Anstatt nur zu beschreiben, was mathematische Optimierung leisten kann, können Sie es hier direkt erleben. Jede Demo läuft als eigenständige Anwendung — öffnen Sie sie über den Button und experimentieren Sie mit eigenen Eingaben.
Neu im Thema? Was ist Operations Research eigentlich?
Platzieren Sie ein Depot und mehrere Lieferstopps — die Anwendung vergleicht vier selbst entwickelte Routenverfahren samt automatischer Nachbearbeitung der Reihenfolge, direkt verglichen mit Google OR-Tools als unabhängiger Gegenprobe.
Demo starten →Ordnen Sie Packstücke Containern und Häfen zu — die Anwendung findet die kostengünstigste Kombination und zeigt Alternativen: z. B. weniger Häfen für einfachere Abwicklung, oder ausgeglichenere Container-Auslastung.
Demo starten →Legen Sie ein kleines Streckennetz mit Haltestellen und Nachfrage an — die Anwendung vergleicht ein Sternnetz mit einer nachfrage-optimierten Liniengenerierung und zeigt, wie viele Fahrgäste ihr Ziel ohne Umsteigen erreichen.
Demo starten →Werke beliefern Filialen über Verteilzentren — die Anwendung findet den kostenminimalen Warenfluss über ein selbst entwickeltes Verfahren, gegengeprüft mit Google OR-Tools, und zeigt, wie viel netzweite Koordination gegenüber einer unkoordinierten Belieferung je Filiale spart.
Demo starten →Legen Sie mehrere Depots mit täglicher Sendungsnachfrage zwischen Depot-Paaren an — die Anwendung entscheidet, welche Paare eine feste Hauptlauf-Linie bekommen und welche Sendungen sich stattdessen über ein Zwischen-Depot eine bestehende Linie teilen, und vergleicht vier Verfahren bis zum exakten Optimum (Google OR-Tools).
Demo starten →Definieren Sie Paket-/Kistengrößen und einen Laderaum — die Anwendung vergleicht drei Packheuristiken und schätzt, wie viele Container oder Paletten Sie sich durch die bessere Raumnutzung sparen.
Demo starten →Ordnen Sie Relationen zwischen Quellen und Zielen den Toren einer Umschlaghalle zu — die Anwendung minimiert die zurückgelegten Wege in der Halle und vergleicht drei Verfahren, von der ungeplanten Zuteilung bis zur optimierten Lösung.
Demo starten →Vergeben Sie Ankunftstermine und Tore für anliefernde LKW — die Anwendung minimiert die Gesamtwartezeit, vergleicht drei Prioritätsregeln und stellt den Terminplan als Gantt-Chart dar.
Demo starten →Gruppieren Sie Kundenbestellungen zu Kommissionier-Batches — die Anwendung vergleicht zwei Batching-Strategien, optimiert jede Kommissionierroute automatisch und verbessert die Zuteilung zusätzlich in mehreren Nachbesserungsrunden, mit messbarem Nutzen gegenüber Einzelkommissionierung.
Demo starten →Legen Sie ein mehrzoniges Lagerlayout mit Umschlagpunkten und Aufträgen fest — die Anwendung vergleicht fünf Dispositionsverfahren (von unoptimiert bis Google OR-Tools) und zeigt, wie stark scheinbar gute Einzelentscheidungen je Zone an Umschlagpunkten Wartezeit erzeugen, die sich durchs ganze Lager fortpflanzt.
Demo starten →Verteilen Sie Container-Bays eines Schiffs auf mehrere Containerbrücken, die sich auf derselben Kaischiene nie überholen dürfen — die Anwendung vergleicht vier Verfahren bis zum exakten Optimum (Google OR-Tools) und zeigt, wie stark sich gegenseitig blockierende Kräne die Liegezeit verlängern.
Demo starten →Legen Sie einen Kai mit zwei Tiefenzonen und eine Schiffsflotte unterschiedlicher Priorität fest — die Anwendung entscheidet, wann und wo jedes Schiff anlegt, ohne zeitliche und räumliche Überlappung, und vergleicht vier Verfahren bis zum exakten Optimum (Google OR-Tools).
Demo starten →Legen Sie einen stündlichen Personalbedarf über den Tag fest, mit mehreren gleichzeitig wählbaren Schichtlängen — die Anwendung vergleicht eine schnelle Faustregel mit der exakt optimalen Lösung (Google OR-Tools) und zeigt, dass die aufwendige Optimierung bei manchen Bedarfsverläufen gar nicht nötig ist, weil schon die einfachere Näherungsrechnung die exakte Lösung liefert.
Demo starten →Platzieren Sie Rettungsfahrzeuge an möglichen Standorten — die Anwendung berechnet, wie oft welches Fahrzeug im Ernstfall tatsächlich verfügbar ist, statt es einfach als immer einsatzbereit anzunehmen, und zeigt, wie stark eine Standortwahl ohne diese Realitätsprüfung die reale Reaktionszeit unterschätzt.
Demo starten →Wählen Sie ein Ernährungsziel (Abnehmen, Erhaltung, Muskelaufbau) — die Anwendung passt eine Beispiel-Ist-Ernährung mit möglichst geringer Abweichung an die Nährstoffziele an und zeigt, wie stark allein die Art der Bewertung kleiner Abweichungen darüber entscheidet, ob nur wenige oder fast alle Lebensmittel verändert werden.
Demo starten →Legen Sie Bestellungen und einen Rollenkatalog mit mehreren Längen und Kosten fest — die Anwendung vergleicht eine schnelle Faustregel mit einem aufwendigeren, schrittweise verfeinerten Verfahren und zeigt, wie stark ungenutzte Rollenkombinationen die Gesamtkosten treiben können, samt einer rechnerisch abgesicherten Mindestkostengrenze.
Demo starten →Anhand echter deutscher Day-Ahead-Strompreise (SMARD.de, Bundesnetzagentur) wird der gewinnmaximale Lade-/Entladeplan für einen Batteriespeicher gesucht — die Anwendung vergleicht eine naive Faustregel mit der exakt optimalen Lösung, die nie schlechter als Nichtstun sein kann.
Demo starten →Wählen Sie aus einem Dealflow von Startups mit stark schiefen, von wenigen Gewinnern getriebenen Renditen ein Portfolio unter Budget- und Sektor-Nebenbedingungen — die Anwendung vergleicht vier Auswahlverfahren bis zum exakten Optimum und zeigt per Monte-Carlo-Simulation, warum die reine Ausrichtung auf den Durchschnittsertrag das tatsächliche Verlustrisiko unterschätzt.
Demo starten →Diese Demos sind bewusst vereinfacht, um die Grundprinzipien greifbar zu machen. Reale Projekte enthalten deutlich mehr Nebenbedingungen und Datenvolumen — aber die Methodik dahinter ist dieselbe.
Interesse an einer dieser Demos für Ihren konkreten Fall? Ich entwickle sie gerne zu einem exklusiven, produktionsreifen Webservice mit API weiter — oder setze ein neues Projekt von Grund auf so um. Für Standardfälle gibt es daneben ein nutzungsbasiertes API-Produkt, mehr dazu auf der Leistungen-Seite. Sprechen Sie mich an.
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