Von Produktion und Lieferketten bis zu Energie und Cashflow: Wir klären Zielkonflikte, entwickeln passende Modelle und integrieren Entscheidungen in kontrollierte Betriebsabläufe.
Prioritäten
Datenpunkte werden zur Prognose, Restriktionen begrenzen den zulässigen Bereich, und die Entscheidung landet in der besten Ecke. Ändern Sie die Prioritäten und sehen Sie, wie sich die Entscheidung verschiebt.
DER WEG ZUR ENTSCHEIDUNG
Eine Prognose wird nützlich, wenn sie reale Grenzen berücksichtigt, Zielkonflikte sichtbar macht und eine prüfbare Handlungsempfehlung ermöglicht.
01 Geschäftssignale
Aufträge, Kapazitäten, Bestände und Geschäftsregeln in einem klaren Entscheidungskontext zusammenführen. Bekannte Informationen, Datenlücken und Verantwortliche prüfen.
Auftragsbestand · Kapazität · Bestand
02 ML-Prognose
Prognosen beschreiben mögliche Nachfrage und Unsicherheit. Sie liefern Entscheidungsgrundlagen; eine Prognosezahl allein bestimmt noch keinen Betriebsplan.
Erwartete Nachfrage · Unsicherheitsbereich
03 OR & Grenzen
Alternativen anhand von Kapazität, Verfügbarkeit, Service und Budget bewerten. Die Auswirkungen jedes Zielkonflikts vor der Auswahl eines Plans sichtbar machen.
Machbare Pläne · transparente Zielkonflikte
04 Erklärung
Die Empfehlung mit Eingaben, Annahmen und bindenden Grenzen verbinden. Das Team soll verstehen, welche Änderungen die Empfehlung beeinflussen würden.
Begründung · Annahmen · Alternativen
05 Menschliche Prüfung
Das zuständige Team prüft den Plan, dokumentiert Freigaben oder Änderungen und verfolgt die Ergebnisse. Menschliche Prüfung bleibt Teil des Entscheidungsprozesses.
Verantwortliche · Freigabe · Nachverfolgung
Beispielhafter Ablauf · synthetische Eingaben · Konzeptionelle Darstellung des Ablaufs. Keine Kundenergebnisse oder Echtzeit-KI-Inferenz.
Entscheidung im Ablauf
Wählen Sie einen Entscheidungsagenten: Er liest die Daten, prognostiziert, löst mit HiGHS, begründet den Plan und wartet dann auf Ihre Freigabe oder Rückgabe. Gelöst wird in Ihrem Browser, die Zeit ist echt; die Daten sind illustrativ.
Illustrative Daten · im Browser gelöst · kein Kundenfall
Dies ist ein Beispielprotokoll aus dem Build. Mit JavaScript lösen und geben Sie im Browser selbst frei.
Erfassen Beispieldaten: Anfangsbestand 600 Stück, der Lieferant liefert höchstens 700 pro Woche, jede Bestellung kostet 1.200 $, Lagerhaltung 1,50 $ pro Stück und Woche.
Prognose Medianbedarf der nächsten 8 Wochen 380–610 Stück, Aktion in den Wochen 4–6; der Prognosefehler wächst mit dem Horizont, von 10 % auf 21 % des Bedarfs.
Prognose Bei 95 % Servicegrad liegt der Sicherheitsbestand bei 69–168 Stück pro Woche.
Lösen HiGHS löst ein gemischt-ganzzahliges Programm: 24 Variablen, 24 Nebenbedingungen.
Lösen Optimaler Plan gefunden (im Build mit demselben Solver berechnet) · Abstand höchstens 0,3 %
Plan 6 Bestellungen (Wochen 2–7), Gesamtkosten 9.591 $: Bestellung 7.200 $, Lagerhaltung 2.391 $.
Begründen Die Lieferkapazität ist der Engpass des Plans (Wochen am Limit: 6–7). Eine Einheit mehr Lieferkapazität pro Woche spart 4,50 $.
Freigabe Wartet auf die Freigabe durch die Einkaufsleitung.
Datenbasis für Decision Intelligence
Verteilte Unternehmensdaten in einem geregelten Lakehouse verbinden und wiederverwendbare Datenprodukte in geprüfte betriebliche Handlungen überführen.
Den Weg von Daten zur Entscheidung erkunden
Unser Vorgehen
Verantwortliche, Datenumfang, Grenzen und Ausgangsleistung abstimmen.
Modellvorschläge vor Änderungen am laufenden Betrieb mit bisherigen Entscheidungen vergleichen.
Vereinbarte Systeme, Freigaben und Ausnahmebehandlung gemeinsam mit den operativen Teams anbinden.
Kennzahlen und Modellverhalten überprüfen und an veränderte Bedingungen anpassen.
Technische Leitung
Wir machen betriebliche Optionen explizit, prüfen sie unter realen Grenzen und integrieren die Modelle in Arbeitsabläufe. Gemeinsam mit Führung, Fachexperten und Technologieverantwortlichen bleiben Verantwortung und Geschäftskontext im Mittelpunkt.
Dr. YuLi Tsai · CTO & Mitgründer
Über AEVOWo begrenzen Kosten, Kapazität, Risiko oder Liquidität Ihre Leistung? Wir definieren eine gezielte Bewertung, bevor eine größere Transformation beginnt.