Operations Research für datengetriebene Unternehmensplanung

Operations Research ist ein interdisziplinärer Ansatz an der Schnittstelle von Mathematik, Informatik und Wirtschaftswissenschaften und bezeichnet die Anwendung mathematischer Modelle zur Optimierung komplexer und datengetriebener Entscheidungsprozesse. Ziel ist es, unter gegebenen Rahmenbedingungen die optimalen und wirtschaftlich bestmöglichen Lösungen zu identifizieren.

Insbesondere in der Unternehmensplanung ermöglicht Operations Research die strukturierte Analyse komplexer Zusammenhänge – etwa in der Supply Chain, Produktionsplanung oder Ressourcenallokation.

Mathematische Optimierung als Kern von Operations Research

Im Zentrum von Operations Research steht die mathematische Optimierung. In der Alltagssprache bedeutet „optimieren“ oft „etwas besser machen“. In der mathematischen Optimierung hat der Begriff eine klarere Bedeutung: Es geht darum, für eine definierte Fragestellung die mathematisch optimale Lösung zu berechnen – unter Berücksichtigung aller relevanten KPIs und Planungsregeln.

Typische Fragestellungen sind:

• Wie erreiche ich die günstigste Produktionsreihenfolge?
• Welche Netztopologie minimiert Engpässe?
• Wie lassen sich Ressourcen über mehrere Standorte hinweg planen?
• Welche Route benötigt am wenigsten Fahrtstrecke oder Zeit?

Je nach Problemart kommen verschiedene Methoden zum Einsatz:

• Lineare und gemischt-ganzzahlige Optimierung eignen sich für alle Fragen der Ressourcenplanung, sei es für Personal, Maschinen, Fuhrpark oder Kraftwerke.
• Nichtlineare Optimierung und Optimalsteuerung werden bei physikalischen Fragestellungen und dynamischen Systemen eingesetzt, z.B. in der Prozesssteuerung, Statikoptimierung oder Fahrdynamikregelung.
• Robuste Optimierung und Stochastische Optimierung sind in der Lage, Unsicherheiten und Schwankungen in den Eingabedaten zu berücksichtigen – sei es aufgrund von Vorhersagen, Messungenauigkeiten, Ausfallrisiken oder Verzögerungen.
• Multikriterielle Optimierung erlaubt es, mehrere KPIs gleichzeitig zu optimieren. Das ist besonders sinnvoll, wenn es entgegengesetzte Optimierungsziele gibt, die miteinander in Einklang gebracht werden sollen.

Dafür setzt valantic nach Bedarf kommerzielle oder lizenzfreie Löserpakete ein, wie z. B. Gurobi, CPLEX, XPRESS, HiGHS oder CBC. Zusätzlich entwickeln wir selbst innovative Lösungstechniken wie Preprocessing, Schnittebenenverfahren, Heuristiken und Dekompositionsverfahren.
Diese speziell für Ihre Anwendung entwickelten mathematischen Modelle und Algorithmen lassen wir in eine maßgeschneiderte Software einfließen, die wir Ihnen zur Verfügung stellen. Diese Software erzeugt stets auf Knopfdruck einen Plan, der alle geforderten Bedingungen erfüllt und nach definierten Kriterien optimal ist.

Die Stärke der mathematischen Optimierung zeigt sich besonders deutlich in konkreten Anwendungsfällen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen erzielen damit nachhaltige und messbare Wettbewerbsvorteile.

Operations Research schafft messbare Vorteile in allen Bereichen moderner Unternehmensführung.

Optimierung ist der preskriptive Teil von KI: Sie berechnet die besten Entscheidungen unter Nebenbedingungen. Maschinelles Lernen (ML) liefert den deskriptiven und prädiktiven Teil: Datenaufbereitung, Prognosen und Klassifikationen. Zusammen entsteht ein Decision Stack: Daten → Vorhersage → optimale Aktion.

Ergebnis: KI liefert bessere Eingangswerte (Prognosen), Optimierung macht daraus umsetzbare Pläne. So wird KI geschäftswirksam: von Insights bis zu konkreten Maßnahmen in Betrieb, Netz und Supply Chain.

Von der Analyse bis zum produktiven Einsatz – wir begleiten Sie durch alle Phasen Ihres Optimierungsprojekts.