Einblicke in die Angebots-Engine von Uretyco: Wie aus einem Preis eine Zahl wird

Die Preisgestaltung für ein individuell gefertigtes Teil ist ein kleines Problem des maschinellen Lernens, das in ein großes heuristisches Problem gehüllt ist. Die Geometrie variiert, die Materialien variieren, die Lieferantenkapazität variiert. Wer eine einzige Zauberformel behauptet, verheimlicht etwas. Dieser Artikel zeigt Schritt für Schritt, wie die Angebots-Engine von Uretyco tatsächlich funktioniert.

Schritt 1: Geometrieanalyse

Sobald ein STEP, STL oder 3MF auf der Plattform landet, wird er vernetzt und auf Folgendes analysiert: Begrenzungsrahmen, Volumen, Oberfläche, Anzahl und Tiefe der Löcher, Minima der Innenecken, Seitenverhältnis der tiefsten Tasche, Gewindemerkmale, Hinterschneidungserkennung und dünnwandige Bereiche. Diese Kennzahlen bestimmen jede nachgelagerte Entscheidung.

• Der Begrenzungsrahmen bestimmt die Materialgröße und die Maschinenpassung.
• Das Volumen treibt die Materialkosten.
• Die Oberfläche beeinflusst die Endzeit.
• Auswahl des Antriebsfräsers für Taschentiefe und Eckenradien.
• Hinterschneidungen und Gewinde lösen zusätzliche Aufspannungen aus.

Schritt 2: Prozesseignung

Wir bewerten jedes Teil für jeden Herstellungsprozess – CNC Fräsen, CNC Drehen, Blech, FDM, SLS, MJF, Spritzguss, Gießen. Bei der Bewertung werden Machbarkeit (ist diese Geometrie möglich?), Wirtschaftlichkeit (ist sie kostenwettbewerbsfähig?) und Durchlaufzeit berücksichtigt. Wenn es sich bei der Wahl wirklich um einen Kompromiss handelt, kommen mehrere Prozesse zum Vorschein.

Schritt 3: Materialauswahl

Das Standardmaterial folgt der gebräuchlichsten Auswahl für diesen Prozess und diese Geometrie, aber der KI-Copilot schlägt Alternativen basierend auf der Anwendungsfallbeschreibung vor. Wenn Sie uns mitteilen, dass das Teil für ein Außengehäuse gedacht ist, empfiehlt der Motor 6061 mit Eloxierung anstelle von normalem Baustahl.

Schritt 4: Schätzung der Maschinenzeit

Die Maschinenzeit wird mithilfe eines Hybridmodells geschätzt: einer physikbasierten Schätzung (abgetragenes Volumen × Abtragsrate plus Werkzeugwechselaufwand), die anhand der von den Lieferanten gemeldeten historischen tatsächlichen Zeiten kalibriert wird. Das Modell wird mit jeder Bestellung besser.

Schritt 5: Lieferantenabgleich

Sobald das Kostenmodell einen Preis ergibt, prüfen wir, welche Lieferanten im Netzwerk dieses Teil mit der erforderlichen Qualität und Lieferzeit liefern können. Die Lieferanten werden nach folgenden Kriterien eingestuft: Prozess- und Materialfähigkeit, aktuelle Auslastung, historische Pünktlichkeitsrate, Fehlerrate und Nähe zum Zielort.

Schritt 6: Begründung und Nachverfolgung

Jede Zeile in einem Uretyco-Angebot kann erweitert werden, um zu zeigen, warum sie hinzugefügt wurde. Anzahl der Setups, warum das gewählte Material, was die Durchlaufzeit verursacht hat. Wir glauben nicht an undurchsichtige Preise – und wir haben festgestellt, dass Kunden, die das Pannendesign besser verstehen, schneller sind.

Was der KI tut und was nicht

Unser KI Co-Pilot schlägt Material- und Prozessauswahl vor, meldet DFM Bedenken und schätzt das Risiko ein. Es führt keine eigenständige Bearbeitung Ihres Designs, keine Änderung der von Ihnen angegebenen Mengen oder die Unterzeichnung von Verträgen durch. Das Modell wird anhand anonymisierter Angebots- und Ergebnisdaten trainiert – kein Kunde CAD verlässt jemals die Plattform zu Schulungszwecken ohne ausdrückliche, detaillierte Zustimmung.

Wo der Motor ehrlich ist, was Grenzen angeht

Sehr große Teile (>1 m), exotische Legierungen (Inconel, Hastelloy) und Toleranzen im Submikrometerbereich lösen einen manuellen Überprüfungspfad aus. Die Plattform teilt Ihnen im Voraus mit, wenn dies geschieht. Sie erhalten innerhalb eines Werktages ein bestätigtes Angebot anstelle einer sofortigen Nummer. Ehrlichkeit in Bezug auf Kanten ist Teil des Produkts.