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Nach Outcome
Frühwarnung Risiko-Transparenz Vorausschauende Intelligenz Zeitersparnis Finanzielle Absicherung Organisationswissen
Nach Anwendungsfall
Budgetüberschreitung PMO-Reporting Portfolio-Risiko Alle 10 Anwendungsfälle →
Fallstudien Wie wir arbeiten Technologie Preise Kostenlosen Maturity Check starten →
Anwendungsfall · Lieferketten-Risiko

Lieferkettenrisiken erkennen, bevor sie zu Lieferkettenkrisen werden.

Für Risk Manager · PMO-Leiter · BI-Teams · Entscheider

Überwachen Sie die Gesundheit Ihrer Lieferanten, erkennen Sie Lieferrisiken und simulieren Sie Störungsszenarien — über Ihr gesamtes Lieferantenportfolio.

Ihre Lieferantendaten liegen in SAP, Einkaufstools und Auftragnehmerportalen. Aversight verbindet sich mit Nur-Lese-Zugriff und erkennt Muster über Ihre gesamte Lieferkette.

354
Einkäufer nutzen unsere Tools
3,8 Mio. €
durchschnittliche Störungskosten
5 Wochen
frühere Erkennung
Nur-Lese-Zugriff SOC 2 Type II ISO 27001 Ihre Infrastruktur Autonome Intelligenz EU AI Act ready

Beginne mit dem Dashboard. Vertiefe jede Funktion.

Zwölf echte Ansichten — vom Portfolio-Gesamtblick bis zur Monte-Carlo-Engine darunter. Springe zu dem, was für deine Rolle relevant ist, oder scrolle komplett durch. Nichts versteckt.

Springe zu deiner Rolle:
Aversight · Portfolio Intelligence
Synced 14 min ago
2
Critical >70
▲ +1
4
High 50–70
▲ +1
8
Watch 30–50
stable
6
Stable <30
▼ 2
58
Avg score
+3 WoW
€1.8M
Prevented YTD
4 projects
Score distribution · 20 projects
2
4
8
6
CriticalHighWatchStable
Risk heat map · Impact × Likelihood
A7
B3
D12
E4
F1
Likelihood →
Active alerts (3 new today)
Alpha-7 · overrun in 28 days
87% confidence · 2 min ago
Bravo-3 · vendor SLA at risk
71% confidence · 14 min ago
Delta-12 · velocity drop
64% confidence · 1h ago
+ 20 more this week
view all →
Portfolio Gantt · W14 — W21 · 5 active projects
W14W15W16W17W18W19W20W21
Alpha-7
!
87
Bravo-3
!
62
Delta-12
58
Echo-4
31
Foxtrot-1
22
Engine layers · live
Rules engine
12 active · 3 fired today
ML pattern
2 matches today · 1,240 trained
LLM recommendations
5 pending review
Monte Carlo · Alpha-7
P50 (median)€600K over
P5 (worst case)€2.4M over
Top driver: vendor SLA (+42%)
Live signal feed
06:14Jiravelocity −31%
06:02SAPPO delayed 17d
05:48ServiceNowSLA breach
05:30JiraCR-22 added
High-priority alert
Today · 06:14 CET
Budget overrun predicted — Alpha-7, 28 days ahead.
Portfolio: Grid Expansion North · Phase 3 · PM: J. Halvorsen

Budget burn on Alpha-7 has reached 1.4× plan at 47% timeline — well above the 1.3× threshold. Three milestones are overdue and the Lead Solution Architect is at 115% allocation. Pattern escalation_predictor matches 14 historical projects with similar overrun outcomes.

Signal contribution
budget_burn1.4× plan (thr. 1.3×)
milestone_drift3 overdue (thr. 2)
resource_conflict115% key role (thr. 100%)
open_risk_severityP×I = 16 (thr. 15)
87 Risk score · Critical band (>70) · pattern_match: escalation_predictor
Evidence trail
Alert ALT-2026-04-091
Rule ER-004 v2.1
1Rule fired
ER-004: Sustained velocity drop ≥ 25% over 3 sprints + ≥ 2 change requests open → predict overrun within 30 days.
2Raw data points
Jira: ALPHA7-2041, 2078, 2102 (velocity)
Jira: ALPHA7-CR-14, -19, -22 (change requests)
ServiceNow: INC-88412, INC-88733 (SLA breaches)
SAP: PO 4500-114-17 to -29 (delay log)
3Pattern match (ML)
Signature matches: Ostfriesland-2024 (€2.4M over), NordLink-2023 (€1.8M over), Bremerhaven-2024 (on-track, false match).
4LLM explanation
Claude Sonnet 4.6 generated the plain-language summary using only the data above. Prompt + output logged for audit.
Pattern match confidence 91%
Portfolio Gantt
5 active projects · Week 16 / 2026
synced from MS Project
+ Jira milestones
W14W15W16W17W18W19W20W21
Alpha-7 Grid Expansion
!
!
87
Bravo-3 Substation
!
62
Delta-12 Cable Lay
58
Echo-4 Smart Meter
31
Foxtrot-1 Windpark
22
Critical At risk On track ! active alert
Delivery · Middleware output
Where your intelligence lands
Standard formats
No migration required
📎
Power BI · Tableau · Looker
Push to dataflow / semantic layer. Refreshed daily. Your existing reports keep working.
Dataflow
Weekly email brief
HTML or plain text. Top risks, recommended actions, 2-minute read. Every claim cross-linked.
Email
📄
PDF · PPTX · DOCX exports
Branded, steering-committee-ready. Auto-translated EN/DE/FR/ES. White-label mode for consulting.
Files
🔌
REST API · Webhooks
JSON output with OpenAPI schema. Plug into any downstream system. Alerts pushed on threshold breach.
API
💬
Teams · Slack
Critical alerts only. Channel-routed by portfolio. No noise for low-priority signals.
Chat
Aversight is middleware: it sits between your sources and your outputs. No new dashboard to own, no data to migrate.
Active data connectors
Last scan 14 min ago
Jira Cloud
12,481 tickets indexed
SAP ERP
3,204 POs · 14 plants
ServiceNow
SLA + incident feed
SharePoint
Project docs, minutes
MS Project
218 active schedules
Outlook 365
Re-authing · 2 min
Excel / OneDrive
94 portfolio sheets
Azure DevOps
IT projects · 38 repos
Asana
Mid-market PM · 412 projects
Monday.com
Boards · pulses indexed
Notion
Docs, minutes, RAID logs
Google Workspace
Drive + Calendar + Gmail
Week 16 / 2026
To: Steering Committee
Portfolio at a glance
38 active engagements · 3 escalated · 1 new pattern detected
Client A — ERP rolloutScore 87
Client C — M&A integrationScore 74
Client F — Data migrationScore 69
• Client A: schedule go/no-go review before Friday; budget signal matches historical overrun pattern (91%).
• Client C: request updated staffing plan; velocity drop on workstream 2.
• Client F: verify cutover window; dependency on legacy CRM looks under-scoped.
Aversight Intelligence Engine · Reviewed: M. Okonkwo, Partner
What happens in your first six months
Week 1–2 · Live now
Read-only connections live
Jira + SAP + SharePoint connected. First portfolio scan complete. Baseline scores published.
Week 4
First rules-based alerts
Configurable thresholds active. Your first audit-ready alert hits your inbox — with full evidence trail.
Month 3
Pattern recognition kicks in
ML has enough history to detect cross-project anomalies. First predictive alert usually arrives here.
Month 6
Predictive intelligence
Escalation prediction at >85% precision on your portfolio. Weekly briefings fully automated.
Month 12+
Compounding intelligence
Your knowledge base is now your unfair advantage. Every completed project teaches the engine.
Scenario simulation · Monte Carlo
Alpha-7 · what-if risk score distribution
1,000 iterations
Updated 14 min ago
Budget increase+15%
0%50%
Milestone delay+10 days
0d30d
Resource loss1 person
03
Score 30 (stable) Score 60 (high) Score 90 (critical)
Best case (P95)
Score 48
Watch band · 5% probability
Median (P50)
Score 72
Critical band · 50% probability
Worst case (P5)
Score 89
Deep critical · 5% probability
P(critical) 72% under current inputs P(high): 93%
Rules engine · Deterministic layer
Signal weights & thresholds
LIVE
5 signals · weighted sum → 0–100 risk score · recalculates across portfolio on save
budget_burn28%
alerts when burn rate > 1.3× plan at <50% timeline
milestone_drift22%
alerts when ≥ 2 milestones overdue
resource_conflict20%
alerts when allocation > 100% on any key role
open_risk_severity18%
alerts when P×I ≥ 15 (high/critical risks open)
risk_staleness12%
alerts when risk register > 14 days without update
Pattern engine · Cross-portfolio learning
5 pattern types · detected today: 2
Retrained weekly
on your portfolio
escalation_predictor 91%
Projects trending to critical — 5+ consecutive days with score >50, later hit critical threshold.
Affects: Alpha-7, Bravo-3 · detected 06:14 today
budget_burn_correlation 87%
Burn rate >1.3× plan at <50% timeline, combined with elevated open risk severity.
Affects: Alpha-7 · historical matches: 14 similar projects
milestone_cascade 72%
2+ overdue milestones on same project — historically predicts 6-week schedule slip.
Watching: Delta-12 · 1 overdue, 1 at risk
resource_cluster 68%
Key role over-allocated >100% across multiple projects in the portfolio.
Watching: 3 solution architects · 4 projects
trend_correlation 54%
5+ consecutive rising days on score — early signal that later correlates with critical outcomes.
Monitoring: no active matches this week
Every match logged · false positives flagged by users feed back into the model · confidence improves with your portfolio history
AI recommendation · LLM layer
Alpha-7 · suggested action
Claude Sonnet 4.6
Grounded in
budget_burn rule (fired 06:14 · burn ratio 1.4×)
Pattern: escalation_predictor (91% confidence)
Evidence: 4 BudgetSnapshots · 3 Milestones · 1 high-severity Risk
Action
Schedule go / no-go review with Alpha-7 steering team; freeze change requests for 4 weeks.
Who
J. Halvorsen (PM)
+ Steering Committee
Timeline
Before Friday
(3 business days)
Expected impact
Prevent ~€1.8M overrun
based on 14 historical matches
Priority
HIGH
01

Dein Portfolio — auf einen Blick.

Ein Blick. Jedes Signal, jeder Alert, jeder Trend. Die Form deines Portfolios in unter fünf Sekunden — vor deinem ersten Meeting. Klick in jede Zelle, um die Rohdaten zu sehen.

  • 4 Live-KPIs: offene Risiken, Eskalationen, Portfolio-Score, verhinderter Wert YTD
  • Interaktive Impact × Eintrittswahrscheinlichkeit Heat-Map
  • Top-Prioritäts-Alert-Feed (3 sichtbar, Rest per Klick)
  • Live-Signal-Stream von jedem verbundenen System
02

Alerts, auf die du vor dem Meeting reagieren kannst.

Jeder Alert liest sich wie ein Memo, nicht wie eine Log-Zeile. Ein konkreter Treiber. Ein Konfidenz-Score. Eine empfohlene Aktion. Dein Posteingang wird zur Entscheidungs-Queue — nicht zum Problem-Feed.

  • Klartext-Zusammenfassung, 3–5 Sätze
  • Numerische Treiber verknüpft mit dem zugrundeliegenden Ticket, der Bestellung oder SLA-Zeile
  • Ein-Klick-Öffnen in Jira, SAP, ServiceNow
  • Konfidenz-Scoring basierend auf 14+ historischen Matches
03

Jeder Alert ist bis zur Quelle auditierbar.

Der EU AI Act ist da. Aversight ist um transparentes Scoring gebaut. Jeder Alert zeigt die Rule-ID, die auslösenden Rohdaten, das gematchte historische Pattern und den exakten LLM-Output — mit Prompt und Logs archiviert.

  • Rule-Identifier + Ruleset-Version für jeden Alert
  • Direkte Zitate zu Ticket, Bestellung, SLA oder Dokument
  • Pattern-Match-Konfidenz + historische Referenzen
  • Vollständiges LLM-Prompt- & Output-Log für Audit
04

Jedes Projekt. Jeder Meilenstein. Risiko eingeblendet.

Dein Gantt — aber mit eingebauter Intelligenz. Rote Balken sind markierte Projekte. Flaggen markieren aktive Alerts. Die „Heute“-Linie bewegt sich selbst. Klick in einen Balken, und Aversight zieht das Ticket, die Bestellung oder die Sitzungsnotiz hinter dem Verzug.

  • Auto-synchronisiert aus MS Project, Jira, Asana oder Smartsheet
  • Risk-Overlay jede Nacht neu berechnet
  • Abhängigkeits-Map: wer blockt wen, mit Alert-Propagation
  • Kritischer Pfad neu berechnet bei jedem neuen Signal
05

Geliefert in die Tools, die dein Team sowieso öffnet.

Aversight ist Middleware — es sitzt zwischen deinen Datenquellen und deinen Outputs. Kein neues Dashboard zu pflegen. Keine Daten-Migration. Intelligenz landet als Standard-Format in dem Kanal, den dein Team täglich nutzt.

  • Dataflow-Push zu Power BI, Tableau, Looker (kein Custom Visual, kein ETL)
  • Wöchentliches HTML-E-Mail-Briefing — jede Aussage mit Rohdaten verlinkt
  • Gebrandete PDF / PPTX / DOCX Exporte · automatisch übersetzt EN/DE/FR/ES
  • REST API + Webhooks · OpenAPI-Schema · integrierbar in jedes Downstream-System
  • Teams / Slack Routing nur für kritische Alerts
06

Signale aus jedem System. Vielfalt by design.

Je mehr Signal-Vielfalt, desto schärfer die Intelligenz. Aversight liest aus 8+ Enterprise-Systemen out-of-the-box — Tickets, ERP-Daten, Dateien, E-Mails, Kalender — und 40+ mehr via REST.

  • Vorgefertigt: Jira, SAP, ServiceNow, SharePoint, MS Project, Outlook, Excel, Azure DevOps
  • Live-Statusansicht: letzter Scan, fehlgeschlagene Quellen, Zeilenzahl
  • Read-only Service-Accounts — null Schreibzugriff
  • SOC 2 Type II, ISO 27001, DSGVO-konform standardmäßig
07

Board-fertige Briefings. Mit einem Klick.

Jeden Montag landet ein One-Pager in deinem Postfach. Top-Risiken. Kundenfertige Sprache. Weiterleiten an das Steering Committee ohne Umformatieren. White-Label-Modus setzt dein Logo darauf für externe Engagements.

  • Gebrandete PDF + editierbare PPTX & DOCX Outputs
  • Automatische Übersetzung: EN / DE / FR / ES
  • White-Label-Modus für Kunden-Deliverables
  • Jede Aussage mit Evidence verlinkt für Q&A
08

Wert in Wochen — nicht Quartalen.

Typischer Einführungspfad: Read-only-Verbindungen in Woche zwei, erster Audit-fertiger Alert bis Woche vier, Pattern-Erkennung ab Monat drei, prädiktive Intelligenz ab Monat sechs. Deine Praxis fakturiert schneller, weil die Intelligenz früher läuft.

  • Woche 1–2: Baseline-Scoring über das gesamte Portfolio
  • Woche 4: erster regelbasierter Alert mit voller Evidence
  • Monat 3: Pattern-Erkennung + projektübergreifende Anomalien
  • Monat 6+: prädiktive Alerts mit >85% Präzision
09

Unter der Haube: 10.000 Zukunftsszenarien pro Projekt, jede Nacht.

Jede Nacht führt Aversight 10.000 Monte-Carlo-Simulationen pro aktivem Projekt durch. Worst Case, Median, Best Case — mit den Treibern, die das Ergebnis am stärksten bewegen, nach Ranking. Keine Blackbox: jede Annahme ist sichtbar, editierbar und für Audit geloggt.

  • P5 / P50 / P95 Ergebnis-Verteilungen pro Projekt
  • Editierbare Annahmen — sieh den Impact in Sekunden
  • Treiber-Dekomposition: welche Variable das Ergebnis am stärksten bewegt
  • Export nach Excel mit vollständigem Simulations-Log für Audit
10

Die Rules Engine: jeder Alert ist auditierbarer Code.

Die deterministische Schicht. Jede Regel ist in Klartext geschrieben, versioniert, von Legal und AI-Committee geprüft und test-covered. Du siehst genau, was ausgelöst würde, warum, und die historische Präzision — bevor du es in Produktion hebst.

  • WHEN / THEN Syntax — lesbar von Risikomanagern, nicht nur Engineers
  • Test-getrieben: jede Regel mit True-Positive / False-Positive Historie
  • Versioniert: Rollback jeder Regel auf jede vorherige Version
  • Approval-Workflow: Legal- & AI-Committee-Freigabe vor PROD
11

Pattern-Erkennung: deine Projekte, gerankt gegen die Historie.

Die statistische Schicht. Jedes aktive Projekt wird in einen 248-Feature-Vektor eingebettet und gegen 1.240 abgeschlossene Projekte deiner Organisation gerankt. Wenn die engsten historischen Matches überzogen haben — wirst du gewarnt. War das Match-Pattern letztes Mal ein False Positive — die Engine erinnert sich und gewichtet es niedriger.

  • 248-dimensionales Projekt-Embedding, auf deinen Daten trainiert
  • Top-5 historische Matches mit Konfidenz + tatsächlichem Outcome
  • Feedback-Loop: von Nutzern markierte False Positives justieren das Modell
  • Wöchentlich neu trainiert mit deinen abgeschlossenen Projekten — wächst über Zeit
12

KI-Empfehlungen — fundiert, nicht generiert.

Die generative Schicht sitzt über Regeln und Patterns. Claude Sonnet 4.6 verwandelt den deterministischen Output in Klartext-Aktionen — aber nur mit Daten, die die Rules Engine und ML schon verifiziert haben. Keine Halluzinationsschicht. Jeder Prompt und Output wird 7 Jahre für Audit-Abruf geloggt.

  • Ausschließlich fundiert in Rule-Output + Pattern-Daten + Rohdaten
  • Klartext-Aktion („Go/No-Go-Review vor Freitag ansetzen“), keine Zusammenfassung
  • Vollständiges Prompt + Output für EU-AI-Act-Audit geloggt (7 Jahre Aufbewahrung)
  • Ein-Klick Akzeptieren / Bearbeiten / Ablehnen — jede Entscheidung als Training-Signal erfasst

Warum Lieferketten immer wieder überraschen.

01

Lieferantengesundheit im Blindflug

Die Finanzdaten Ihrer Tier-1-Lieferanten prüfen Sie jährlich. Aber Bonitätsverschlechterungen, Produktionsausfälle und Führungswechsel passieren dazwischen — und Sie erfahren davon erst mit der verspäteten Lieferung.

02

Unsichtbare Konzentrationsrisiken

Drei Ihrer Tier-1-Lieferanten beziehen vom selben Tier-2-Anbieter. Wenn dieser ausfällt, stehen nicht eine, sondern drei Produktionslinien still — ein Risiko, das in keiner Tabelle sichtbar ist.

03

Reaktiv statt vorausschauend

Störungen werden erst gemanagt, wenn sie eintreten. Alternativlieferanten werden unter Zeitdruck aktiviert — mit Aufpreisen, Qualitätsrisiken und verlängerten Lieferzeiten, die vermeidbar gewesen wären.

Was Aversight für Einkauf und Supply Chain überwacht.

Vier KI-gestützte Signalkategorien — Ihr Lieferantenportfolio wird kontinuierlich ausgewertet.

📦

Lieferanten-Gesundheitsindex

Überwacht finanzielle Stabilität, Liefertreue, Qualitätskennzahlen und Nachrichtenlage jedes Lieferanten — täglich aktualisiert, über alle Tiers hinweg.

Lieferanten · Täglich
📈

Konzentrationsrisiko-Mapping

Identifiziert versteckte Abhängigkeiten in Ihrer Lieferkette — etwa gemeinsame Tier-2-Lieferanten, geografische Cluster oder Single-Source-Positionen.

Konzentration · Multi-Tier
🎯

Störungsszenario-Simulation

Simuliert die Auswirkungen von Lieferantenausfällen auf Ihre Produktion — inklusive Zeitverlust, Kostenfolgen und Alternativlieferanten-Verfügbarkeit.

Szenarien · Prädiktiv
📋

Liefertreue-Trendanalyse

Erkennt schleichende Verschlechterungen in der Liefertreue einzelner Lieferanten — bevor sie kritische Schwellenwerte erreichen und Ihre Produktion gefährden.

Trends · Frühindikator

Live-Frühwarnung — so wie sie in Ihrem Power BI erscheint.

Power BI — Aversight Supply Chain Warnungen
⚠️
Lieferant TechComp GmbH — Bonitätsverfall
Bonitätsrating von TechComp GmbH ist in den letzten 30 Tagen um zwei Stufen gefallen. Gleichzeitig steigende Lieferverzögerungen (+22 %). TechComp beliefert 3 Ihrer Produktionslinien. Alternativlieferanten-Check empfohlen.
Kritisch Erkannt vor 4 Std.
⚠️
Tier-2-Konzentration — Halbleiter-Cluster
5 Ihrer Tier-1-Lieferanten beziehen kritische Halbleiterkomponenten vom selben Tier-2-Anbieter in Taiwan. Geopolitische Risikolage erhöht. Szenario-Simulation zeigt: Bei Ausfall 23 Mio. € Produktionsausfall über 12 Wochen.
Hoch Erkannt vor 1 Tag
💡
Lieferant MecaParts AG — Liefertreue-Drift
Liefertreue von MecaParts AG ist in den letzten 8 Wochen von 96 % auf 87 % gefallen. Muster deutet auf interne Kapazitätsprobleme hin. Bei Fortsetzung des Trends wird die kritische Schwelle in 3 Wochen erreicht.
Beobachten Erkannt vor 2 Tagen
Eingesetzt von Einkaufs- und Supply-Chain-Teams bei
DACH-Mittelstand-Produktion DAX40-Industriekonzerne Globale Logistik- & Speditionskonzerne Automobil-OEMs

Wir hatten über 2.000 Lieferanten in unserem Portfolio — aber keine Möglichkeit, Risiken systematisch zu überwachen. Als ein Tier-2-Lieferant ausfiel, standen drei unserer Linien still. Mit Aversight hätten wir das Signal fünf Wochen früher gesehen. Heute sehen wir es. Die Transparenz über unser gesamtes Lieferantennetzwerk hat unseren Einkauf fundamental verändert.

SB
Stefan B.
VP Procurement, Automobil-OEM
Wenn Sie der Risk-Praktiker sind

So werden Sie zum strategischen Berater.

Hören Sie auf, der zu sein der Probleme präsentiert. Werden Sie der, der Lösungen mit Daten präsentiert die Führungskräfte nicht ignorieren können.

ROI berechnen →
Wenn Sie der Entscheider sind

Das sollte Ihr Team Ihnen zeigen.

Ihre Risikodaten enthalten bereits die Antworten. Aversight macht sie sichtbar — damit Sie Wochen früher handeln können als Ihre Wettbewerber.

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Was das für Ihre Rolle bedeutet

Als Analyst

Sie verfolgen die Lieferantenleistung in Excel und hoffen, Probleme zu erkennen, bevor sie die Produktion treffen. Aversight zeigt Ihnen die Lieferanten-Saison-Geografie-Muster, die Störungen Wochen im Voraus vorhersagen.

Als Risk Manager

Sie bewerten Lieferantenrisiken beim Onboarding und hoffen, dass die Bewertung aktuell bleibt. Das tut sie nie. Mit Aversight werden Lieferantenrisikowerte täglich aktualisiert — und Sie sehen systemische Muster über die gesamte Lieferkette.

Als Director

Eine einzige Lieferkettentörung kann die Marge eines ganzen Quartals vernichten. Mit Aversight sehen Sie die frühen Signale — und Ihr Einkaufsteam handelt, bevor die Störung eintrifft.

Wird jeden Tag intelligenter

Aversight korreliert die Lieferantenleistung über alle Ihre Projekte hinweg — und macht systemische Risiken sichtbar, die kein einzelner Projektmanager sehen würde. Ab Monat 6 prognostiziert es Lieferantenprobleme, bevor sie eintreten.

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