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决策者:大多数战略决策都是在没有看到完整决策空间的情况下做出的

资本分配很少因为缺乏分析而失败。

如果有 20 个项目,就会有超过 100 万种可能的投资组合。

执行委员会审查项目。委员会确定措施的优先次序。

但几乎没有一个组织会在实际约束条件下计算数学上的最优组合。

全局最优仍然是隐形的。

如果不计算完整的决策空间,复杂性就会被管理而非优化。

在下文中,我们将分析组织如何对其投资组合进行正式建模,并在实际约束条件下事先确定全局最优{{ : }}

Starting point:

这种新计算方法的决定性区别在于应用时间: ,而是在实际决策之前,根据公司完整的投资和项目清单进行计算。

通常情况下,会有一份潜在的 CAPEX 项目清单,如工厂现代化、工厂升级、新建厂房等。例如,工厂现代化、信息技术改造、产品开发、 基础设施措施或效率计划。同时,还有一些固定的限制,如有限的总预算、有限的工程能力、 生产窗口、风险预算和战略框架条件。

这就是真正的决策问题:并非所有项目都能实现。因此,问题不在于 哪些项目单独看来是合理的,而在于在给定的限制条件下,这些项目的哪种组合构成了全局最优的整体组合

因此,新的计算方法并不孤立地评估单个项目,而是从这些项目中计算出最优的组合、而是从完整的项目清单 中计算出最佳项目组合,同时考虑到所有预算、能力、风险和战略限制。其结果是,在作出实际投资决策之前,从数学上合理地 选择那些能够共同产生最大总体价值贡献的项目。

这将 CAPEX 规划从一个连续的选择过程转变为一个持续的组合优化过程、 其中充分考虑了机会成本、限制瓶颈和组合效应。

为什么大多数投资组合在结构上都是次优的 - 90 秒内

  • 投资组合决策根据逻辑 2^N生成组合决策空间。
  • 从大约 20 个项目开始,几乎不可能进行完整的人工评估。
  • 经验主义(如 "NPV 前 5 名"、"IRR > WACC"、"Payback < 3 年")造成系统性扭曲。
  • 组织将局部最优与整个决策空间中的最佳解决方案相混淆。
  • 机会成本因此在结构上仍然不可见。
  • 算法优化计算实际约束条件(预算、能力、风险、环境、社会和治理等)下的最佳项目组合

结论{{ : }}

那些不计算完整求解空间的人默认了次优资本分配。

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博客主要文章 :

mAInthink CEO Sascha Rissel in das Regionalboard Hessen des KI Bundesverbands berufen


Unser CEO Sascha Rissel ist seit Anfang September 2026 Mitglied des Regionalboards Hessen des KI Bundesverbands. Mit der neuen Aufgabe bringt er seine unternehmerische Erfahrung sowie seine Perspektive auf Decision Intelligence, mathematische Optimierung und den praktischen Einsatz von KI in Unternehmen in eines der bedeutenden KI-Netzwerke Deutschlands ein.

Der KI Bundesverband vernetzt KI- und DeepTech-Unternehmen mit etablierter Wirtschaft, Forschung und Politik. Die Regionalgruppe Hessen konzentriert sich insbesondere auf die Vernetzung von KI-Unternehmen, Industrie, Wissenschaft und weiteren Akteuren des KI-Ökosystems in Frankfurt, der Rhein-Main-Region und darüber hinaus.

Seit Anfang September gehört nun auch Sascha Rissel, Founder & CEO der mAInthink GmbH, dem Regionalboard Hessen an.

Von Artificial Intelligence zu Decision Intelligence

Für Rissel steht dabei insbesondere eine Frage im Mittelpunkt: Wie können Unternehmen die technologischen Möglichkeiten von KI nicht nur zur Automatisierung und Datenanalyse einsetzen, sondern daraus messbar bessere Entscheidungen ableiten?

Genau an dieser Schnittstelle arbeitet mAInthink.

Mit StratePlan entwickelt das Unternehmen eine Decision-Intelligence-Technologie für komplexe Investitions-, CAPEX- und Portfolioentscheidungen. Anstatt lediglich einzelne Projekte zu bewerten oder vorgegebene Szenarien miteinander zu vergleichen, analysiert StratePlan den kombinatorischen Entscheidungsraum und berechnet unter realen Budget-, Ressourcen-, Rendite- und Abhängigkeitsrestriktionen optimale Portfolioentscheidungen.

Dabei geht es nicht darum, menschliche Verantwortung durch Technologie zu ersetzen.

Human Intelligence + Decision Intelligence.

Die Mathematik berechnet mögliche Handlungsoptionen und deren Auswirkungen. Der Mensch bewertet und entscheidet.

MANAGEMENT PERFORMANCE: CAPEX Live Boardroom Simulation

Ein besonderer Schwerpunkt von mAInthink liegt auf der Übertragung von Decision Intelligence direkt in den unternehmerischen Entscheidungsprozess.

Mit der CAPEX Live Boardroom Simulation können Vorstände, Geschäftsführungen und CFOs während einer Sitzung zentrale Parameter verändern und die Auswirkungen auf das gesamte Investitionsportfolio innerhalb von Sekunden neu berechnen.

Was passiert, wenn das CAPEX-Budget reduziert wird? Welche Auswirkungen hat ein höheres Renditeziel? Welche Projekte sollten bei veränderten Ressourcen priorisiert, verschoben oder neu kombiniert werden?

Statt neue Fragestellungen nach einer Vorstandssitzung erneut an Finance, Controlling oder Risk zur Berechnung zurückzugeben, können unterschiedliche Handlungsoptionen direkt im Meeting simuliert und miteinander verglichen werden.

Question. Calculate. Compare. Decide. – in the same meeting.

Decision Intelligence 4 All

Ein weiterer Schwerpunkt von mAInthink ist die Demokratisierung mathematischer Entscheidungsintelligenz.

Unter dem Leitgedanken „Decision Intelligence 4 All“ soll diese Technologie nicht ausschließlich Großkonzernen mit eigenen Data-Science-Teams, komplexen IT-Projekten und hohen Beratungsbudgets zur Verfügung stehen.

Über den Online Decision Service von StratePlan können auch kleinere und mittelständische Unternehmen mathematische Optimierung für ihre eigenen Projekt-, Investitions- und Portfolioentscheidungen einsetzen.

Damit wird aus einer hochkomplexen Technologie ein praktisch nutzbares Werkzeug für unternehmerische Entscheidungen.

Hessen als Standort für angewandte KI und DeepTech

Mit Frankfurt und der Rhein-Main-Region verfügt Hessen über eine besondere Verbindung aus Industrie, Finanzwirtschaft, Mittelstand, Forschung, Start-ups und international tätigen Unternehmen.

Für Sascha Rissel bietet die Mitarbeit im Regionalboard die Möglichkeit, insbesondere den Austausch zwischen Technologieunternehmen und den Unternehmen zu stärken, in denen KI und Decision Intelligence einen konkreten wirtschaftlichen Nutzen erzeugen können.

„Künstliche Intelligenz entfaltet ihren wirtschaftlichen Wert nicht allein dadurch, dass Unternehmen mehr Daten analysieren oder Prozesse automatisieren. Entscheidend ist, ob Technologie am Ende zu besseren Entscheidungen führt. Genau an dieser Schnittstelle zwischen Daten, Mathematik und unternehmerischer Verantwortung sehe ich enormes Potenzial. Ich freue mich darauf, diese Perspektive in das Regionalboard Hessen einzubringen.“

Sascha Rissel, Founder & CEO mAInthink GmbH

Gemeinsam das KI-Ökosystem in Hessen stärken

Die Berufung in das Regionalboard unterstreicht zugleich das Engagement von mAInthink für den Austausch zwischen DeepTech-Unternehmen, etablierter Wirtschaft, Wissenschaft und weiteren Akteuren des KI-Ökosystems.

Ziel ist es, technologische Innovation stärker mit konkreten wirtschaftlichen Anwendungen zu verbinden und Unternehmen den Zugang zu neuen Formen datenbasierter und mathematisch fundierter Entscheidungsunterstützung zu erleichtern.

Für mAInthink ist die Mitarbeit im Regionalboard daher mehr als eine Netzwerkfunktion:

Es geht darum, aus Artificial Intelligence bessere Entscheidungen zu machen – und aus besseren Entscheidungen messbare Performance.

作者: mAInthink Redaktion

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