Ein gut strukturiertes Kostenmanagement ist der ausschlaggebende Faktor für ein erfolgreiches Unternehmen. Es liegt somit nahe, dass im produzierenden Gewerbe das genaue Wissen über die Kosten der entstehenden Produkte und hier im Speziellen in der frühen Phase der Produktentwicklung essentiell ist. Dieses ausschlaggebende Wissen kann von unterschiedlichen Kostenschätzmethoden geliefert werden.
In diesem Bericht werden die beiden Kostenschätzmethoden Regressionsanalyse und Künstlichen Neuronale Netze auf Literaturbasis analysiert und miteinander verglichen. Zu Beginn wird eine theoretische Basis zu den Kernbegriffen Kostenschätzung in der frühen Phase der Produktentwicklung sowie der Regressionsanalyse und den Künstlichen Neuronalen Netzen gegeben. Neben der genaueren Betrachtung der Schätzgenauigkeit, der Schnelligkeit sowie der verwendeten Datensätze und Variablen werden die Vor- und Nachteile der jeweiligen Verfahren dargestellt. Des Weiteren werden Aussagen zum Potenzial der Anwendung der beiden Verfahren und eine Experteneinschätzung hinsichtlich der praxisbezogenen Einführung und Anwendung der Methode der Künstlichen Neuronalen Netze erörtert.
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Ein gut strukturiertes Kostenmanagement ist der ausschlaggebende Faktor für ein erfolgreiches Unternehmen. Es liegt somit nahe, dass im produzierenden Gewerbe das genaue Wissen über die Kosten der entstehenden Produkte und hier im Speziellen in der frühen Phase der Produktentwicklung essentiell ist. Dieses ausschlaggebende Wissen kann von unterschiedlichen Kostenschätzmethoden geliefert werden.
In diesem Bericht werden die beiden Kostenschätzmethoden Regressionsanalyse und Künstlichen Neuronale...
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