August 10, 2025
Wie Simulationen mit cNode funktionieren – von Datenlage zu Entscheidung
von
Leonardo Bornhäußer
Einleitung: Warum Simulation statt nur Prognose
Klassische Forecasts beantworten die Frage, was wahrscheinlich passieren wird. Doch in unsicheren Märkten reicht das nicht aus. Unternehmen benötigen Antworten auf die Frage: „Was wäre wenn?“
Beispiel: „Was passiert mit meiner Liquidität, wenn in Q4 die Energiekosten um 12 % steigen?“
cNode liefert genau solche Antworten. Mit Simulationen können Unternehmen nicht nur in die Zukunft blicken, sondern auch alternative Entwicklungen durchspielen – transparent, modular und erklärbar.
Was sind Simulationen bei cNode?
Eine Simulation ist eine datengestützte, ML-basierte Projektion alternativer Entwicklungen unter bestimmten Annahmen.
Der Unterschied zu Forecasts:
Forecast → Datengetrieben, vergangenheitsbasiert
Simulation → Bedingungsbasiert, interaktiv
Beispiele für Simulationen:
„Wie wirkt sich ein höherer Churn auf den Cashflow aus?“
„Wie verändert sich unser ESG Score, wenn wir in Scope-3-Transparenz investieren?“
„Welche Business Unit ist exit-ready unter verschiedenen Marktbedingungen?“
Damit wird die Planung von einem statischen Blick in die Zukunft zu einem aktiven Werkzeug der Steuerung.
Aufbau der ML-Pipeline: Load → Univariate → Multivariate → Predict
Herzstück der Simulationen ist eine mehrstufige ML-Pipeline:
Phase | Funktion | Technologien / Methoden |
|---|---|---|
1. Load | Laden & Harmonisieren der Eingangsdaten (ERP, CRM, externe Daten, Uploads) | REST API, Airflow, PostgreSQL + TimescaleDB |
2. Univariate | Isolierte Analyse & Forecast je Zielgröße (Cashflow, Kosten, Headcount) | XGBoost, ARIMA, Lasso, SHAP |
3. Multivariate | Verbindung von Zielgrößen, Kontextdaten & Einflussfaktoren zu Szenarien | Feature Fusion, Scenario Trees, Transfer Learning |
4. Predict | Generierung konkreter Szenarien inkl. Wahrscheinlichkeiten & KPI-Impact | Simulation Engine, Explainability Layer (SHAP, LIME) |
Zusatzfunktionen:
Simulationsparameter lassen sich über die Co-Pilot API per natürlicher Sprache setzen.
Governance via Compliance Layer: Audit-Trail, DSGVO-Konformität, Versionskontrolle.
Typen von Simulationen bei cNode
Typ | Zielsetzung | Beispiel |
|---|---|---|
Sensitivitätssimulation | Wirkung einer Parameteränderung testen | „+10 % OPEX in Q3“ |
Szenarienvergleich | Zwei oder mehr Entwicklungspfade vergleichen | „Best vs. Base vs. Worst Case“ |
Risikobasierte Simulation | Wahrscheinlichkeitsverteilungen einbeziehen | „Volatilität im Rohstoffpreis“ |
Zielwertsimulation (Backcasting) | Bedingungen für Zielerreichung definieren | „Break-even in Q2 – welche Umsatzstruktur?“ |
Output & Visualisierung
Die Ergebnisse einer Simulation werden in verschiedenen Formaten bereitgestellt:
Delta-KPIs (Vergleich Forecast vs. Simulation)
Visualisierungen (Time-Series-Charts, Impact-Matrizen, SHAP-Explainer)
Textbasierte Entscheidungsnotizen
Alle Outputs sind:
erklärbar (SHAP, LIME),
versionierbar (MLflow),
auditierbar (Haloframe).
Optional können Ergebnisse in BI-Tools integriert oder per API direkt ins ERP-System gespielt werden.
Fazit: Simulationen als Herzstück moderner Unternehmenssteuerung
Simulationen sind weit mehr als Prognosen: Sie machen Unternehmen resilient, handlungsfähig und transparent.
Mit cNode wird diese Fähigkeit aus der Forschung (Scenario Planning, Explainable AI) in die Praxis gebracht – als skalierbare Entscheidungslogik für Finance, ESG, HR und mehr.
Nächster Schritt: Die Entwicklung von Co-Simulationen über Cluster hinweg – z. B. das Zusammenspiel von OPEX, ESG und HR.
👉 Einladung an Leser:innen: Welche Szenarien möchten Sie mit uns simulieren?
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