Should-Cost-Analyse

Die Should-Cost-Analyse ist eine Methode zur Berechnung des theoretisch fairen Herstellpreises eines Produkts auf Basis von Rohstoffpreisen, Fertigungszeiten, Maschinenstundensätzen und Gemeinkosten — unabhängig vom Lieferantenangebot — und gilt als schärfstes Instrument zur Vorbereitung von Preisverhandlungen im technischen Einkauf.

Detaillierte Erklärung

Der Begriff "Should Cost" beschreibt die Kostenfrage aus Einkäuferperspektive: Was sollte dieses Teil kosten, wenn es effizient gefertigt wird? Damit unterscheidet sich die Should-Cost-Analyse fundamental vom [[cost-breakdown]]: Während der Cost Breakdown die vom Lieferanten offengelegte Ist-Struktur dokumentiert, erstellt die Should-Cost-Analyse eine unabhängige Soll-Erwartung, bevor das erste Angebot eingeht oder als Verhandlungsbasis nach Angebotseingang.

Methodenüberblick

Analogiemethode — Basierend auf bekannten Herstellkosten ähnlicher Teile werden Kostenschätzungen für neue Geometrien abgeleitet. Geeignet für frühe Phasen (Konzept, Voranfrage), wenn noch keine Fertigungszeichnung vorliegt. Genauigkeit: ±25 %.

Expertensch ätzung — Erfahrene Fertigungstechniker oder Kostenspezialisten bewerten den Fertigungsaufwand auf Basis von Zeichnungsanalyse. Genauigkeit: ±15 %. Wird ergänzt durch Benchmarks aus internen Fertigungskosten oder Verbandsdaten (VDMA, VDI).

Modellbasierte Should-Cost (softwaregestützt) — Spezialsoftware wie aPriori (Marktführer USA/DACH), Siemens xCost oder der Catena-X-Kostenrechner (Open-Source-Initiative im Automotive-Umfeld) importiert Fertigungszeichnungen (STEP-Format), identifiziert automatisch Fertigungsverfahren, berechnet Maschinenstundensätze nach Region und liefert einen Sollkostenwert. Genauigkeit: ±5–8 %. Diese Softwaremodelle hinterlegen Lohnindizes (Destatis Statistisches Bundesamt, aktuell: Lohnkostenindex Verarbeitendes Gewerbe) und Energiepreisindizes (Eurostat) und aktualisieren die Basisdaten quartalsweise.

Lernkurveneffekt

Ein zentrales Prinzip in der Should-Cost-Analyse ist der Lernkurveneffekt: Bei jeder Verdopplung der kumulierten Produktionsmenge sinken die Herstellkosten je Einheit um einen branchenspezifischen Prozentsatz. Im Maschinenbau und der Metallbearbeitung liegt die Lernkurvenrate typischerweise bei 85–90 %: Verdoppelt sich die Menge, sinken die Stückkosten auf 85–90 % des vorherigen Wertes.

Praktische Konsequenz: Wenn ein Lieferant im ersten Jahr 1.000 Stück produziert und der Einkäufer ab Jahr 2 auf 2.000 Stück erhöht, muss der Preis nicht identisch bleiben — er sollte um den Lernkurveneffekt sinken. Einkäufer, die diesen Effekt nicht einkalkulieren, zahlen de facto eine Prämie für die Effizienzgewinne des Lieferanten.

Datenbasis für Sollkosten-Modellierung

Präzise Should-Cost-Modelle verwenden externe Marktdatenquellen:

• Destatis Lohnkostenindex (Statistisches Bundesamt, Fachserie 16): Monatliche Aktualisierung der Bruttolohnentwicklung im Verarbeitenden Gewerbe nach Wirtschaftszweig und Bundesland
• LME-Metallpreise (London Metal Exchange): Tagesaktuelle Notierungen für Aluminium, Kupfer, Nickel, Zinn — Basis für Materialkostenblöcke
• Energiepreisindex Eurostat (nrg_pc_205): Industriestrompreise nach Land und Halbjahr — relevant für energieintensive Prozesse (Gießerei, Galvanik, Härterei)
• Destatis-PPI (Erzeugerpreisindizes, Genesis-Tabellen): Preisentwicklung von Vorleistungen nach Gütergruppen

Diese Datenpunkte fließen als automatische Preiskomponenten in Sollkosten-Modelle ein — oder werden manuell in Excel-basierte Kalkulationen integriert.

Anbieter und Tools im DACH-Raum

• aPriori: Marktführer für feature-basierte Kostenschätzung, tiefe Integration mit CAD-Systemen (SolidWorks, CATIA, NX). Enterprise-Lösung, Jahreslizenz ab EUR 50.000.
• Siemens xCost (Teil von Teamcenter): CAD-integriert, stark in der Automobilindustrie. Für Unternehmen, die ohnehin auf dem Siemens-PLM-Stack arbeiten.
• Catena-X Kostentransparenz-App: Open-Source-Initiative des Automotive-Konsortiums (BMW, Mercedes, BASF, ZF u. a.). Ziel ist ein standardisiertes Should-Cost-Austauschformat über Tier-1- und Tier-2-Grenzen hinweg. Stand 2025: produktiv in Pilotumgebungen mehrerer OEMs.
• Compass Group / Preisatlas: Beratungsbasierte Should-Cost-Benchmarks für den Mittelstand ohne eigene Software-Infrastruktur.

Typische Should-Cost-Abweichung

In der Praxis liegt der Marktpreis häufig 8–15 % über dem Should-Cost-Wert, den ein präzises Modell berechnet. Diese Spanne enthält: Lieferantenrisikopuffer, Informationsasymmetrie-Prämie und gelegentlich schlicht mangelnden Wettbewerb. Die Should-Cost-Analyse macht diese Spanne sichtbar und ermöglicht eine faktenbasierte Verhandlungsführung.

Praxisbeispiel (konkretes Einkaufsszenario)

Ein Einkäufer bei einem Hydraulikzylinder-Hersteller aus Bayern (480 Mitarbeiter) verhandelt die Jahresbeschaffung von 6.000 präzisionsgefertigten Zylinderkolben aus Stahl C60. Lieferantenangebot: EUR 94,50/Stück (Jahresbedarf: EUR 567.000).

Der Einkäufer erstellt eine Should-Cost-Analyse in drei Schritten:

Schritt 1 — Materialkosten: Stahl C60, Ø 80 mm, Länge 180 mm. Rohgewicht ca. 7,1 kg, Fertigteilgewicht 4,3 kg (Spananteil 39 %). Aktueller Materialpreis laut Stahlhandel (Böhler Edelstahl Preisliste Q1/2026): EUR 3,80/kg. Materialkosten: 7,1 kg × EUR 3,80 = EUR 26,98. Materialausschuss/Handling (+5 %): EUR 28,33.

Schritt 2 — Fertigungskosten (Prozesskostenrechnung): Drehen: 22 min × EUR 65/h = EUR 23,83. Schleifen (Außen, Planflächen): 14 min × EUR 72/h = EUR 16,80. Induktivhärten: 8 min × EUR 88/h = EUR 11,73. Summe Fertigungslöhne + Maschine: EUR 52,37.

Schritt 3 — Gemeinkosten + Gewinn: VwGK-Umlage 15 %: EUR 12,11. Gewinn 7 %: EUR 6,50. Should-Cost-Summe: EUR 99,31 — Moment, das liegt über dem Angebot!

Der Einkäufer überprüft: Der Lieferant sitzt in Sachsen mit deutlich niedrigeren Tarifgehältern. Maschinenstundensatz Drehen wird auf EUR 52/h angepasst (IG-Metall-Tarifgebiet Sachsen vs. Bayern). Neue Fertigungskosten: EUR 41,77. Angepasster Should-Cost: EUR 83,20. Abweichung zum Angebot: +13,6 %.

In der Verhandlung konfrontiert der Einkäufer den Lieferanten mit dem Modell und identifiziert gemeinsam den Haupthebel: Der Lieferant schleifstet noch auf einer manuell eingerichteten Außenschleifmaschine. Lernkurveneffekt bei Jahresvolumen 6.000 Stück: Schleifzeit reduzierbar auf 10 min. Einigung bei EUR 86,80 — Einsparung EUR 7,70/Stück, EUR 46.200/Jahr.

Typische Fehler & Verhandlungskontext

Fehler 1 — Should-Cost mit veralteten Kostendaten erstellen. LME-Preise, Lohnindizes und Energiekosten schwanken erheblich. Ein Modell auf Basis von Preisdaten aus dem Vorjahr kann um 10–20 % abweichen. Immer tagesaktuelle Quellen verwenden.

Fehler 2 — Regionalen Lohnkostenunterschied ignorieren. Maschinenstundensätze variieren zwischen Bayern, Sachsen, Polen und Tschechien erheblich. Ein bundesweit einheitlicher Ansatz führt zu falschen Sollwerten bei Lieferanten aus dem Ausland.

Fehler 3 — Should-Cost als Preisforderung kommunizieren, nicht als Diskussionsbasis. "Laut unserer Analyse sollte das Teil EUR 83 kosten" wirkt konfrontativ. Besser: "Unser Modell zeigt EUR 83 — wo unterscheiden sich unsere Annahmen zu Ihren tatsächlichen Kosten?"

Fehler 4 — Lernkurveneffekt nicht in Jahresgespräche einbauen. Bei steigenden Abnahmemengen wird der Lernkurveneffekt selten systematisch gefordert. Formulieren Sie Preisgleitklauseln, die den Lernkurveneffekt automatisch einpreisen.

Die Should-Cost-Analyse ist die analytische Brücke zwischen [[kostenanalyse]], [[cost-breakdown]] und konkreter [[verhandlungsstrategie]]. Kombiniert mit [[preisgleitklausel]] schützt sie den Einkäufer vor zukünftigen Kostenerhöhungen, die nicht auf nachweisbaren Inputkostensteigerungen basieren.

Verwandte Begriffe

• [[cost-breakdown]]
• [[kostenanalyse]]
• [[target-costing]]
• [[preisgleitklausel]]
• [[verhandlungsstrategie]]