Phase 7.1: Vier Zielgruppen-One-Pager im Vorwort

Setzt Paket 4 aus Verbesserungen_03.md um. Das Titelblatt wirbt seit dem
Umbau mit Entscheidern, Ingenieuren und Investoren - die Lernpfade waren
aber nach Themen geschnitten, nicht nach Rollen. Der neue Abschnitt "Fuer
wen dieses Buch geschrieben ist" steht zwischen "Wie dieses Buch aufgebaut
ist" und den Lernpfaden: vier Einstiege, jeder mit Schmerzpunkt, drei
Belegen, dem passenden Pfad und der Frage, an der es in dieser Rolle
scheitert.

Die Entscheidung, die den Abschnitt traegt: nur gemessene Zahlen. Jeder
Beleg ist ein Ergebnis, das im Buch gerechnet wird - der 149-%-Aufschlag des
Erwartungswert-Plans, der Schattenpreis, der nur bis +15 Stunden gilt, VaR
1,86 % gegen CVaR 2,99 % bei einem schlechtesten Tag von -23,0 %, das Modell
mit dem schlechteren MSE und der besseren Entscheidung.

Und eine Erwartung wird ausdruecklich enttaeuscht: Verbesserungen_03
verlangt fuer die Managementseite "typischer ROI und Amortisationszeit". Das
Buch hat diese Zahlen nicht, und jede hier genannte waere erfunden. Der
One-Pager sagt das offen und nennt stattdessen die beiden Werkzeuge, mit
denen der Leser seine eigene Zahl ausrechnet: den EVPI als Obergrenze fuer
jedes Prognoseprojekt und die Kostenzurechnung aus Constraint Attribution.

Kein neues Programm, keine neue Aufgabe - der Abschnitt buendelt
Vorhandenes. Querverweise 730 -> 755, PDF 744 -> 746 Seiten.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

Operations_Research_mit_Python_Version_04.md

@@ -272,6 +272,64 @@ Jedes Kapitel folgt derselben Struktur. Wenn Sie wissen, wie die Bausteine funkt
 
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+## Für wen dieses Buch geschrieben ist {-}
+
+Die Lernpfade weiter unten sind nach **Themen** geschnitten. Dieser Abschnitt ist nach **Rollen** geschnitten: vier Einstiege für vier Arten, mit Optimierung zu tun zu haben. Jeder nennt den Schmerzpunkt, drei Dinge, die das Buch dafür wirklich liefert — mit den Zahlen, die es dazu misst —, den passenden Lernpfad und die Frage, an der es in dieser Rolle am häufigsten scheitert.
+
+Suchen Sie sich einen aus. Sie können auch alle vier überspringen; nötig sind sie nicht.
+
+### Für Entscheider und Manager — der Geschäftsfall {-}
+
+> *„Wir planen seit Jahren mit Erfahrungswerten, und es funktioniert. Warum sollte ein Modell das besser können — und was kostet mich der Irrtum, wenn ich es nicht tue?“*
+
+* **Was Planen mit Durchschnitten kostet, wird hier beziffert, nicht behauptet.** Im Kraftwerkseinsatz aus [Kapitel 17](#kap-supplychain) kostet ein Plan, der mit dem Wind-**Erwartungswert** rechnet, in der Wirklichkeit **149 % mehr** als einer, der 40 Szenarien berücksichtigt — 874 870 € statt 351 356 € — und führt in **28 von 40 Szenarien** zum Lastabwurf statt in keinem.
+* **„Wie sicher soll es sein?“ wird eine Preisfrage.** [Abschnitt 12.7](#sec:unsicherheit-chance-constraints) rechnet aus, was ein Prozentpunkt Versorgungssicherheit kostet: rund 56 000 € auf dem Weg zu 80 %, rund 254 000 € zwischen 95 und 99 %. Das **4,5-fache**. Wer 99,9 % fordert, ohne diese Kurve gesehen zu haben, fordert ins Blaue.
+* **Für die Sitzung gibt es einen Bericht, keine Tabelle.** [Abschnitt 22.4](#sec:praxisfallen-attribution) beziffert je Nebenbedingung, was sie den Plan kostet, und formuliert daraus Sätze in Alltagssprache. Für die Frage des Betriebsrats — *„warum ausgerechnet ich?“* — liefert [Kapitel 22](#kap-praxisfallen) den Constraint-Trace, der die einzelne Zuweisung begründet.
+
+**Ihr Weg.** Zuerst Pfad E (2–4 Stunden): [Abschnitt 1.5](#sec:einfuehrung-historischer-kontext-und-evolution) und [Anhang B](#anhang-modellierungsmuster). Wenn Sie danach wissen wollen, was in Ihrem Betrieb geht, Pfad B und Projekt **P1** oder **P2**.
+
+**Woran es scheitert.** Nicht am Modell, sondern an der Einführung — das ist der meistgenannte Befund in [Kapitel 22](#kap-praxisfallen). Und an einer Verwechslung, die dieses Buch Ihnen nicht abnehmen kann: Ein Bericht erklärt das **Modell**, nicht die **Wirklichkeit**. Ist ein Deckungsbeitrag falsch geschätzt, ist er überzeugend **und** falsch. Fragen Sie deshalb jedes Mal, worauf eine Zahl beruht.
+
+> **Eine Erwartung, die dieses Buch enttäuscht:** Es nennt keine ROI-Kennzahl und keine Amortisationsdauer. Beide hängen an Ihrem Betrieb, und jede Zahl hier wäre erfunden. Was es stattdessen liefert, ist das Werkzeug, Ihre eigene auszurechnen: den **EVPI** in [Kapitel 12](#kap-unsicherheit) (was eine perfekte Prognose überhaupt wert wäre — eine Obergrenze für jedes Prognoseprojekt) und die Kostenzurechnung aus [Abschnitt 22.4](#sec:praxisfallen-attribution).
+
+### Für Ingenieure und Produktionsplaner — die Physik des Systems {-}
+
+> *„Der Engpass wandert. Kaum ist eine Maschine entlastet, steht die nächste — und niemand kann mir vorher sagen, welche.“*
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+* **Der Engpass lässt sich benennen und bepreisen.** [Abschnitt 22.4](#sec:praxisfallen-attribution) rechnet für jede Kapazität aus, was die nächste Stunde wert ist — und wie weit dieser Wert trägt. Im Beispiel gilt der Schattenpreis der Lackiererei exakt bis **+15 Stunden**; eine ganze Sonderschicht von 30 Stunden bringt deshalb 60 € statt der rechnerischen 120 €. **Die zweite Hälfte wäre bezahlt und wirkungslos.**
+* **Rüstzeiten, Reihenfolgen, Taktzeiten sind der Kern, nicht die Ausnahme.** [Kapitel 7](#kap-cpsat) modelliert Maschinenbelegung mit Intervallvariablen, [Kapitel 9](#kap-metaheuristiken) zeigt am selben Fall das Gesamtbild: Faustregel 2 497 Minuten Rüstzeit, CP-SAT allein 2 628, Simulated Annealing 2 343, Annealing plus LNS **2 289** — und die untere Schranke bei 1 768, damit sichtbar bleibt, wie viel Luft noch da ist.
+* **Wenn der Solver zu lange braucht, gibt es Zahlen statt Ratschläge.** [Abschnitt 7.7](#sec:cpsat-parallele-suche) misst, was mehrere Suchstränge bringen (hier Faktor 12,3) — und ab wo mehr Arbeiter wieder schaden.
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+**Ihr Weg.** Pfad B bis [Kapitel 7](#kap-cpsat), dann Projekt **P5** (Produktionsplanung mit Rüstkosten). Wenn Ihre echten Instanzen den Solver stehen lassen: [Kapitel 9](#kap-metaheuristiken) und Projekt **P9**.
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+**Woran es scheitert.** An der Verwechslung von *bindend* und *teuer*. Eine Bedingung kann den Plan berühren und trotzdem **nichts** kosten — im Beispiel von [Abschnitt 22.4](#sec:praxisfallen-attribution) gilt das für eine von fünf bindenden. Wer sie nachverhandelt, gewinnt nichts und hält das Verfahren für nutzlos.
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+### Für Investoren und Finanzanalysten — Risiko und Ertrag {-}
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+> *„Die Optimierung liefert mir Gewichte, die kein Mensch halten würde: 60 % in einem Titel, null in fünf anderen. Und im nächsten Quartal sieht sie völlig anders aus.“*
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+* **Der Grund dafür steht in [Kapitel 18](#kap-finanzdaten), nicht in [Kapitel 19](#kap-markowitz).** Eine aus kurzen Zeitreihen geschätzte Kovarianzmatrix ist schlecht konditioniert; der Optimierer setzt dann auf Schätzrauschen. Shrinkage nach Ledoit-Wolf ist das Gegenmittel; ihre Wirkung wird an **Eigenwertspektrum und Konditionszahl** gemessen, nicht behauptet.
+* **Der VaR verschweigt genau das, worauf es ankommt.** In der Stichprobe aus [Kapitel 20](#kap-cvar) sagt der VaR: „an 95 % der Tage höchstens **1,86 %** Verlust“. Der CVaR sagt: „und wenn doch, dann im Mittel **2,99 %**“. Der schlechteste Tag der Stichprobe liegt bei **−23,0 %** — am VaR ändert dieser eine Tag **nichts**, am CVaR sehr wohl. Deshalb ist der CVaR die Größe, die man optimiert.
+* **Transaktionskosten und Rebalancing sind Teil des Modells, nicht ein Abzug danach.** [Kapitel 20](#kap-cvar) nimmt sie in die Zielfunktion, [Kapitel 21](#kap-handelsmaschine) setzt den Backtest daneben — samt der Fallen, die einen guten Backtest wertlos machen.
+
+**Ihr Weg.** Pfad D, und zwar **mit** [Kapitel 18](#kap-finanzdaten). Danach Projekt **P6** (Portfolio-Rebalancer) oder **P7** (Risikoreport mit CVaR und Stresstests).
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+**Woran es scheitert.** An der Reihenfolge. Wer bei Markowitz einsteigt und die Datenkapitel überspringt, bekommt ein Modell, das seine eigenen Schätzfehler maximiert — und merkt es erst im Echtgeldbetrieb.
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+### Für Studierende und Data Scientists — die Methodik {-}
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+> *„Ich kann ein Modell trainieren und den Fehler senken. Aber wie wird aus einer Prognose eine Entscheidung — und woher weiß ich, dass sie gut ist?“*
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+* **Die unbequemste Erkenntnis zuerst.** [Kapitel 15](#kap-prognose) zeigt an einem gerechneten Fall, dass das Modell mit dem **schlechteren** MSE die **günstigere** Entscheidung trifft. Prognosegüte und Entscheidungsqualität sind zwei verschiedene Größen; wer die eine optimiert, bekommt die andere nicht geschenkt.
+* **Dieselbe Mathematik, zwei Welten.** [Kapitel 16](#kap-bruecke) lässt **denselben Code** einmal über eine Werkstatt und einmal über ein Depot laufen — und benennt die drei Stellen, an denen die Analogie endet. Struktur zu erkennen ist die eigentliche Fähigkeit, nicht Bibliothekskenntnis; zu wissen, wo eine Analogie aufhört, gehört dazu.
+* **Es wird gerechnet, nicht nacherzählt.** Zu jedem Kapitel gehören Aufgaben mit vollständigen Lösungen, Handrechnungen und ein „Finde den Denkfehler“ — und jedes abgedruckte Ergebnis stammt aus einem echten Lauf des danebenstehenden Programms.
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+**Ihr Weg.** Pfad A, wenn Sie Zeit haben. Sonst Pfad B oder D bis zum ersten Projekt und von dort zurück in die Grundlagen. Für eigene Fragestellungen: Projekt **P8**.
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+**Woran es scheitert.** An der Annahme, ein Solver sei eine Bibliothek wie jede andere. Die schwierige Arbeit steckt in der Formulierung — [Kapitel 4](#kap-modellierung) ist deshalb kein Vorgeplänkel, sondern das Kapitel, auf das alle anderen aufbauen.
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 ## Lernpfade {-}
 
 Sie müssen nicht alles lesen, um etwas Nützliches bauen zu können.