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- causal + Bayesian
- RESEARCH
- seit 2014
Causal AI · Forecasting · Simulation
Zukunft gestalten, bevor sie passiert.
STRG.reason simuliert reale Business-Szenarien, quantifiziert Risiken und bewertet Entscheidungen auf Basis echter Kosten und KPIs — Causal AI statt Black-Box-Prediction.
- Causal AI
- Statt nur Prediction
- 70 %
- Forecast-Relevanz
- 40 %
- Kostenreduktion im Einkauf
- 2014
- KI-Forschung gestartet
Forecasts beantworten die Frage „Was wird wahrscheinlich passieren?“. Entscheidungen benötigen jedoch Antworten auf eine andere Frage: „Was passiert, wenn wir eingreifen?“ Lieferverzögerungen, falsche Bestellmengen oder Kapazitätsanpassungen wirken sich auf Kosten, Verfügbarkeit und Risiken aus — oft mit weitreichenden Folgen entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Ohne Simulation bleiben Entscheidungen spekulativ.
- 01
Reale Szenarien statt theoretischer Modelle
Testen Sie Eingriffe wie Lieferengpässe, Standortverlagerungen oder Nachfrageänderungen, bevor sie umgesetzt werden — datenbasierte Experimente statt Bauchgefühl.
- 02
Kosten, Risiken und Impact direkt quantifiziert
Entscheidungen werden nicht statistisch, sondern wirtschaftlich bewertet: Lagerkosten, Lieferverzug, Verfügbarkeit, Degradierung und ROI — auf echten Business-KPIs.
- 03
Direkt in alle Systeme integrierbar
STRG.reason wird in bestehende Systemlandschaften integriert und ist innerhalb weniger Wochen produktiv — ohne klassische Projektkomplexität.
Decision Framework
Ein Decision- und Simulationsframework für reale Daten.
Mit STRG.reason testen Unternehmen operative und strategische Entscheidungen auf Basis ihrer eigenen Daten, Märkte und Prozesse. Statt isolierter Prognosen simulieren Sie konkrete Szenarien und sehen unmittelbar deren wirtschaftliche Auswirkungen.
- Daten erfassen
- Szenario simulieren
- Auswirkungen testen
- Handlung ableiten
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Typische Einsatzfelder
Wo STRG.reason heute Wirkung zeigt.
Was gehört dazu?
Sechs Bausteine für bessere Entscheidungen.
- R.01
Decision Support & Intelligence
Klarheit in komplexen Entscheidungen — strukturierte Entscheidungsgrundlage statt Bauchgefühl.
- R.02
Scenario Simulation & What-if Analysis
Handlungsoptionen realistisch durchspielen und ihre Konsequenzen bewerten — bevor sie umgesetzt werden.
- R.03
Risk Management & Uncertainty
Unsicherheiten planen und beherrschen — Risiken werden sichtbar und bewertbar.
- R.04
Forecasting
KI-Forecasting-Modelle erkennen Entwicklungen früh — verknüpft mit Simulation und Entscheidungslogik.
- R.05
AI for Business Decisions
Intelligente Unterstützung statt Black Box — erklärbar gegenüber Management und Stakeholdern.
- R.06
LLM Integration
Talk-To-Data mittels RAG zur Steuerung des gesamten Systems in natürlicher Sprache
Was können Sie simulieren?
Sechs typische Hebel.
- S.01
Produktionskosten
- S.02
Lieferverzögerung
- S.03
Personeneinsatz
- S.04
Maschinenverlagerung
- S.05
Lagerkosten
- S.06
Logistikkosten
Messbare Auswirkungen
Was STRG.reason in der Praxis bringt.
- 70 %
Forecast-Relevanz
Forecasts mit hoher Relevanz für über 70 % des Gesamtvolumens.
- Doppelte Effizienz
Low effort, high return
Schnelle Amortisation dank niedrigem Implementierungsaufwand.
- 40 %
Kostenreduktion
Reduktion vermeidbarer Kosten im Einkauf um bis zu 40 %.
Case Study
Gabriel Chemie
Echte Entscheidungen. Echte Ergebnisse.
Ein Framework für die Planung und Simulation wirtschaftlicher Prozesse und Ressourcen — Forecasts, Risikominimierung und Szenario-Simulationen aus echten Produktionsdaten.
FAQ
Häufige Fragen
- Ist STRG.reason nur Forecasting?
- Nein. Forecasting ist nur die Basis. Der Mehrwert liegt in Simulation, Entscheidungslogik und Impact-Bewertung.
- Wie lange dauert die Implementierung?
- Von Proof-of-Concept bis Integration meist wenige Wochen.
- Benötigen wir perfekte Daten?
- Ihre Daten müssen nicht perfekt sein. STRG.reason arbeitet mit realistischen, vorhandenen Daten. Falls Datenkonsolidierung oder -bereinigung notwendig sind, können wir das gerne für Sie übernehmen.
- Für wen ist dieser Service geeignet?
- Organisationen, in denen Entscheidungen messbare wirtschaftliche Folgen haben — Kosten, Verfügbarkeit, Risiko oder Servicelevel. Typisch: komplexe Lieferketten, mehrere Standorte, volatile Nachfrage oder hoher Planungs- und Koordinationsaufwand.
Lesen Sie mehr über unsere Forschungen
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