Unternehmen von heute müssen sich mit zahlreichen Fragestellungen auseinandersetzen. Wie im digitalen Zeitalter die Entscheidung bestens vorbereiten und mit welchen Daten? Wie verteile ich am besten meine Rohstoffe? Welche Gesamtauswirkung hat eine Veränderung dieser Parameter auf meine GUV und Bilanz? Wie gestalte ich meine Organisation am Besten um?

Die Beantwortung dieser Fragen beinhaltet in jedem Unternehmen die Simulation und Analyse von strategischen Optionen. Mit Platform Q! können Sie sowohl Marktveränderungen modellieren als auch eigene Handlungsmöglichkeiten in Echtzeit durchspielen.

Strategieverantwortliche, sowie Controller werden in die Lage versetzt, Geschäftsabläufe und Algorithmen selbständig zu parametrisieren, sie auf alternative Datenbestände anzuwenden und die notwendigen Analysen zu betreiben. Zusätzlich erspart die auf Nvidia-Grafikkarten basierte Platform Q! Calculation Engine viel Zeit und Geld. Das Unternehmen von morgen kann damit schnell auf Marktveränderungen reagieren und sich ideal an die Erfordernisse anpassen.

Wir simulieren das Produktportfolio von morgen mit der Platform Q! schon heute.

Optimization Portfolio Ressources Flexibility R Stakeholder Market Volatility Cross Margin Business Strategy Simulation Matlab Manager Agility Cost Savings High Speed Customer Data Science Data Enrichment Big Data What if Here Location Services

Szenario

Ein großer deutscher Lebensmittelhersteller möchte sein Produktportfolio optimieren. Die einfache Konnektivität für verschiedene Systeme, der Platform Q!, sowie das grafische User-Interface, welches den Fachbereichen ermöglicht, Daten- und Simulationsmodelle mit wenig Hilfe von IT- oder Data Scientists zu erstellen, haben den entscheidenden Ausschlag für die Platform Q! gegeben.

Die Barriere für die Strategieabteilung bestand darin, die 4-jährige Historie aus einem Data-Warehouse-System in Beziehung mit operativen ERP-Daten aus Vertrieb, Produktion und Beschaffung zu setzen. Dies wurde ohne aufwendige Erstellung eines Datalakes, sondern mit Hilfe eines semantischen Modells auf den existierenden Datenspeichern erreicht. Im Ergebnis konnte der Kunde sein Portfolio anpassen und potentielle Verbesserungen der Produktmargen aufzeigen.