogar undenkbar waren.“

Drei aktuelle Herangehensweisen

Bereits heute gibt es demnach drei Modelle für den möglichen Einsatz künstlicher Intelligenz in der Produktkostenkalkulation:

  • 1. Eine automatisierte Kostenschätzung für die Frühphase der Produktentwicklung, die auf einer Ähnlichkeitsanalyse anhand historischer Kundendaten basiert.
  • 2. Eine Ausreißer-Analyse, die auf Kundendaten basiert und Unternehmen einen hohen Standardisierungsgrad der Kostenschätzung ermöglicht.
  • 3. Eine über Algorithmen automatisierte Kalkulation von Bauteilen – basierend auf Merkmalen von CAD-Modellen und anhand bereits gefertigter Komponenten.

Visionäre Ansätze

Neben diesen konkreten Anwendungsmöglichkeiten wurden auch Ideen zum Thema „AI for Predictive Costing“ diskutiert, die in der Zukunft relevant werden könnten: So sei es zum Beispiel denkbar, aktuelle Informationen zu Maschinen, Löhnen oder Strompreisen über die Integration von Echtzeitdaten abzubilden. Ein „KI-BWLer“ könne dabei automatisch relevante Änderungen erkennen. KI-Assistenten übernehmen zukünftig nach dieser Vorstellung im Bereich „Should Costing“ anstehende Aufgaben wie die Recherche und Eingabe notwendiger Daten. Im Bereich Cost Controlling sei hingegen das Thema intelligente Risikobewertung von Beschaffungsprozessen, Materialpreisen oder Löhnen interessant.

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