Optimally
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Hybride KI + Operations Research

Optimierung,
klar und verlässlich.

Wir sind zwei promovierte Optimierungsforscher und bauen hybride KI- und Operations-Research-Systeme für Planung, Routing, Scheduling, Pricing und Allokation. KI hilft bei Interfaces, Erklärungen, Prognosen und der Bearbeitung von Regeln; Optimierung stellt sicher, dass Entscheidungen Randbedingungen einhalten, testbar und belastbar bleiben.

Frühere Mandate u. a. bei

  • swissQuant

    Quantitative Finance · risikobewusste Portfolios

  • Italmondo

    Logistik · produktive Container-Beladung

  • ALPIQ

    Energiehandel · 900 MW Pumpspeicher

  • UNIL

    Hochschulbildung · bilinguale Programmplanung

  • SBB CFF FFS

    SIMBA MOBi · aktivitätsbasierte Prognose

  • unki

    Travel Tech · Live-Itinerar-Engine

  • BAG

    Öffentliche Gesundheit · Pandemie-Politik

Wie wir arbeiten

Verständlich gebaut. Zum Mitwachsen gebaut.

Wir arbeiten in kleinen, fokussierten Mandaten direkt mit den Menschen, denen das Problem gehört. Keine überdimensionierten Teams. Keine Black Boxes. Modell, Code und Validierungswerkzeuge gehören Ihnen.

  1. 01

    Die Entscheidung präzise fassen

    Das Problem auf den Kern reduzieren. Was wird entschieden, welche Randbedingungen gelten, wie sähe „besser“ tatsächlich aus? Der grösste Hebel liegt hier.

  2. 02

    Mit Bedacht modellieren

    Wir kombinieren mathematische Optimierung, MILP, Constraint Programming, Simulation, Heuristiken, mit Machine Learning und LLMs, wo sie ihren Platz verdienen: bei der Prognose von Eingangsdaten, beim Erzeugen von Erklärungen oder dabei, Fachverantwortliche die Regeln selbst bearbeiten zu lassen. Das Modell passt sich dem Problem an, nicht umgekehrt.

  3. 03

    Ein System, das sich weiterentwickelt

    Ein Optimierer ist nur dann nützlich, wenn ihm vertraut wird. Wir liefern Software, die Planer hinterfragen können („Warum dieser Plan?“), die sich anpasst, wenn sich Regeln ändern, ohne von Grund auf neu gebaut werden zu müssen, und die mit den algorithmischen Tests kommt, die Abweichungen erkennen, bevor sie eine Entscheidung erreichen. Sie gehen mit einem System, das an dem Tag, an dem wir gehen, nicht zu verfallen beginnt.

Zusammenarbeit

Mit der Entscheidung anfangen.

Sie brauchen kein fertiges Briefing. Bringen Sie die Planungs-, Routing-, Scheduling-, Pricing- oder Allokationsentscheidung, die heute schwer verlässlich zu treffen ist. Wir übersetzen sie in ein Optimierungsmodell mit klaren Randbedingungen und ergänzen KI nur dort, wo sie das System leichter nutzbar, erklärbar oder anpassbar macht.

Klärung

Das richtige Modell identifizieren.

Wir erfassen Entscheidung, Randbedingungen, Daten und aktuellen Workflow. Ergebnis sind ein klarer Modellpfad, eine Wertabschätzung und eine Empfehlung, ob sich der Aufbau lohnt.

  • Entscheidungs- und Constraint-Map
  • Review der Datenbereitschaft
  • Baseline und Wertabschätzung
  • Empfohlene OR-Methode und sinnvoller KI-Einsatz
Aufbau
Zentraler Aufbau

Das Optimierungssystem ausliefern.

Wir entwerfen mathematisches Modell, Lösungsstrategie und planerorientierten Workflow. KI setzen wir für Erklärungen, Prognosen, Regelbearbeitung oder Interface-Unterstützung ein, wenn sie dort wirklich Nutzen bringt.

  • MILP, CP, Heuristik oder hybride Methode
  • Solver- und Deployment-Architektur
  • Entscheidungsunterstützungs-UI und Erklärungen
  • Tests für Constraints, Szenarien und Regressionen
  • Integration in operative Daten
Weiterentwicklung

Verlässlich bleiben, wenn sich der Betrieb ändert.

Sobald das System genutzt wird, rekalibrieren wir es, vergleichen Empfehlungen mit Ergebnissen, aktualisieren Regeln und Formulierungen und helfen Ihrem Team, es zu übernehmen.

  • Validierung gegen realisierte Ergebnisse
  • Drift- und Annahmenchecks
  • Updates von Regeln und Formulierungen
  • Training und Übergabe an Ihre Ingenieure
Über Ihre Entscheidung sprechen

Gründer

Ein Zwei-Personen-Team, klein und effizient von Grund auf.

Optimally wurde von Dr. Mikele Gajda und Dr. Tom Haering gegründet, zwei Forschern, die erkannt haben, wie moderne KI Operations Research in echten Organisationen verständlicher, anpassbarer und wartbarer machen kann.

Mikele Gajda, PhD

Mikele Gajda, PhD

Mitgründer

Optimierung für Logistik und Transport.

  • PhD in Operations Research, Université de Lausanne
  • M.Sc. in Informatik und Ingenieurwissenschaften
  • Hybride Metaheuristiken · Reinforcement Learning · Containerbeladung · Tourenplanung
Tom Haering, PhD

Tom Haering, PhD

Mitgründer

Grossskalige choice-based Optimierung.

  • PhD in Operations Research, EPFL
  • M.Sc. in Mathematik
  • Kontinuierliches Pricing · diskrete Wahlmodelle · aktivitätsbasierte Modellierung · Dekompositionsalgorithmen

Kontakt

Eine Entscheidung, die richtig getroffen werden sollte?

Wir würden gerne davon hören. Kurze Nachrichten sind willkommen, beschreiben Sie das Problem und was „besser“ für Sie bedeuten würde.

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