ZeroMan.ai
Produkt · Agentenbasierte Betriebsebene

Eine gesteuerte Betriebsebene 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 gesteuerte 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 gesteuerte Schleife

Onboarding ist ein Produkt, kein Services-Engagement. Loop Zero ist ZeroMans KI-Onboarding-Agent — und selbst eine 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 einer gesteuerten Entscheidungsebene 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.

ZeroMan.ai organisiert das Betriebsmodell um domainspezifische Schleifen: Signale kommen mit Kontext an, Entscheidungsrechte bleiben explizit, vorbereitete Aktionen bleiben nachvollziehbar, und menschliche Governance definiert, was als Nächstes passieren darf.

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

Ausgewählte Stufe · plan
01

Plan

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

3
Typische Signale
3
Häufige Entscheidungsschleifen
5
Beteiligte Rollenagenten
3
Governance-Risiken
3
Beispielhaft vorbereitete Aktionen
5
Relevante Systems of Record
Pfad des Entscheidungsobjekts
Plan
  1. Signal erkannt
    Nachfrageabweichung nach SKU, Kunde, Kanal oder Region
  2. Entscheidungszustand gebildet
    Demand-Supply-Rebalancing
  3. Szenario verglichen
    Bestandspolicy-Ausnahmeprüfung
  4. Governance geprüft
    Planänderungen ohne Commercial- oder Operations-Freigabe
  5. Vorbereitete Aktion erzeugt
    Eingeschränkte Planoptionen mit Service-, Kosten- und Bestands-Trade-offs vorbereiten
  6. Spur erhalten
    ERP
Inspizierbares Detail

Typische Signale

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

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

Ein Nachfragesprung gehört in eine gesteuerte autonome Entscheidungsschleife, nicht in eine Meeting-Kette.

  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, gesteuerte Entscheidungsschleifen End-to-End über die Supply Chain zu steuern und zu optimieren — während Menschen Strategie, Richtlinien 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
Nachfragesprung erfasst
Materialrestriktion gefunden
Bestandsrisiko identifiziert
Szenario erzeugt
Finanzimpact berechnet
Freigabe erforderlich
Aktion bereit
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 agentenbasiertes 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