Weitsicht, um die Komplexität zu meistern – bevor sie dich beherrscht.
Die Organisationen, die die weltweit wichtigsten physischen Abläufe – Lager, Vertriebsnetze, Lieferketten, Transportsysteme – betreiben, haben eine gemeinsame Schwachstelle: Sie werden auf der Grundlage des Bekannten konzipiert und verwaltet, nicht auf der Grundlage dessen, was noch kommen wird. Eine einzige Störung, eine unerwartete Verschiebung der Nachfrage, eine Änderung des Zeitplans oder der Konfiguration kann eine Kettenreaktion von Ausfällen auslösen, die Zeit, Geld und Vertrauen kosten.
InControl wurde ins Leben gerufen, um diese Gleichung zu ändern. So wie die Meteorologie es ermöglicht hat, das Wetter vorherzusagen, anstatt nur darauf zu reagieren, geben wir den Betriebsabläufen die Möglichkeit, ihre Zukunft zu gestalten, zu testen und zu verstehen, bevor sie eintritt – sie vorwegzunehmen! Wir verwandeln Komplexität in Klarheit – und ermöglichen es den Menschen, die physische Betriebsabläufe entwerfen, verwalten und optimieren, Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen, statt sich auf ihr operatives Bauchgefühl zu verlassen.
Was InControl auszeichnet, ist die Art und Weise, wie diese Weitsicht umgesetzt wird. Simulationen – auch bekannt als „digitale Zwillinge“ – waren bislang die Domäne von Fachingenieuren. Wir entwickeln auf der Grundlage Ihrer digitalen Zwillinge und Simulationsmodelle Anwendungen für Endnutzer – maßgeschneiderte Tools, die die Möglichkeiten der Simulation in die Hände von Fachleuten aus dem operativen Bereich legen, die ihre eigenen Prozesse genau kennen. Auf diese Weise schließen wir die Lücke zu den operativen Endnutzern. Die Zuverlässigkeit beruht auf der Simulation. Die Zugänglichkeit wird durch maßgeschneidertes Design gewährleistet.
In einer Welt, die sich immer schneller dreht, weniger Spielraum für Fehler zulässt und Optionen bereitstellen muss, um mit der ihr innewohnenden Volatilität fertig zu werden, ist Weitsicht kein Luxus. Sie ist eine betriebliche Notwendigkeit.
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Wo regelbasierte und statische Modelle an ihre Grenzen stoßen, bietet die Simulationssoftware von InControl maßgeschneiderte, dynamische Einblicke in das tatsächliche Verhalten komplexer physikalischer Abläufe – stochastisch, skalierbar und speziell für die Entscheidungen entwickelt, auf die es wirklich ankommt. Die Bereitstellung erfolgt über Endbenutzeranwendungen, die den Verantwortlichen für den Betrieb direkte Einblicke in die zukünftigen Abläufe ermöglichen.
Die Software von InControl geht über herkömmliche Modellierungsansätze hinaus. Während regelbasierte Systeme eine feste Logik auf bekannte Eingaben anwenden und statische Modelle von einer Welt ohne Wechselwirkungen und ohne Veränderungen ausgehen, erfasst die Simulation die gesamte Dynamik und die Zusammenhänge von Abläufen – die Variabilität und die Wechselwirkungen zwischen Daten, Mensch und Maschine, die nur unter realen Bedingungen zum Vorschein kommen.
Die Modelle berücksichtigen Wahrscheinlichkeiten und Unsicherheiten, anstatt von regelgesteuerten Ergebnissen auszugehen. Sie sind äußerst skalierbar: Sie wurden für große, komplexe Systeme mit vielen miteinander interagierenden Komponenten entwickelt. Und sie sind maßgeschneidert: Sie sind so konfiguriert, dass sie die spezifische Architektur, die Abläufe und die Einschränkungen des Betriebs jedes einzelnen Kunden widerspiegeln – und nicht nur eine allgemeine Annäherung daran darstellen. Sie konzentrieren sich direkt auf die KPIs und sorgen für eine unmittelbare Kapitalrendite.
Entscheidend ist, dass InControl nicht beim Modell Halt macht. Auf der Grundlage einer Simulation entwickeln wir eine speziell konzipierte Endbenutzeranwendung – eine Anwendung, die Ihre relevanten Eingaben, Ergebnisse und Szenarien in einer Form darstellt, die Fachleute aus dem operativen Bereich direkt nutzen können, ohne über Simulationskenntnisse zu verfügen. Der Planer, der Betriebsleiter, der Logistikleiter: Jeder von ihnen kann Szenarien durchspielen, Entscheidungen testen und auf der Grundlage von Prognosen handeln, ohne dass eine Zwischeninstanz erforderlich ist. Die Komplexität des Modells bleibt verborgen. Die Klarheit der Erkenntnisse hingegen nicht.
