SzenoKalk – Methode zur prädiktiven Kostenkalkulation von Zerspanbauteilen unter Berücksichtigung von Umplanungsrisiken
| E-Mail: | nein@ifw.uni-hannover.de |
| Team: | Marcus Nein |
| Jahr: | 2024 |
| Förderung: | Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) |
| Laufzeit: | 11/2024 - 10/2026 |
Die Kostenvorkalkulation von Zerspanbauteilen ist für Lohnfertiger in der Angebotsphase von zentraler Bedeutung. Aktuell erfolgt sie meist manuell durch erfahrene Mitarbeiter, die technische Zeichnungen, Arbeitspläne und Maschinenstundensätze aus verschiedenen Systemen prüfen. In der Praxis stimmen geplante und tatsächlich realisierte Fertigungsrouten häufig nicht überein. Kurzfristige Aufträge, Maschinen- oder Mitarbeiterausfälle oder abweichende Rüstzeiten führen zu Umplanungen, die in der Kalkulation bisher nicht berücksichtigt werden. Dadurch entstehen deutliche Abweichungen zwischen SOLL und IST Herstellkosten. Diese Unsicherheiten verursachen wirtschaftliche Risiken und können zu fehlerhaften Angebotspreisen führen.
Zielsetzung
Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer Methode zur prädiktiven Kostenkalkulation von Zerspanbauteilen. Durch datenbasierte Modelle sollen Umplanungsrisiken frühzeitig erkannt und in die Angebotsphase integriert werden. Hierfür werden Fertigungsrouten, Maschinenverfügbarkeiten und typische Störfaktoren analysiert und in einer Entscheidungslogik abgebildet. Auf dieser Grundlage entsteht ein softwaregestütztes Assistenzsystem, das eine zuverlässige und effiziente Angebotskalkulation ermöglicht. Damit wird die Wettbewerbsfähigkeit von Lohnfertigern erhöht und die Planungssicherheit in der Fertigung verbessert.
Vorteile
- höhere Kalkulationssicherheit - Höhere Transparenz von Kostenrisiken
- Zeitersparnis in der Angebotsphase - Automatisierung von Teilabläufen
Vorgehen
Im Projekt SzenoKalk entwickelt das Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen Methoden zur prädiktiven Kostenkalkulation von Zerspanbauteilen. Zunächst werden technische Zeichnungen, CAD- und Planungsdaten genutzt, um Fertigungsmerkmale und geeignete Maschinen automatisiert zu identifizieren. Auf dieser Basis entsteht ein Entscheidungsmodell, das Umplanungsrisiken durch Störungen, Auftragsänderungen und Kapazitätsschwankungen quantifiziert. Die Ergebnisse werden in einem Softwareprototypen umgesetzt, der eine transparente und effiziente Angebotskalkulation ermöglicht.
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