Gute Entscheidungen basieren auf klaren Annahmen, belastbaren Zahlen und verstandenen Risiken.
ADL entwickelt ein Entscheidungswerkzeug für Produktions- und Handelsbetriebe. Es rechnet beabsichtigte Maßnahmen vorab wirtschaftlich durch.
Kann ich wachsen, ohne meine Liquidität zu gefährden? Lohnt sich eine neue Produktionslinie? Sollte ich jetzt Rohstoffe kaufen? Kann ich eine Person einstellen?
Unser Entscheidungswerkzeug kombiniert Ihre Unternehmensdaten mit plausiblen Annahmen, öffentlichen Informationen und Branchenwissen. So entstehen vergleichbare Szenarien, Erklärungen und begründete Empfehlungen.
Das Entscheidungswerkzeug bildet zentrale Teile des Unternehmens vereinfacht ab: Produkte, Verkaufskanäle, Kosten, Bestände, Personal und Liquidität.
Auf dieser Grundlage können beabsichtigte Maßnahmen simuliert werden. Der Predictive Business Twin zeigt, welche Parameter sich verändern, welche Annahmen verwendet wurden und wo Risiken entstehen.
So werden unterschiedliche Optionen vergleichbar: Maschine, Rohstoffe, Personal oder Fahrzeug.
Klick auf eine Frage. Schau, wie sich Cash und Gewinn entwickeln. Lies die konkrete Empfehlung.
Annahmen: Absatzsteigerung +25%, zusätzlicher Rohstoffeinkauf im Monat 2, keine Investitionen.
Auswirkungen: Cash sinkt in Monat 2 (Rohstoffkauf), bleibt aber stabil. P6 sinkt im Monat 2 durch Kosten, steigt dann kontinuierlich um 35% über 12 Monate.
Begründung: Wachstum ist finanzierbar, wenn Sie einen ausreichenden Liquiditätspuffer (mind. 30k€) haben. Cash wird in Monat 2-3 kritisch. Empfehlung: Nur mit Puffer oder Kreditlinie umsetzen.
Annahmen: Investition 80.000€, Kapazitätssteigerung +30%, erwartete Absatzsteigerung ab Monat 3.
Auswirkungen: Cash sinkt sofort auf 20.000€ (kritisch!), erholt sich ab Monat 3 und steigt dann kontinuierlich. P6 bleibt flach bis Monat 3, steigt dann um 45% über 12 Monate.
Begründung: Langfristig deutliche Gewinnverbesserung. Das kurzfristige Liquiditätsrisiko ist vertretbar, wenn Sie einen Liquiditätspuffer haben. Nach 6 Monaten ist die Investition wirtschaftlich tragfähig.
Annahmen: Rohstoff-Großeinkauf 100.000€ jetzt, Transportkostenersparnis 15% ab Monat 6.
Auswirkungen: Cash sinkt sofort auf kritische 5.000€ (gefährlich!), erholt sich aber ab Monat 3. P6 sinkt zuerst (hohe Kosten), steigt dann durch Kostenersparnis ab Monat 6.
Begründung: Mathematisch sinnvoll (Kostenersparnis), aber nur mit ausreichendem Liquiditätspuffer (mind. 50k€ Reserve). Ohne Reserve: hohes Ausfallrisiko. Alternative: Kleinerer Einkauf (50k€) statt 100k€.
Annahmen: Marketing-Ausgaben 50.000€, erwartete Absatzsteigerung nur 8% (unsicher).
Auswirkungen: Cash sinkt um 50k€ und erholt sich kaum. P6 sinkt kontinuierlich, weil die Margen im neuen Kanal niedrig sind und Akquisitionskosten hoch.
Begründung: Zu hohes Risiko. Unsicherheit bei Erfolgsquote 50%. ROI erst nach 18+ Monaten, wenn überhaupt. Nur umsetzen mit Test-Budget (max. 10-15k€) vorher.
Drei technische Fundamente, ein Ziel: Sie treffen bessere Entscheidungen.
ADL kommt aus der HAW Hamburg und arbeitet mit Partnern an der HAW Kiel und CAU Kiel. Es verbindet Forschung zu Simulation, KI und Optimierungsmethoden mit echten Unternehmensfragen.
Was wir forschen fließt direkt in die Software ein. Digital Twins, Reinforcement Learning, erklärbare KI sind kein Marketing-Sprech, sondern praktisches Handwerk.
20+ Jahre Expertise in Optimierungsmethoden, KI, Simulation und Digital Twins.
ADL befindet sich in aktiver Entwicklung. Wir sprechen gerne mit Unternehmen, wissenschaftlichen Partnern und Kooperationspartnern.
Augmented Data Labs
Prof. Dr. Stephan Pareigis
Prof. Dr. Christian Krauss
Jorin Pareigis
Email: info@augdatalabs.com
Website: augdatalabs.com
Prototypische Entwicklung. Augmented Data Labs befindet sich in aktiver Weiterentwicklung und ist noch nicht als Regelprodukt am Markt.