Als Spin-Off aus Forschungsprojekten an der TU München (TUM) gegründet, bietet prelytico innovative digitale Lösungen, Tools, Analysen und Beratung zur gezielten datengetriebenen Entscheidungsunterstützung im Einkauf und Supply Chain Management.
Anwendungs-fokussiert
Unsere maßgeschneiderten Lösungen unterstützen Unternehmen im Bereich des Risikomanagements im Rohstoffeinkauf, der Bestandsoptimierung sowie der optimalen datengetriebenen Planung komplexer Liefernetzwerke. Der Fokus liegt dabei insbesondere auf der Optimierung von betrieblichen Entscheidungen unter Unsicherheit und Risiko, um beispielsweise Rohstoffpreisvolatilität oder Versorgungsengpässen präventiv entgegenzuwirken.
Methoden-orientiert
Zur Entscheidungsoptimierung nutzen wir Prescriptive Analytics basierend auf datengetriebenen Methoden aus den Bereichen Mathematische Optimierung, Operations Research (OR), Machine Learning (ML), Künstliche Intelligenz (KI) sowie Simulation.
Praxis-erprobt
Die von uns entwickelten Decision-Support-Tools werden bereits erfolgreich in verschiedenen Industrien zur datengetriebenen Entscheidungsunterstützung eingesetzt – mit erzielten Einsparungen bzw. Effizienzgewinnen von bis zu 15%. Unsere Vergütung erfolgt dabei erfolgsbasiert.
Forschungs-basiert
Unsere Lösungen basieren auf aktuellen Forschungsergebnissen, die in weltweit führenden Fachzeitschriften publiziert und mit renommierten Preisen ausgezeichnet wurden – u.a. vom Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik (BME), der Deutschen Gesellschaft für Operations Research (GOR) oder der International Society for Manufacturing and Service Operations Management (MSOM).