Wir nutzen die Kraft der Determinischen und Probabilistischen Mathematischen Modellierung, um operative, logistische und strategische Probleme zu lösen und die kritischsten Fragen Ihres Unternehmens zu beantworten.
Sie ermöglichen es uns, zukünftige Entwicklungen oder Ereignisse unter unbekannten Bedingungen abzuschätzen.
Finanzprognosen: Vorhersage von Aktienkursen, Inflation, BIP-Wachstum oder Zinssätzen.
Wetter- und Klimaprognosen: Vorhersage kurzfristiger Wetterlagen oder langfristiger Klimatrends (Klimawandel).
Ausbreitungsprognosen: Modellierung der Ausbreitung von Krankheiten (Epidemiologie), Waldbränden oder Umweltverschmutzungen.
Bedarfsanalysen: Prognose der zukünftigen Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung.
Sie suchen nach der bestmöglichen Lösung (maximaler Nutzen oder minimaler Aufwand/Kosten) innerhalb vorgegebener Rahmenbedingungen.
Logistik und Lieferketten: Die effizienteste Route für den Warentransport (Problem des Handlungsreisenden), den optimalen Lagerstandort oder das ideale Bestandsmanagement.
Ressourcenallokation: Die Verteilung begrenzter Ressourcen (Geld, Zeit, Personal) auf verschiedene Aktivitäten zur Maximierung der Rentabilität oder Wirkung (Lineare Programmierung).
Portfoliogestaltung: Die Auswahl der Kombination von Finanzanlagen, die die Rendite bei gegebenem Risiko maximiert.
Produktionsplanung: Die Entscheidung, wann und wie viel produziert werden soll, um die Betriebskosten zu minimieren.
Sie ermöglichen virtuelle Experimente mit komplexen Systemen ohne reale Kosten oder Risiken.
Szenario-Testing (Stress-Testing): Simulation der Auswirkungen extremer Bedingungen (Wirtschaftskrise, Infrastrukturausfall) auf die Stabilität eines Unternehmens oder Systems.
Produktentwicklung: Modellierung der Leistungsfähigkeit eines neuen Produkts (z. B. Fahrzeug-Aerodynamik oder Brückenfestigkeit) vor dem Bau physischer Prototypen.
Analyse komplexer Systeme: Simulation des Verhaltens von Netzwerken (Telekommunikation, Energie) oder Ökosystemen zur Identifizierung von Schwachstellen.
Versicherungsmathematische Risikobewertung: Modellierung der Wahrscheinlichkeit unsicherer Ereignisse (Tod, Krankheit) zur Berechnung von Versicherungsprämien und Finanzreserven.
Sie helfen uns, die grundlegenden Zusammenhänge zwischen Variablen zu verstehen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
Parameteridentifizierung: Bestimmung unbekannter Werte oder Konstanten eines Systems anhand experimenteller oder beobachteter Daten.
Ursache-Wirkungs-Beziehungen: Anwendung statistischer Modelle (Regression), um den Einfluss einer Variablen auf eine andere zu ermitteln (z. B. wie wirkt sich Werbung auf den Umsatz aus?).
Systemsteuerung: Entwicklung von Steuerungssystemen, die Parameter automatisch anpassen, um eine Zielvariable innerhalb eines gewünschten Bereichs zu halten (z. B. Temperaturregelung in einem Reaktor).
Wissenschaftliche Entdeckung: Formulierung theoretischer Modelle (in Physik, Biologie, Chemie), die beobachtete Naturphänomene erklären.