Unabhängige Beratung · Prognose · Bestand · Netzwerk
Nicht raten. Rechnen.
Datenbasierte und mathematisch fundierte Entscheidungen für leistungsfähige Supply Chains. Unabhängige Beratung für Industrie- und Logistikunternehmen, fundiert durch wissenschaftliche Expertise und praktische Erfahrung. Schwerpunkt: Prognose, Planungs- und Dispositionslogik, Gestaltung von Supply-Chain-Netzwerken.
Mehr Service
weniger Stock-outs.
Mehr Effizienz
weniger Bestand.
Mehr Resilienz
weniger Transportkosten.
Profil
Wir unterstützen Industrie- und Logistikunternehmen bei Prognose-, Bestands- und Netzwerkentscheidungen.
Wir verbinden unabhängige Beratung mit wissenschaftlicher Fundierung. Schwerpunkte sind Prognose, Planungs- und Dispositionslogik sowie die Gestaltung von Supply-Chain-Netzwerken.
Unser Ansatz liegt an der Schnittstelle von Forschung und Praxis: nicht rein theoretisch, aber auch nicht „das haben wir schon immer so gemacht“. Wir übersetzen reale operative Komplexität in rechenbare Modelle und machen aus analytischen Ergebnissen klare, umsetzbare Empfehlungen.
Ausgangslage
Wiederkehrende Fragen, mit denen Unternehmen zu uns kommen.
Warum haben wir hohe Bestände und trotzdem ständig Fehlteile?
Passen unsere Prognosen und Planungsparameter wirklich zum Bedarf?
Sind Sicherheitsbestand und Dispositionslogik im ERP belastbar oder nur Daumenregeln?
Wie löst man den Zielkonflikt aus Servicegrad, Kosten und Kapitalbindung mit Fakten statt Bauchgefühl?
Was bedeutet das Schließen, Verlagern oder Neugestalten eines Distributionsnetzwerks für Service und Kosten?
Hält die daten- oder KI-gestützte Planungssoftware wirklich, was der Anbieter verspricht?
Leistungen
Typische Projekte
Unabhängige Beratung für Unternehmen bei der Analyse und Optimierung von Prognose-, Bestands- und Netzwerkentscheidungen.
- 01 /Analyse von Nachfrage-, Servicegrad-, Bestands- und Netzwerkdaten
- 02 /Aufdeckung der Ursachen von Über- und Unterbeständen
- 03 /Entwicklung robuster Entscheidungs- und Bestandslogik
- 04 /Gestaltung von Distributionsnetzwerken
- 05 /Fachliche Bewertung von daten- und KI-basierten Planungsinitiativen
- 06 /Sparringspartner für Führungskräfte bei Zielkonflikten zwischen Servicegrad, Kosten und Kapitalbindung
Themenfelder
Forecasting
Prognosegüte, Forecast Value Added, ML- gegen klassische Verfahren im direkten Vergleich.
Inventory Management
Sicherheitsbestand, Servicegrade, Optimierung von Beständen unter Unsicherheit.
Network Design
Standort- und Distributionsplanung, Resilienz, Nearshoring-Entscheidungen.
Methodik: Machine Learning & mathematische Optimierung übersetzt in umsetzbare Entscheidungen.
Methodik
Analytische Strenge,
praktische Sprache.
Welches Verfahren eingesetzt wird, hängt von der Fragestellung und der Datenlage ab, nicht von dem, was gerade im Trend liegt. KI, Machine Learning und mathematische Optimierung sind Werkzeuge und kein Selbstzweck.
Geprüft wird jedes Modell an den Bewegungs-, Bedarfs- und Netzwerkdaten der Unternehmen, nicht an Lehrbuchbeispielen. So zeigt sich, ob ein Ansatz im Tagesgeschäft funktioniert.
- › ML-basierte Prognoseverfahren neben klassischen Zeitreihenmodellen
- › Mixed-Integer-Optimierung für Netzwerk- und Standortentscheidungen
- › Stochastische Bestandsmodelle für Sicherheitsbestand & Servicegrad
- › Szenariobasierte Simulation für Trade-off-Analysen
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