Komplexe Infrastrukturentscheidungen mathematisch optimiert
InfrAi macht Kombinatorik beherrschbar - transparent, nachvollziehbar, messbar.
Problemstellung
Infrastrukturentscheidungen sind zu wichtig für Bauchgefühl oder ein Best, Medium und Worst Case Szenario in Excel. Sie sind oftmals von Kombinatorik geprägt. Sei es im Zusammenspiel zwischen Stromerzeugern, -speichern und -verbrauchern, sich ändernden Verkehrsflüssen bei Brückenernuerungen oder dem Zusammenspiel aus Fahrzeugflotten und deren operativen Betrieb. Zudem sind Entscheidungen seqeuntiell über einen längeren Zeithorizont verknüpft und unterliegen einer Vielzahl an Nebenbedingungen wie bpsw. Budgetrestriktionen. Daraus entstehen schnell tausende Abhängigkeiten und aufgrund der Capex-Intensität der Branche mehre Millionen Euro Differenz zwischen einer guten und einer optimalen Lösung.
Unser Ansatz
Verknüpfung von Unternehmensberatung mit mathematische Optimierung.
Optimierungsmodelle werden zumeist in der Produktion und Logistik eingesetzt, um bspw. Transportkosten zu minimieren, Pakete auf Lager zu allokieren oder Fahrzeuge im optimalen Takt zu produzieren.
Außerhalb von operativ geprägten Entscheidungen ist mathematische Optimierung in Deutschland unter Entscheidungsträgern kaum bekannt.
Bei infrAi analysieren wir zunächst Ihre Ausgangslage und den Entscheidungsspielraum und übersetzen anschließend in ein maßgeschneidertes Modell. Im Gegensatz zu generativer KI jederzeit transparent nachvollziehbar und ohne jegliche Halluzination.
Mathematische
Optimierung
Mathematische Optimierung ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei der gewünschte Ziele optimiert werden können: Gewinnmaximierung, Kostenminimierung, CO2-Minimierung, etc.
Dabei werden vorgegebene Nebenbedingungen eingehalten:Lagerkapazitäten, Flottengrößen, Personalverfügbarkeiten, etc.
Wie grenzt sich mathematische Optimierung von generativer KI ab?
Generative KI erzeugt mittels neuronaler Netze ein Modell aus vorgegeben Daten und leitet daraus bspw. Wetterprognosen ab oder erzeugt den nächst wahrscheinlichen Buchstaben (Large Language Model - Chat GPT).
Bei mathematischer Optimierung hingegen wird das Modell explizit vorgegeben und die Daten darauf angewendet, um eine Zielfunktion zu optimieren. Der Lösungsweg der Entscheidungsfindung ist somit für Entscheidungsträger jederzeit transparent nachvollziehbar.
Generative KI kann daher Dateninput für ein Optimierungsmodell liefern, ist aber als Entscheidungsmodell selbst ungeeignet.
Kontakt aufnehmen
Telefon: +4915787460225
Adresse: Gußmannplatz 8, 45131 Essen