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ZeroMan.ai
Produkt · 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
Agentengeführtes Onboarding

Loop Zero — Onboarding als governance-gesteuerte Schleife

Onboarding ist ein Produkt, kein Services-Engagement. Loop Zero ist ZeroMans KI-Onboarding-Agent — und selbst eine governance-gesteuerte Entscheidungsschleife. Er verbindet Ihre Systeme mit Least-Privilege-Scopes, führt Schema-Mapping mit Confidence Scores aus, geht mit Ihnen die Data-Quality-Scorecard durch, führt das Governance-Interview, das Ihre Entscheidungsrechte-Matrix entwirft, konfiguriert Read-only-Shadow-Mode und Backtests und verfolgt die Go-live-Readiness. Er schlägt vor; benannte Menschen genehmigen; jeder Schritt wird protokolliert. Das Erste, was Sie erleben, ist die Philosophie der Plattform in Aktion.

  • Kleine Unternehmen — nahezu autonomes Setup, Ende zu Ende.

  • Mid-Market — Loop Zero führt, Ihr Team bestätigt: erste Schleife in Tagen bis Wochen live, ohne externe Beratung.

  • Komplexe Unternehmen — Loop Zero orchestriert Ihr internes Team: Aufgaben, Owner, Runbook-Artefakte. Externe Partner können beschleunigen; sie sind nie erforderlich.

In der Store-Ära onboardet derselbe Agent Modul-Anbieter: Registrierung, Datenumfangsdeklaration, Contract Mapping, Sandbox-Konformität, Zertifizierung, Pricing Setup und Marketplace-Veröffentlichung.

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.

End-to-End-Betriebsmodell

Jede Domain erhält eine governierte Entscheidungsfläche.

Footer-Links sollten nicht in einer generischen Produktübersicht enden. ZeroMan.ai ist um domainspezifische Betriebsschleifen designt, die Signale, Entscheidungsrechte, Aktionen und Trace-Kontext erhalten.

Dies sind Ziel-Betriebsmuster für Design-Partner-Evaluierung; keine Kunden-, Deployment- oder gemessenen Ergebnisclaims.

plan

Plan

Nachfrage-, Angebots-, Kapazitäts- und Bestandssignale werden in eine governierte Planungsantwort übersetzt, bevor der Plan in manuelles Firefighting driftet.

Typische Signale

  • Nachfrageabweichung nach SKU, Kunde, Kanal oder Region
  • Bestandsreichweite, alternder Bestand und Safety-Stock-Verletzungen
  • Kapazitäts-, MRP-, Forecast-Bias- und Service-Risiko-Ausnahmen

Häufige Entscheidungsschleifen

  • Demand-Supply-Rebalancing
  • Bestandspolicy-Ausnahmeprüfung
  • Szenarioplan-Auswahl unter Service- und Margenrestriktionen

Beteiligte Rollenagenten

  • Demand-Sensing-Agent
  • Supply-Planning-Agent
  • Bestandsagent
  • Finance-Agent
  • Risk-Agent

Governance-Risiken

  • Planänderungen ohne Commercial- oder Operations-Freigabe
  • Lokale Servicegewinne mit globalem Bestands- oder Margenrisiko
  • Forecast-Overrides ohne nachvollziehbare Begründung

Beispielhaft vorbereitete Aktionen

  • Eingeschränkte Planoptionen mit Service-, Kosten- und Bestands-Trade-offs vorbereiten
  • Freigabepaket für policy-sensitive Overrides öffnen
  • Replenishment- oder Allokationsänderungen für Planungssysteme entwerfen

Relevante Systems of Record

  • ERP
  • APS
  • Demand Planning
  • Inventory Planning
  • S&OP / IBP Workspace
source

Source

Lieferantensignale, Einkaufsrestriktionen, Inbound-Risiko und Vertragskontext werden zu auditierbaren Sourcing-Antworten koordiniert.

Typische Signale

  • Lieferantenverzug, Allokation, Kapazitäts- oder Qualitätsmeldungen
  • Inbound-ETA-Abweichung, PO-Ausnahmen und MOQ-Restriktionen
  • Vertrags-, Compliance-, Ursprungsland- und Alternativangebots-Flags

Häufige Entscheidungsschleifen

  • Lieferantenrisiko-Minderung
  • Alternative-Source-Evaluierung
  • Inbound-Expedite- oder Substitutionsentscheidung

Beteiligte Rollenagenten

  • Procurement-Agent
  • Supplier-Risk-Agent
  • MRP-Agent
  • Logistics-Agent
  • Finance-Agent

Governance-Risiken

  • Nicht freigegebene Lieferantensubstitution
  • Vertrags- oder Compliance-Risiko versteckt in einem Expedite
  • Kosteneskalation ohne Entscheidungsrechte-Trace

Beispielhaft vorbereitete Aktionen

  • Lieferanten-Follow-up- und Eskalationspakete vorbereiten
  • Alternative Supply-Optionen mit Kosten-, Zeit- und Risikokontext vergleichen
  • PO-, Inbound- oder Lieferantenportal-Updates zur Freigabe entwerfen

Relevante Systems of Record

  • ERP Procurement
  • SRM
  • Lieferantenportal
  • TMS
  • Vertragsrepository
make

Make

Materialmachbarkeit, Produktionspläne, Scheduling-Restriktionen und Kapazitätssignale werden mit dem breiteren Netzwerk koordiniert.

Typische Signale

  • Materialengpässe, MPS/MRP-Ausnahmen und BOM-Machbarkeitslücken
  • Linienkapazität, Arbeit, Changeover, Downtime und Yield-Signale
  • Produktionsprioritätskonflikte über Kunde, Marge oder Launch-Verpflichtungen

Häufige Entscheidungsschleifen

  • Produktionsreihenfolge anpassen
  • Kapazitätsrestriktion lösen
  • Materialmachbaren Plan anpassen

Beteiligte Rollenagenten

  • Production-Planning-Agent
  • Scheduling-Agent
  • MRP-Agent
  • Capacity-Agent
  • Quality-Agent

Governance-Risiken

  • Schedule-Änderungen, die Kunden- oder Launch-Zusagen brechen
  • Kapazitätsentscheidungen, die Kosten- oder Bestandsrisiko verlagern
  • Qualitäts- oder Compliance-Restriktionen als normales Planungsrauschen

Beispielhaft vorbereitete Aktionen

  • Machbare Schedule-Alternativen mit Changeover- und Service-Impact vorbereiten
  • Material- oder Kapazitätseskalationspakete entwerfen
  • Freigegebene Produktionsplanänderungen für MES oder Planungssysteme vorbereiten

Relevante Systems of Record

  • MES
  • ERP Manufacturing
  • APS
  • Quality Management
  • Maintenance System
deliver

Deliver

Allokation, Order Promising, Warehouse-, Carrier- und Customer-Service-Signale werden verbunden, bevor Lieferausnahmen fragmentierte Eskalationen werden.

Typische Signale

  • ATP/CTP-Ausnahmen, Kundenprioritätswechsel und Allokationskonflikte
  • Warehouse-Kapazität, Pick-Pack-Status, Carrier ETA und Delivery-Window-Risiko
  • Customer-Service-Impact, Penalties, Shortages und Substitutionsrestriktionen

Häufige Entscheidungsschleifen

  • Kundenallokation
  • Lieferausnahme-Recovery
  • Outbound-Expedite- oder Reroute-Entscheidung

Beteiligte Rollenagenten

  • Allocation-Agent
  • Order-Promising-Agent
  • Warehouse-Agent
  • Logistics-Agent
  • Customer-Service-Agent

Governance-Risiken

  • Strategischer Kundenimpact ohne benannte Freigabe
  • Teure Expedites, die Margen- oder Service-Trade-offs verdecken
  • Allokationsentscheidungen, die Policy als Stammeswissen behandeln

Beispielhaft vorbereitete Aktionen

  • Allokationsoptionen mit Kunden-, Service- und Margenimpact vorbereiten
  • Delivery-Recovery-Aktionen für Warehouse, Carrier und Kundenteams entwerfen
  • Freigabe für policy-sensitive Expedite- oder Substitutionsentscheidungen öffnen

Relevante Systems of Record

  • OMS
  • ERP Order Management
  • WMS
  • TMS
  • CRM / Customer Service
return

Return

Retouren, Claims, Recovery und Reverse Logistics werden als governierte Betriebsschleifen behandelt, nicht als nachträgliches Aufräumen.

Typische Signale

  • Return Authorizations, Claim-Gründe, Quality Holds und Kundenstreitfälle
  • Reverse-Logistics-Kapazität, Recovery Value und Disposition-Optionen
  • Recall-, Compliance-, Warranty- und Write-off-Exposure

Häufige Entscheidungsschleifen

  • Return Disposition
  • Quality-Claim-Routing
  • Recovery-, Refurbish-, Donate- oder Write-off-Entscheidung

Beteiligte Rollenagenten

  • Returns-Agent
  • Quality-Agent
  • Logistics-Agent
  • Finance-Agent
  • Customer-Service-Agent

Governance-Risiken

  • Write-offs oder Kundengutschriften außerhalb Policy
  • Qualitätsereignisse ohne Containment- oder Compliance-Prüfung
  • Recovery-Entscheidungen, die lokale Kosten optimieren und Markenrisiko erhöhen

Beispielhaft vorbereitete Aktionen

  • Disposition-Empfehlungen mit Wert- und Risikokontext vorbereiten
  • Claim-, Credit-, Containment- oder Recovery-Workflows entwerfen
  • Compliance-sensitive Retouren mit nachvollziehbarer Evidenz eskalieren

Relevante Systems of Record

  • Returns Management
  • ERP Finance
  • QMS
  • WMS
  • CRM / Claims
finance

Finance

Kosten-, Margen-, Working-Capital- und Cash-Auswirkungen werden in operative Entscheidungen eingebettet, nicht erst danach berichtet.

Typische Signale

  • Margenerosion, Expedite-Kosten, Working-Capital-Druck und Cash Timing
  • Bestandsbewertung, Write-off-Exposure und Service-Penalty-Risiko
  • Budgetschwellen, Freigabelimits und policy-sensitive Trade-offs

Häufige Entscheidungsschleifen

  • Service-Kosten-Trade-off
  • Working-Capital-Restriktionsantwort
  • Ausnahmefreigabe für margen-sensitive Aktionen

Beteiligte Rollenagenten

  • Finance-Agent
  • Optimization-Agent
  • Risk-Agent
  • Inventory-Agent
  • Mastermind-Agent

Governance-Risiken

  • Operative Aktionen, die Kosten ohne Finance-Sicht verpflichten
  • Margen- oder Cash-Trade-offs auf falscher Ebene freigegeben
  • Finanzielle Begründung vom Entscheidungstrace getrennt

Beispielhaft vorbereitete Aktionen

  • Margen-, Cash- und Kostenimpact an operative Empfehlungen anhängen
  • Finance-Freigabepakete für schwellen-sensitive Entscheidungen vorbereiten
  • Szenariovergleiche für Service-, Bestands- und Margen-Trade-offs entwerfen

Relevante Systems of Record

  • ERP Finance
  • FP&A-Modell
  • Costing System
  • Treasury / Cash Planning
  • BI Layer
govern

Govern

Autonomie bleibt ab der ersten Betriebsschleife durch Entscheidungsrechte, Policy, Auditierbarkeit, Erklärbarkeit und Human Override begrenzt.

Typische Signale

  • Autonomieschwelle, Policy-, Freigabe-, Audit- und Override-Events
  • Kunden-, Compliance-, Kosten-, Safety- und strategische Risiko-Flags
  • Confidence Score, Datenqualität und Schweregrad von Ausnahmen

Häufige Entscheidungsschleifen

  • Approval Routing
  • Autonomiestufe anpassen
  • Override-, Exception- und Post-Decision-Learning-Review

Beteiligte Rollenagenten

  • Governance-Agent
  • Risk-Agent
  • Mastermind-Agent
  • Finance-Agent
  • Menschlicher Approver

Governance-Risiken

  • Autonome Aktion ohne explizite Autorität
  • Policy-Ausnahmen ohne benannten Owner
  • Decision Traces, die nicht erklären, warum eine Aktion vorbereitet wurde

Beispielhaft vorbereitete Aktionen

  • Entscheidungen auf die richtige Freigabeebene routen
  • Audit Envelopes mit Signal, Szenario, Begründung und Policy-Kontext vorbereiten
  • Autonomie pausieren, eskalieren oder herabstufen, wenn Confidence oder Policy es verlangt

Relevante Systems of Record

  • GRC
  • IAM / Approval Workflow
  • Audit Log
  • Policy Repository
  • Enterprise Data Catalog

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
DR-1042
Domäne
Priorisierte SKU-Familie · DC-North
Twin
Leerlauf
Optimierung
Ausstehend
Rollenagenten
Demand
aktiv
Inventory
inaktiv
MRP
inaktiv
Production
inaktiv
Logistics
inaktiv
Finance
inaktiv
Risk
inaktiv
Optimierungsmodellausstehend
// Optimierungsmodell noch nicht aktiv
Szenariosetillustrativ · Expedite über €15k → Freigabe Supply-Chain-Direktor
SC-A
Service schützen
illustrativ
Service99,1%Mehrkosten€41kBestandStraff, innerhalb FloorRisikoNiedrig
SC-B
Kosten minimieren
illustrativ
Service94,6% (gefährdet)Mehrkosten€6kBestandHöher downstreamRisikoErhöht
SC-C
Ausgewogen (empfohlen)
illustrativ
Service98,2%Mehrkosten€18kBestandKontrolliertRisikoGemanagt
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.

Governance Explorer

Explore the decision-rights matrix.

Adjust threshold, customer impact, and autonomy level to see which actions stay bounded, which require approval, and which escalate.

€15k
€5k€100k

Strategic customers affected

Reference pattern — every deployment instantiates its own matrix.

0 autonomous, 7 approval, 1 escalation
Decision
Reference control
Result
Replenishment-Anpassung
Unter Schwelle automatisch erlaubt
Approval: Site Lead
Bestelländerung
Freigabe über Kostenlimit erforderlich
Approval: SC Director
Produktionsplan-Änderung
Freigabe bei Kundenauswirkung erforderlich
Approval: Site Lead
Bestandsumlagerung
Innerhalb Policy erlaubt; markiert bei Cross-Region
Approval: Site Lead
Fracht-Express
Freigabe über Expresskosten-Schwelle erforderlich
Approval: SC Director
Kundenallokation
Freigabe bei betroffenen strategischen Kunden erforderlich
Approval: SC Director
Lieferantensubstitution
Freigabe bei Vertrags- oder Compliance-Risiko erforderlich
Approval: SC Director
Finanz-Trade-off
Executive-Freigabe wenn Marge/Service-Trade-off Policy überschreitet
Escalate: executive
AutonomKostenschwelleKundenauswirkungPolicy-begrenztExecutive
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
NachfrageAngebotMRPBestandProduktionLogistikFinanzenOptimierungRisikoGovernanceAusführungTwinMastermindAGENT
Erfassen
Entscheiden
Optimieren
Ausführen
Lernen
Agenten-Ökosystem

27 Rollenagenten, 5 Cluster, 1 Mastermind — die sichtbare Schicht des Stacks

ZeroMan.ai wird gebaut, um spezialisierte Agenten über das gesamte Konsumgüter-Betriebsmodell zu koordinieren — von Nachfrage und Planung bis Produktion, Logistik, Finanzen, Risiko und Ausführung. Das sind keine isolierten Assistenten — sondern ein orchestriertes agentisches Betriebsmodell mit einem Unternehmensziel.

Agenten-Orchestrierungskarte
27 Agenten · 5 funktionale Cluster · 1 Mastermind
Nachfrage & Commercial
Angebot & Beschaffung
Planung & Produktion
Bestand & Logistik
Enterprise Intelligence
Enterprise-Ziel
Digital Twin
Optimierungskern
Governance-Schicht
Mastermind
Agent

Alle Agenten arbeiten auf ein Enterprise-Ziel hin.

Nachfrage-Forecast-Agent

Forecast

Prognostiziert Nachfrage anhand von Historie, Events, Promotionen, Marktsignalen und Commercial-Annahmen.

Nachfrage-Sensing-Agent

Erfassen

Erkennt kurzfristige Nachfrageänderungen und Anomalien, bevor sie zu Planungsfehlern werden.

Kundenprioritäts-Agent

Priorität

Kodiert strategische Kundenregeln, Kanalprioritäten und Servicezusagen in Entscheidungen.

Allokations-Agent

Allokation

Allokiert knappen Bestand über Kunden, Kanäle, Regionen, Prioritäten und Margenziele.

Order-Promising-Agent

Zusage

Verspricht Auftragsmengen und -termine gegen knappes Angebot, Kapazität und Kundenregeln.

Entscheidungsschleifen

Autonome Entscheidungsschleifen, keine losen Empfehlungen.

ZeroMan.ai ist um vollständige Entscheidungsschleifen herum designt — von Signalerkennung über Szenarioerzeugung, Governance, Ausführung bis Lernen.

Entscheidungsschleife

Nachfrage-Angebot-Balance

Schritt 1
Signal

Nachfragesprung in Prioritäts-Konsumgüterkategorie erfasst.

Schritt 2
Reasoning

Nachfrage-, Bestands-, Supply-Planning-, Produktions-, Finanz- und Optimierungsagenten bewerten Reaktion.

Schritt 3
Optimierung

Service, Kosten, Marge, Bestand, Kapazität und Risiko vergleichen.

Schritt 4
Governance

Freigabeschwellen und Kundenauswirkung prüfen.

Schritt 5
Bereite Aktion

Plan anpassen, Bestand umlagern, Produktionspriorität aktualisieren oder Angebotsreaktion auslösen.

NachfrageBestandSupply PlanningProduktionFinanzenOptimierung