Für jeden Euro, der in Cost Engineering investiert wird, erzielen Unternehmen eine Rendite zwischen dem 10- und 100-Fachen ihres Einsatzes. Dieses Muster hat Severin Heimrath, Managing Director bei AWS Cost Engineering & Innovation Partner, in seiner 15-jährigen Karriere bei der Leitung von Cost-Engineering-Projekten für globale Produktionsunternehmen immer wieder beobachtet.
Trotz dieser nachgewiesenen Rendite lassen die meisten Produktionsunternehmen enorme Einsparpotenziale ungenutzt. Der Grund: Sie behandeln Cost Engineering als Verhandlungsinstrument im Einkauf statt als Disziplin der Produktentwicklung.
In Episode 5 des Beyond Cost Podcasts spricht Host Sasan Hashemi mit Severin Heimrath darüber, was tatsächlich Ergebnisse im Cost Engineering treibt und warum der richtige Zeitpunkt entscheidend ist.
Hier ist die unbequeme Realität: 80–90% der Cost-Engineering-Arbeit, die AWS Cost Engineering & Innovation Partner leistet, betrifft Produkte, die bereits konstruiert sind und sich in der Produktion befinden. Zu diesem Zeitpunkt ist das Potenzial für substanzielle Optimierungen weitgehend ausgeschöpft.
Sobald ein Produkt in die Produktion geht, vervielfachen sich die Restriktionen. Änderungen erfordern erneute Investitionen in Werkzeuge. Das Produkt ist bereits am Markt, sodass Anpassungen die Wahrnehmung durch Kund*innen beeinflussen können. Konstruktionsentscheidungen, Materialauswahl und Lieferantenbeziehungen haben die Kostenstruktur bereits festgeschrieben.
Die Ironie ist deutlich: Unternehmen investieren in Kostenanalysen genau dann, wenn diese den geringsten Wert liefern können.
Beginnt Cost Engineering bereits in der Produktentwicklung, können Teams faktenbasierte Entscheidungen darüber treffen, welche Funktionen Premiumkosten rechtfertigen und wo sich optimieren lässt, ohne den Wert zu beeinträchtigen. Sobald ein Bauteil am Verhandlungstisch liegt, sind diese Entscheidungen im Wesentlichen bereits festgelegt.
Das Feld des Cost Engineering hat sich in den vergangenen 15 Jahren erheblich weiterentwickelt. Als Severin Heimrath 2010 bei AWS Cost Engineering & Innovation Partner begann, war der Ansatz näher an einer Kostenschätzung als an Engineering. Die Materialdatenbank umfasste vielleicht 10–15 grundlegende Kategorien: Stahlblech, Stahlstange, einige Kunststoffvarianten.
Heute verwaltet AWS Cost Engineering & Innovation Partner rund 800 unterschiedliche Maschinen in der Datenbank und über eine Million Materialdatensätze. Doch wie Herr Heimrath anmerkt: „Wir haben irgendwann entschieden, dass es nicht um die reine Anzahl an Maschinen in der Datenbank geht. Es geht um die Qualität dahinter.“
Diese Entwicklung spiegelt einen grundlegenden Methodenwandel wider. Moderne Kostenanalysen basieren nicht mehr auf groben Näherungen wie Preis pro Kilogramm. Stattdessen werden detaillierte Prozessmodelle aufgebaut.
Bei einem gefrästen Bauteil analysieren Cost Engineers heute beispielsweise, welche spezifische Maschine geeignet ist, zerlegen jeden einzelnen Arbeitsschritt, berechnen die Zykluszeiten für jede Operation und bestimmen das passende Werkzeug. Dieser granulare Ansatz macht die tatsächlichen Kostentreiber innerhalb eines Prozesses sichtbar, was gezielte Optimierungen statt pauschaler Verhandlungen ermöglicht.
Die ROI-Diskussion im Cost Engineering klingt oft zu gut, um wahr zu sein. Doch die Zahlen zeigen branchenübergreifend und über unterschiedliche Projekttypen hinweg ein konsistentes Bild. Severin Heimrath bringt es auf den Punkt: „Ein Rendite von Faktor 10 bis 100. Das sind normale Werte, die konsistent auftreten.“
Diese Renditen variieren je nach Jahresvolumen, Losgröße und bereits durchgeführter Analyse. Das Muster gilt auch außerhalb der Automobilindustrie, in der Cost Engineering bereits etabliert ist.
Der Multiplikatoreffekt entsteht durch die Rolle des Cost Engineering als das, was Herr Heimrath einen „Katalysator“ nennt. Es schafft die Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen über Abteilungen hinweg.
Ein typisches Szenario: Engineering spezifiziert eine enge Toleranz, weil sie sich „wichtig anfühlt“. Der Einkauf verhandelt auf Basis von Marktbenchmarks. Keine der Parteien hat Transparenz darüber, was diese Toleranz tatsächlich in der Fertigung kostet oder ob sie technisch notwendig ist.
Cost Engineering verändert die Diskussion. Statt Positionen zu verteidigen, können Teams über Trade-offs sprechen: „Wir haben eine Anforderung von 0,5 Millimeter Toleranz. Ist das notwendig? Können wir nicht auf zwei oder drei Millimeter gehen?“ Die Diskussion verschiebt sich von Konfrontation zu Zusammenarbeit, sobald alle die Kostenimplikationen verstehen.
Das erklärt, warum der ROI so hoch sein kann. Cost Engineering optimiert nicht nur einzelne Bauteile. Es ermöglicht bessere Entscheidungen in der gesamten Organisation.
Trotz der nachgewiesenen Renditen identifiziert Severin Heimrath zwei anhaltende Herausforderungen, die Unternehmen daran hindern, den vollen Mehrwert zu realisieren.
Cost Engineering darf keine gelegentliche Aktivität sein, die nur bei Budgetdruck ausgelöst wird. Es braucht klare Prozesse, die alle verstehen und befolgen. Herr Heimrath warnt: „Wenn man mit Ausreden beginnt, gibt es immer einen Grund, es nicht zu tun, weil Zeit immer knapp ist.“
Unternehmen mit den besten Ergebnissen behandeln Kostenanalysen als festen Bestandteil der Produktentwicklung, nicht als optionales Add-on, wenn Probleme auftreten.
Unternehmen arbeiten häufig mit fragmentierten Datenbanken in verschiedenen Abteilungen. Wenn Cost-Engineering-Dienstleister mit eigenen Daten kommen, besteht die erste Herausforderung darin, zu klären, welchen Zahlen vertraut werden kann.
Ziel ist es, sich auf verlässliche Eingangsgrößen zu einigen, die konsistente Entscheidungen in der gesamten Organisation ermöglichen, nicht externe Daten aufzuzwingen.
Künstliche Intelligenz verändert das Cost Engineering, jedoch anders als viele erwarten. Severin Heimrath sieht KI als Instrument zur horizontalen Skalierung und nicht als Ersatz menschlicher Expertise.
Produktionsunternehmen verwalten typischerweise Tausende unterschiedlicher Komponenten. Viele davon gehören zur sogenannten C-Kategorie: Bauteile mit geringem Einzelwert, aber hohem Volumen, die in Summe signifikante Ausgaben verursachen, einzeln jedoch keine umfangreiche manuelle Analyse rechtfertigen. Denken Sie an Verbindungselemente, Steckverbinder, Standardhalterungen oder Commodity-Materialien, die in mehreren Produktlinien eingesetzt werden.
Für diese “Tail-C-Teile" kann KI die Analyse erheblich beschleunigen. Herr Heimrath stellt sich Systeme vor, die automatisch Tausende Teile verarbeiten, Should-Cost-Schätzungen erstellen und sogar Lieferanten kontaktieren, wenn Abweichungen auftreten.
Dadurch können sich Cost Engineers auf komplexe, hochwertige Analysen konzentrieren, bei denen menschliche Expertise weiterhin essenziell bleibt.
Während KI Routineanalysen übernimmt, verschiebt sich die Rolle von Cost Engineers stärker in Richtung Kommunikation und bereichsübergreifende Zusammenarbeit. Severin Heimrath betont, dass erfolgreiches Cost Engineering zunehmend von Networking-Fähigkeiten innerhalb der Organisation und der Fähigkeit abhängt, technische Erkenntnisse in geschäftliche Entscheidungen zu übersetzen.
Für Führungskräfte in der Produktion, die Cost Engineering bewerten, ist die abschließende Empfehlung von Herrn Heimrath klar: früh im Prozess beginnen.
Früh bedeutet, Cost Engineering Wochen vor einer Verhandlung einzubinden, nicht am Tag davor. Es bedeutet, die Analyse in der Produktentwicklung zu starten, nicht erst nach Produktionsbeginn. Es bedeutet, die Fähigkeit aufzubauen, bevor Engpässe entstehen, statt hektisch zu reagieren, wenn Margen unter Druck geraten.
Die Technologie ist vorhanden. Die Methoden sind bewährt. Die Renditen sind dokumentiert. Die einzige Variable ist der Zeitpunkt, und dieser liegt vollständig in der Kontrolle der Führungskräfte.
Hören Sie die vollständige Episode, um mehr darüber zu erfahren, wie sich Cost Engineering entwickelt hat, wo KI den größten Impact haben wird und warum bereichsübergreifende Zusammenarbeit über den Erfolg entscheidet.