LPP steht für "Linear Performance Pricing" und nutzt nur Zielpreisformeln mit linearer Struktur, dass heisst nur Multiplikation und Addition. LPP Lösungen können daher auch nur lineare Zusammenhänge abbilden.

NLPP nutzt zusätzlich auch Zielpreisformeln mit komplexeren, nicht-linearen, Strukturen. Dadurch ist NLPP besser in der Lage, den Zusammenhang zwischen Produktmerkmal und Preis abzubilden.

Die meisten LPP Anwendungen nutzen ein Verfahren, das LPP-LSM heisst. LPP steht dabei für Linear Performance Pricing und bezeichnet den Aufbau der linearen Zielpreisformeln (Addition und Multiplikation). Das alleine reicht aber noch nicht, wichtig ist auch das Verfahren, wie die Bestandteile, die Regressionskoeffizienten, der Zielpreisformel berechnet werden. Dazu kommt fast immer die Least Square Methode (LSM), oder auch "kleinste Quadrate Methode", zur Anwendung.

Damit LPP-LSM verwendet werden darf, müssen viele Voraussetzungen erfüllt sein. Weiterhin ist die Methode nicht gut geeignet, wenn die Analysedaten auch Extremwerte beinhalten. Dies ist in der Praxis fast immer dar Fall.

So wie Handwerker verschiedene Werkzeuge benötigen, so braucht man auch bei der Datenanalyse verschiedene Berechnungsmethoden. Von daher bietet NLPP sechs verschiedene Methoden, LPP-LSM ist dabei eine. Unsere Tests haben gezeigt, dass in 96% aller Fälle eine andere Methode als LPP-LSM bessere Ergebnisse liefert.

NLPP kann mehrere tausend Datensätze verarbeiten. Der grösste uns bekannte Datensatz besteht aus 15.000 Artikeln.

NLPP kann mit beliebig vielen Merkmalen umgehen. Allerdings ist es nicht sinnvoll, so viele Merkmale wie möglich in einer Berechnung zu nutzen. Die Devise "Viel hilft viel" greift nicht.

Nein. NLPP verarbeitet Daten, bei denen die Informationen in Spalten organisiert sind, und pro Zeile ein Datensatz enthalten ist. Die Reihenfolge der Spalten spielt keine Rolle.

Die Rechendauer hängt von der Anzahl der Datensätze, der Anzahl der genutzten Merkmale und der "Struktur der Daten" ab.

Die meisten NLPP Analysen benötigen weniger als 5s Rechenzeit.

Nein. NLPP kann mit Lücken in den Daten arbeiten. Sofern ein Merkmal in einer Berechnung genutzt wird und es Datensätze gibt, wo dieses Merkmal fehlt, werden diese Datensätze automatisch nicht berücksichtigt.

Alle Ihre Daten verbleiben bei Ihnen. NLPP ist keine Cloud-Lösung, da Preisanalysedaten sehr sensible Geschäftsinterna sind und unserer Meinung nach nur bei Ihnen gespeichert werden sollten.

Als zusätzliche Sicherungsmassnahme sind alle NLPP Daten verschlüsselt. Für den Fall, dass Sie einmal NLPP Daten per Email etc. austauschen wollen ist somit sichergestellt, dass kein unberechtigter Zugriff möglich ist.

Ja. Mit der "Datenwaschmaschine" unseres Partners CADBAS können wir Ihre CAD Daten auslesen und mit zusätzlichen Stammdaten anreichern. Dieses Vorgehen schafft die Grundlage für einen systematischen & integrierten Teileanlage- und Klassifizierungsprozess, den Sie schrittweise aufbauen können.

Erfolgreiches Teiledatenmanagement ist ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess, der dazu führt, dass der Wert Ihrer Teiledaten durch die NLPP Methodik immer weiter steigt.

Die NLPP Methode ist universell. Sofern Sie aus Ihrer Sicht wichtige Eigenschaften benennen können kann NLPP angewandt werden. NLPP funktioniert für einfache Teile und insbesondere auch für komplexe Baugruppen oder Geräte, wie zum Beispiel Fertigungsroboter.

Auch Dienstleistungen, wie IT-Dienstleistungen, können mit NLPP analysiert werden. Hierbei kommen oft die Messgrössen aus SLA-Verträgen (Service-Level-Agreement) zur Anwendung.

Ja. NLPP benötigt Daten von verschiedenen Varianten um dann zu erkennen, wie die Eigenschaften den Preis beeinflussen. Bei einer hohen Anzahl an Einmalbedarfen, haben Sie exakt diese hohe Varianz, die NLPP sehr gut nutzen kann.

NLPP kann weiterhin sehr genaue Preisprognosen für Einmalbedarfe berechnen. Damit kennen Sie den zu erwartenden Preis schon bevor Sie mit Ihren Lieferaten sprechen.

Das klassische Shouldcosting (auch bekannt als Cost-Break Down, Kostenanalyse, Cleansheet, Bottom-Up Kalkulation) versucht den Preis eines Lieferanten nachzurechnen um herauszufinden, ob dieser korrekt ist.

Der Preis eines Produktes beinhaltet alle Informaitonen des Herstellers über das Produkt: Wie viel Material enthalten ist, wie viel Strom benötigt wurde, wie viel Personalaufwand, welche Maschinen wie lange eingesetzt wurden etc. Allerdings ist der Anteil dieser Kostenbestandteile am Preis unbekannt. Diese Verteilung in einer hohen Gernauigkeit von "außen" herauszufinden ist ein hoffnungsloses Unterfangen. Diese Zeit können Sie sich sparen.

NLPP geht einen anderen Weg. NLPP kann mit modernster Mathematik aus den Preisen für verschiedene Varianten eines Produktes herausfinden, wie Produkteigenschaften den Preis beeinflussen. Das Ergebnis zeigt Ihnen welcher Hersteller wettbewerbsfähige Preise hat und wer nicht. Am Ende des Tages wollen Sie genau das wissen: Welcher Lieferant kann das Produkt zum besten Preis-Leistungsverhältnis liefern? NLPP gibt Ihnen genau darauf eine Antwort.

Aktuell sind viele Begriffe wie "Data-Mining, Data Analytics, Predictive Analytics, Machine Learning, Einkauf 4.0, Target Costing 4.0" im Umlauf die alle toll klingen, aber oft wenig Substanz dahinter steckt.

NLPP existiert seit 2008 und kann direkt eingesetzt werden und ist vielfach erprobt. NLPP bietet solide und innovative Auswertungsmöglichkeiten Ihrer Daten, die so bisher nicht existierten.

Am Ende des Tages zählt allein das Ergebnis. NLPP Ergebnisse sprechen für sich - probieren Sie es einfach aus.