Schnelle & fundierte
Managemententscheidungen
Unternehmerische Entscheidungen haben oft eine erhebliche Tragweite und sind meist mit großen Investitionen verbunden. Mit Datenanalysen und Simulationen helfen wir, Ihre Entscheidungen schneller und auf Basis fundierter Fakten und bewerteter Szenarien treffen zu können. Nutzen Sie die im Unternehmen bereits vorhandenen Informationen und Daten, um Potenziale zu erkennen und zu realisieren.
Maßgeschneiderte Lösungen für Ihre Prozesse in Produktion und Logistik
Lassen Sie uns gemeinsam das passende Werkzeug für Ihre Herausforderungen finden.
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Use-Cases
Der rasante technische Fortschritt lässt einen gerne mal den Überblick verlieren. Wir zeigen Ihnen welche Herausforderungen Sie mit unseren Technologien meistern können.
Bestandsoptimierung in der Logistik
Im Zuge der Erhöhung des Service Levels sollen die Lagerbestände innerhalb eines Regionallagers optimiert werden. Mithilfe der dynamischen Simulation kann die intralogistische Struktur eines Warenhauses nachmodelliert und systemrelevante Parameter identifiziert werden. Durch die Nutzung integrierter Optimierungsexperimente ist das Simulationsmodell in der Lage eine geeignete Kalibrierung zu finden, die das betrachtete System bereits kurzfristig in die Nähe des optimalen Betriebspunktes bringt.
Zur Weiterentwicklung hin zu einem digitalen Zwilling kann ein Reinforcement Learning Algorithmus implementiert werden, der durch Livedaten versorgt wird und selbstständig Anpassungen an der Parametrierung vornehmen kann. Das System lernt somit kontinuierlich dazu und wird robust gegenüber (saisonalen) Schwankungen oder unvorhersehbaren Ereignissen.
Bestandsoptimierung in der Logistik
Reihenfolgeoptimierung in der Produktion
Die Produktivität eines Unternehmens hängt im großen Maße vom optimalen Ressourceneinsatz innerhalb der wertschöpfenden Aktivitäten ab. In der Produktion bedeutet dies, dass die Planung und Zuteilung zu fertigender Güter auf die entsprechenden Maschinen so erfolgt, dass die Maschinenauslastung möglichst hoch und die Durchlaufzeit der einzelnen Fertigungserzeugnisse möglichst gering ausfällt.
Mithilfe der dynamischen Simulation und innovativen Reinforcement-Learning-Algorithmen können innerhalb kürzester Zeit Belegungspläne erstellt werden, die ein Höchstmaß an Produktivität gewährleisten. Als digitaler Zwilling kann das Modell sowohl zur virtuellen Inbetriebnahme genutzt werden, um bereits im Vorfeld die Leistungsfähigkeit des Produktionssystems beurteilen zu können, als auch den operativen Betrieb durch schnelle Entscheidungsfindung unterstützen.
Reihenfolgeoptimierung in der Produktion
Planung und Optimierung von Lieferketten und Logistiknetzwerken
Durch die Kombination moderner Optimierungsalgorithmen mit dynamischer Simulation, lassen sich schlanke, flexible und robuste Lieferketten erstellen. Dadurch lässt sich ein digitaler Zwilling der Lieferkette aufbauen, welcher leistungsstarke Einblicke in das logistische Netzwerk liefert, what-if-Fragen beantwortet und die Auswirkungen potenzieller Risiken minimiert.
Der digitale Zwilling fungiert als eine Art Control Tower der Lieferkette für das Management. Anhand leistungsstarker Optimierungs-Solver lassen sich Pläne zur Netzwerkoptimierung erstellen und diese mit Hilfe der dynamischen Simulation testen, absichern und weiterentwickeln. Dadurch erhält das Management im Vorfeld präzise quantitative Daten und Information, noch bevor das System in Betrieb genommen wurde.
Planung und Optimierung von Lieferketten und Logistiknetzwerken
Wo man uns kennenlernen kann
Am 26. Juni 2023 öffnet die IKOM - eine der wichtigsten Karrieremessen in Deutschland - an der TUM in Garching für vier Tage ihre Pforten. Auch wir werden in diesem Jahr, am 29. Juni, wieder mit einem Messestand vertreten sein.
Wir sind davon überzeugt, dass wir auch in diesem Jahr viele interessante Gespräche führen und wertvolle Kontakte knüpfen werden.
Wir suchen Verstärkung!
Wir suchen digitale Enthusiasten, die sich einem schnell wachsenden jungen Unternehmen anschließen möchten und aktiv spannende Themen rund um die Digitalisierung im Industrie 4.0 Kontext bearbeiten möchten.
Folgende Stellen sind aktuell zu besetzen:
