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Plattform · Agentisches Supply-Chain-BS

Eine governierte Betriebsschicht über jedem System of Record.

ZeroMan.ai verbindet einen Mastermind-Agenten, spezialisierte Rollenagenten, einen Optimierungskern, einen live Digital Twin und eine Governance-Schicht — koordiniert in kontinuierlichen Entscheidungsschleifen über Plan, Source, Make, Deliver, Return, Finance und Govern.

L01 → L08 · Betriebsstack

Der ZeroMan.ai-Betriebsstack.

Agenten sind nur die sichtbare Schicht. Die eigentliche Plattform ist eine governierte Entscheidungsarchitektur, die Daten, Digital Twins, Optimierung, Ausführung und Lernen verbindet.

L8Lernschicht

Ergebnis-Tracking, Annahmen-Updates, Policy-Verfeinerung, Modellverbesserung und Entscheidungsqualitäts-Feedback.

ErgebnissePolicy-VerfeinerungModell-UpdatesEntscheidungsqualität
L7Ausführungsschicht

Freigegebene Aktionen für ERP-Updates, Bestellungen, Produktionsplan-Änderungen, Logistik-Aktionen, Allokationsentscheidungen, Lieferanten-Follow-ups und Workflow-Tasks.

ERP-UpdatesBestellungenPlan-ÄnderungenAllokationenWorkflow-Tasks
L6Governance-Schicht

Entscheidungsrechte, Freigabeschwellen, Policy-Kontrollen, Audit Trails, Erklärbarkeit, menschliches Override und begrenzte Autonomie.

EntscheidungsrechteSchwellenAuditErklärbarkeitOverride
L5Optimierungs- und Simulationsschicht

Mathematische Modelle, Szenarioerzeugung, Machbarkeitsprüfungen, Trade-off-Analyse, Sensitivitätsanalyse und lokale/globale Zielbalance.

MILP / LPSzenarienMachbarkeitSensitivitätTrade-offs
L4Agentische Rollenschicht

Spezialisierte Agenten für Nachfrage, Angebot, MRP, Beschaffung, Bestand, Produktion, Scheduling, Logistik, Finanzen, Risiko und Retouren — koordiniert vom Mastermind.

NachfrageAngebotMRPProduktionBestandLogistikFinanzenRisiko
L3Supply-Chain-Digital-Twin

Live-Repräsentation des aktuellen Supply-Chain-Status, Restriktionen, Risiken, verfügbarer Entscheidungen und Szenario-Impacts.

StatusRestriktionenRisikenSzenarienImpact
L2Daten- und Semantikschicht

Produkte, SKUs, Stücklisten, Routings, Werke, Lager, Lieferanten, Kunden, Aufträge, Forecasts, Bestand, Kapazität, Kosten, Marge, Lead Times, Policies, Restriktionen.

SKUsStücklistenKapazitätForecastsKosten & MargePolicies
L1Enterprise-Systeme

ERP, APS, WMS, TMS, MES, SRM, CRM, Finanzen, Lieferantenportale, Kundenportale, Collaboration-Tools.

ERPAPSWMSTMSMESSRMCRMFinanzen
Architektur scrollt zusammen · L01 → L080%
Vereintes System · Signalfuss
eine kontinuierliche Entscheidungsschleife
DatenTwinAgentenOptimierenSteuernAusführenLernenwarte auf Zusammenbau
Plattformkomponenten

Ein Betriebssystem. Mehrere spezialisierte Agenten. Ein Unternehmensziel.

ZeroMan.ai wird gebaut, um Rollenagenten, Optimierungsmodelle, Digital Twins und Governance-Workflows in eine einheitliche autonome Supply-Chain-Kommandoschicht zu koordinieren.

BetriebsmodellPlanSourceMakeDeliverReturnFinanceGovern

Mastermind-Agent

Designt, den vollständigen Supply-Chain-Entscheidungsprozess zu orchestrieren, Spezialagenten zu koordinieren, Konflikte zu lösen und Aktionen mit dem Enterprise-Ziel auszurichten.

Rollenagenten

Spezialisierte Agenten für Nachfrage, Angebot, MRP, Beschaffung, Produktion, Scheduling, Bestand, Logistik, Retouren, Finanzen und Risiko.

Optimierungs-Agent

Erstellt, wählt, passt an und erklärt mathematische Optimierungsmodelle für Planung, Allokation, Replenishment, Kapazität, Transport und Trade-off-Entscheidungen.

Supply-Chain-Digital-Twin

Designt, eine Live-Repräsentation von Produkten, Bestand, Nachfrage, Kapazität, Lieferanten, Routen, Restriktionen, Policies und finanziellem Impact zu pflegen.

Governance-Schicht

Steuert Autonomie-Level, Freigabeschwellen, Entscheidungsrechte, Audit Trails, Policy-Compliance und Human-in-the-Loop-Eskalation.

Integrationsschicht

Designt, ERP, Planung, Warehouse, Transport, Fertigung, Finanzen, Lieferanten-, Kunden- und Collaboration-Systeme anzubinden.

Verfolgen Sie eine Supply-Chain-Entscheidung
durch das System.

Ein Nachfragesprung sollte keine Meeting-Kette auslösen. Er sollte eine governierte autonome Entscheidungsschleife auslösen.

  1. 01
    ErfassenSignal erfasst

    Nachfragesignal überschreitet Toleranz.

    Eine Prioritätskategorie bewegt sich über das Prognoseband. Der Nachfrage-Agent klassifiziert die Anomalie und öffnet eine Entscheidung.

  2. 02
    MappenStatus abgeglichen

    Digital Twin erstellt Snapshot des Betriebsstatus.

  3. 03
    DenkenReasoning abgeschlossen

    Rollenagenten bewerten Optionen parallel.

  4. 04
    Optimieren3 Szenarien erzeugt

    Optimierungskern erzeugt umsetzbare Szenarien.

  5. 05
    SteuernFreigabe erforderlich

    Governance-Gate wendet Entscheidungsrechte an.

  6. 06
    VorbereitenMemo bereit

    Mastermind fasst Empfehlung zusammen.

  7. 07
    LernenSchleife geschlossen

    Lernschleife schließt auf Ergebnis.

Autonome Entscheidung · Run
Konzeptionelle Plattformvorschau
Trigger
Nachfragesprung
Domäne
Prioritätskategorie
Twin
Leerlauf
Optimierung
Ausstehend
Rollenagenten
Demand
aktiv
Inventory
inaktiv
MRP
inaktiv
Production
inaktiv
Logistics
inaktiv
Finance
inaktiv
Risk
inaktiv
Optimierungsmodellausstehend
// Optimierungsmodell noch nicht aktiv
SzenariosetTrade-off · qualitativ
SC-A
Service schützen
svcHochcostHöherinvStraffriskNiedrig
SC-B
Kosten minimieren
svcGefährdetcostNiedrigsteinvHöherriskErhöht
SC-C
Ausgewogene Reaktion
svcGeschütztcostBegrenztinvKontrolliertriskGemanagt
Governance-Gate
Entscheidungsrechteausstehend
Kostenschwelleausstehend
Kundenauswirkungausstehend
Finanzielles Exposureausstehend
Freigabe erforderlichausstehend
Entscheidungsmemo
Memo wird nach Governance-Check zusammengestellt…
Lernschleife · offen
Ergebnis → Annahmen → Policy
Ergebnistracking offen
Annahmen überwacht
Policy-Verfeinerung eingereiht
Entscheidungsqualitäts-Feedback erfasst
Autonomie mit Governance

Autonom heißt nicht unkontrolliert.

Enterprise-Autonomie erfordert Entscheidungsrechte, Policy-Grenzen, Freigabeschwellen, Auditierbarkeit, Erklärbarkeit und menschliches Override.

Stufe 1

Empfehlung

Das System analysiert, erklärt und empfiehlt Aktionen.

Stufe 2

Menschlich freigegebene Ausführung

Das System bereitet die Entscheidung vor und führt erst nach Freigabe aus.

Stufe 3

Begrenzte Autonomie

Das System führt innerhalb vordefinierter Limits, Policies und Schwellen aus.

Stufe 4

Enterprise-Autonomie

Das System wird designt, governierte Entscheidungsschleifen End-to-End über die Supply Chain zu steuern und zu optimieren — während Menschen Strategie, Policy und Ausnahmen besitzen.

Governance-Matrix · Entscheidungsrechte und Freigabelogik
AutonomKostenschwelleKundenauswirkungPolicy-begrenztExecutive
Entscheidungstyp
Kontrolle
Freigabelogik
Replenishment-Anpassung
Unter Schwelle automatisch erlaubt
Autonom
Bestelländerung
Freigabe über Kostenlimit erforderlich
Kostenschwelle
Produktionsplan-Änderung
Freigabe bei Kundenauswirkung erforderlich
Kundenauswirkung
Bestandsumlagerung
Innerhalb Policy erlaubt; markiert bei Cross-Region
Policy-begrenzt
Fracht-Express
Freigabe über Expresskosten-Schwelle erforderlich
Kostenschwelle
Kundenallokation
Freigabe bei betroffenen strategischen Kunden erforderlich
Kundenauswirkung
Lieferantensubstitution
Freigabe bei Vertrags- oder Compliance-Risiko erforderlich
Policy-begrenzt
Finanz-Trade-off
Executive-Freigabe wenn Marge/Service-Trade-off Policy überschreitet
Executive
Entscheidungsrechte
Freigabeschwellen
Audit Trail
Szenariovergleich
Erklärbare Empfehlungen
Policy-Restriktionen
Finanzimpact-Checks
Menschliches Override
Risiko- und Compliance-Kontrollen
Modell- und Annahmen-Traceability

Ziel ist nicht, Führung zu entfernen. Ziel ist, manuelle Koordination zu entfernen, damit Führungskräfte sich auf Strategie, Policy und Enterprise-Ergebnisse konzentrieren können.

Command Center

Die Executive-Betriebsoberfläche für autonome Supply-Chain-Operationen.

ZeroMan.ai wird als Executive-Control-Surface designt — Agenten, Szenarien, Freigaben, Ausführungs-Workflows und Enterprise-Impact über bestehenden Enterprise-Systemen überwachend.

SZENARIO_ID · nachfrage-sprung · prioritäts-konsumgüter-kategorie
Governance · Freigabe erforderlich
Agenten-Netzwerk
Nachfrage
Signal erfasst
Bestand
Bestand geprüft
MRP
Materialrisiko gefunden
Produktion
Kapazität bewertet
Logistik
Lieferfähigkeit geprüft
Finanzen
Margenimpact berechnet
Optimierung
Szenarien erzeugt
Governance
Freigabe erforderlich
Mastermind
Empfehlung bereit
Live-Entscheidungsfluss
01 / 09
  1. 01Nachfrage-Agent erfasst Nachfragesprung.
  2. 02Bestands-Agent prüft verfügbaren Bestand.
  3. 03MRP-Agent prüft Materialrestriktionen.
  4. 04Produktionsplanungs-Agent prüft Kapazität.
  5. 05Logistik-Agent prüft Lieferfähigkeit.
  6. 06Finanzanalyst-Agent bewertet Margen- und Working-Capital-Impact.
  7. 07Optimierungs-Agent erzeugt Szenarien.
  8. 08Mastermind-Agent schlägt Aktion vor.
  9. 09Governance-Schicht fordert Freigabe an oder führt innerhalb Policy aus.
Enterprise-Impact
Servicelevel
Geschützt
Zusatzkosten
Geschätzt
Margenimpact
Berechnet
Bestandsrisiko
Reduziert
Kapazitätsrisiko
Überwacht
Freigabe
Erforderlich
Szenariovergleich
Szenario A — Service schützen
Service
Hoch
Kosten
Höher
Bestand
Straff
Marge
Niedriger
Risiko
Niedrig
Szenario B — Kosten minimieren
Service
Gefährdet
Kosten
Niedrigste
Bestand
Höher
Marge
Höher
Risiko
Erhöht
Szenario C — Ausgewogen
Empfohlen
Service
Geschützt
Kosten
Begrenzt
Bestand
Kontrolliert
Marge
Stabil
Risiko
Gemanagt
Empfohlene Reaktion
warte_auf_menschliche_freigabe

Produktion auf Linie 2 erhöhen, Bestand aus niedrig priorisierter Region umlagern, eingehende Lieferung beschleunigen und strategische Servicelevels schützen.

Executive-Entscheidungsmemo
MEMO-0247
Entscheidung
Szenario C freigeben — ausgewogene Reaktion auf Nachfragesprung.
Begründung
Schützt strategischen Kundenservice bei begrenzten Expresskosten und reduziert Downstream-Bestandsrisiko.
Bewertete Trade-offs
Service · Kosten · Marge · Bestand · Kapazität · Risiko.
Erforderliche Freigabe
Supply-Chain-Direktor · Expresskosten-Schwelle überschritten.
Governance-Status
Aktion nach Freigabe bereit
Menschliche Freigabe
Erforderlich
Policy-Schwelle
Geprüft
Finanzimpact
Geprüft
Audit Trail
Vorbereitet
Ausführungskanäle
Bereit