Optimierung dient dazu, Engpässe bei den Prozessabläufen zu verringern, bei denen es viele dynamische Komponenten und wenige Ressourcen gibt. Sie ist für Aufgaben gedacht, die zu komplex sind, als dass Menschen sie lösen könnten.
Oft müssen Manager:innen unter Zeitdruck kritische Entscheidungen treffen, häufig auf der Grundlage unzureichender Erkenntnisse. Optimierungsmodelle sind durch die Verarbeitung von Daten in der Lage, vorteilhaftere Entscheidungen hervorzuheben. Sie liefern ein umfassenderes Bild operativer Abläufe – bis weit in die Zukunft. Mithilfe von Data Science lassen sich alle fehlenden, wichtigen Daten erstellen und in das Optimierungssystem einspeisen, um genauere Prognosen zu generieren. Das führt zu Effizienzsteigerungen, die bislang so nicht möglich waren.
Bei Thoughtworks haben wir viele Branchen revolutioniert, die den Sprung zu mehr Optimierung noch nicht geschafft hatten. Wir haben mitgeholfen, den weltweit ersten optimierten Flughafen zu bauen. Und wir haben diese disruptive Technologie in unterschiedlichsten Branchen (Einzelhandel, Forstwirtschaft, Gesundheit oder Kosmetik) zum Einsatz gebracht. Unseren Kunden hat die operative Optimierung zu genaueren Prognosen, erheblichen Einsparungen, einer höheren operativen Geschwindigkeit und einer verbesserten Entscheidungsfindung verholfen.
Was wir bieten
Zuvor waren Optimierung und Data Science zwei getrennte Funktionen. Nun können sie im Tandem arbeiten. Dank der Kombination von operativen Daten mit Machine Learning und der Erstellung eines Modells werden operative Prognosen genauer und reichen weiter in die Zukunft. So ist es beispielsweise möglich, die tägliche Nachfrage nach jedem Produkt in jeder einzelnen Filiale für das nächste Jahr mit Genauigkeit vorherzusagen.
Höhere Effizienz durch Optimierung bedeutet größere Einsparungen – und das nicht nur in finanzieller Hinsicht. Optimierung kann Emissionen senken, Verschwendung vermeiden und Arbeitsabläufe von überlasteten Mitarbeiter:innen erleichtern.
Automatisierung bedeutet, das operative Geschäft eines Unternehmens kann in Echtzeit auf plötzliche Nachfrage- und Angebotsänderungen reagieren. Das System passt sich automatisch an die sich ändernden Variablen an, sei es der Bestand, die Auslastungsrate oder ein anderer kritischer Aspekt des Betriebs. Dieser Blick auf das große Ganze unterstützt anschließend die Entscheidungsfindung auf Unternehmensebene.
Wenn Entscheidungen auf analytischen Daten und nicht auf dem Bauchgefühl beruhen, entstehen Vorteile: Es ist einfacher und schneller, den idealen Weg zu finden und eine breite Zustimmung im Unternehmen für diese Entscheidung zu erreichen.
