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Als Tochterunternehmen von thyssenkrupp hilft unsere Technologie angesichts globaler Unsicherheiten – von Handelskonflikten über Pandemierisiken bis zu Energiekrisen – Bestände zu reduzieren und Liquidität zu schaffen.
– Christian Jabs, CEO
Christian Jabs, Sie haben erwähnt, dass zwei Drittel aller Supply-Chain-Entscheider noch auf Excel vertrauen. Was genau unterscheidet den Einsatz Ihrer KI-gestützten Modelle von der herkömmlichen Arbeit mit Tabellenkalkulationen?
pacemaker.ai KI-Modelle analysieren umfangreiche historische Daten über Jahre hinweg, erkennen verborgene Muster und Anomalien und integrieren externe Einflussfaktoren wie zum Beispiel Wetter, Feiertage, Wechselkursschwankungen oder Zinssätze. Im Gegensatz zu Excel, wo meist nur einfache Trendlinien gezogen oder manuell angepasst werden, nutzen wir fortgeschrittene Machine-Learning-Algorithmen und Ensemble-Modelle. Dabei kombinieren wir verschiedene Methoden wie Random Forest, Gradient Boosting und neuronale Netze, um auch in volatilen Märkten präzise Prognosen zu liefern. Letztlich erzielen wir Vorhersagegenauigkeiten, die Excel-basierte Kalkulationen deutlich übertreffen.
Welche internen und externen Datenquellen benötigen Sie mindestens, um Ihre Modelle zu trainieren – und was kann ein typisches mittelständisches Unternehmen aus seiner bestehenden IT-Infrastruktur beitragen?
Grundvoraussetzung sind Ihre historischen Lieferdaten: Was haben Sie wann und in welcher Menge an wen geliefert. Diese Daten existieren in jedem Unternehmen, da sie für die Fakturierung unverzichtbar sind. Zusätzlich werten wir interne Informationen wie Lagerbestände, Produktionszyklen, Einkaufskosten und Lieferanten-Performance aus. Auch qualitative Daten, etwa aus Kundenfeedback oder Marktforschung, können einfließen. Unsere Erfahrung zeigt, dass selbst mittelständische Betriebe mit einfachen, gut strukturierten Datensätzen effiziente Modelle trainieren können, ohne eine teure Infrastruktur aufbauen zu müssen.
Handelskonflikte bis hin zu Energiekrisen sind reale Bedrohungen. Welche unmittelbaren Vorteile sehen Entscheider in diesem Kontext in KI-basierten Prognosen gegenüber traditionellen Planungsansätzen?
Als Tochterunternehmen von thyssenkrupp hilft unsere Technologie angesichts globaler Unsicherheiten – von Handelskonflikten über Pandemierisiken bis zu Energiekrisen – Bestände zu reduzieren und Liquidität zu schaffen. Bei Unternehmen innerhalb der Supply Chain kann eine zehnprozentige Reduktion des Lagerbestands schnell mehrere Millionen Euro einsparen und Zinskosten um sechsstellige Beträge pro Quartal senken. Gleichzeitig lassen sich durch frühzeitige Engpass-Detektion Produktionsausfälle vermeiden und Lieferketten resilienter gestalten. Diese Kosteneffekte machen KI-Prognosen auch für konservative Entscheider attraktiv, denn sie kombinieren langfristige Planungssicherheit mit kurzfristiger Flexibilität.
Sie sind im DACH-Raum sowie in Nordamerika aktiv. Können Sie beschreiben, wie sich Ihre Branchenexpertise und Systemintegrationen je nach Marktsegment unterscheiden?
Wir betreuen sowohl KMU als auch Großunternehmen, vorwiegend in Deutschland, dem DACH-Raum und ganz Europa, aber auch in den USA und Kanada. Unsere Software ist branchenspezifisch konfigurierbar – ob in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie, im Maschinenbau, in der Pharma- oder Textilbranche – und lässt sich nahtlos in bestehende ERP-Systeme wie SAP, Microsoft Dynamics NAV oder Oracle integrieren. Über standardisierte APIs bieten wir Anbindungen an CRM-, E-Commerce- und Logistikplattformen. Ein modularer Aufbau ermöglicht es Kunden, nur die benötigten Funktionen zu buchen und bei Bedarf zu erweitern.
Wie verläuft ein typischer Projektablauf bei pacemaker.ai – von der ersten Beratung über Data-Thinking-Workshops bis zur produktiven Nutzung der Vorhersagen?
Vom Kick-off bis zur Live-Schaltung vergehen in der Regel vier bis sechs Wochen. Nach einer gemeinsamen Data-Thinking-Phase, in der wir Ziele, Vorhersagehorizonte und Einflussfaktoren definieren, trainieren wir erste Modelle und liefern den initialen Forecast. Anschließend optimieren wir Parameter in agilen Sprints von zwei Wochen, basierend auf Nutzerfeedback und Live-Daten. Unser Customer-Success-Team begleitet jeden Schritt, schult Anwender in Workshops und stellt Best-Practice-Vorlagen zur Verfügung, damit die Implementierung reibungslos verläuft.
Datensicherheit und -souveränität sind zentrale Themen. Welche Zertifizierungen und technischen Maßnahmen setzen Sie ein, um höchste Compliance-Anforderungen zu erfüllen?
Unsere Plattform läuft in der Microsoft Azure-Cloud in Deutschland und erfüllt höchste IT-Sicherheitsstandards wie ISO 27001 und TISAX. Als Tochter von thyssenkrupp haben wir ohnehin strenge Vorgaben, die wir umfassend umsetzen. Datenzugriff erfolgt ausschließlich verschlüsselt über TLS, Nutzerrechte werden granulär definiert und Audit-Protokolle dokumentieren jede Änderung. Regelmäßige Penetrationstests, Schwachstellenanalysen und ein 24/7-Sicherheitsmonitoring sorgen dafür, dass Ihre sensiblen Informationen jederzeit geschützt sind.
Ihr jüngstes Feature adressiert Nachhaltigkeit. Wie trägt Ihre Plattform konkret dazu bei, CO₂-Emissionen zu reduzieren und welche Reporting-Tools bieten Sie hierfür?
Unsere Sustainability-Management-Plattform sorgt für Transparenz in der Supply Chain und berechnet CO₂-Emissionen von Transporten, den Corporate- sowie den Product Carbon Footprint. Anwender erhalten detaillierte Dashboards mit Emissions-Kennzahlen, Vergleichs-Benchmarks und Szenario-Analysen. Aus den gewonnenen Daten lassen sich nicht nur konkrete Reduktionsmaßnahmen ableiten und deren Fortschritt kontinuierlich nachverfolgen, sondern sie können auch nahtlos im Sinne einer All-in-One-Lösung für die CSRD-Berichterstattung oder die Erstellung einer Treibhausgasbilanz in den Scopes 1–3 genutzt werden.
Welche Weiterentwicklungen und strategischen Partnerschaften planen Sie, um pacemaker.ai als führenden Anbieter für „sustainably better“ weiter auszubauen?
Wir investieren kontinuierlich in neue ML-Modelle, Datenquellen und APIs. Zuletzt haben wir das luxemburgische Unternehmen Waves übernommen, um KI-Prognosen mit TÜV-geprüften CO₂-Berechnungen zu verknüpfen und eine integrierte Sustainability- und Forecasting-Plattform anzubieten. Unsere Roadmap umfasst zudem die Erweiterung um Realtime-Datenstreams, KI-gestützte Szenario-Simulationen und eine Open-Plattform für Entwickler, um externe Module zu integrieren. Mit diesen Innovationen bleiben wir am Puls der Zeit, schaffen neue Use Cases und unterstützen unsere Kunden, „sustainably better“ zu werden. Das ist unser Motto.
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