Optimierungssoftware mit präskriptiven Analysefunktionen.
IBM Decision Optimization ist eine Familie an Software zur Optimierung der Analysemöglichkeiten. In IBM Decision Optimization werden mathematische Optimierungsmodelle in einer einfach zu erlernenden Sprache definiert, durch einen Algorithmus („Solver“) bei gegebenen Rahmenbedinungen („Constraints“) simuliert und optimale Lösungen gefunden.
Treffen Sie bessere und gezieltere Entscheidungen.
In komplexen Geschäftsprozessen ergeben sich aus der Kombinatorik möglicher Einzelparameter unendliche Möglichkeiten an unterschiedlichen Entscheidungen. Um aus den Einzelparametern, unter gegebenen Abhängigkeiten und Einschränkungen das Optimum zu bestimmen, sind daher eine Vielzahl von Versuchen und Rechenoperationen notwendig. Mit IBM Decision Optimization ist es einfacher, die Abhängigkeiten zu beschreiben, um aus diesen vollautomatisch und schnell die optimalen Lösungen zu berechnen. Indem Sie bessere Analysemöglichkeiten haben, können Sie infolge dessen auch bessere Entscheidungen zugunsten Ihres Unternehmenserfolges treffen.
Expertise. Modellierung. Umsetzung.
Wir haben in zahlreichen Projekten unser Wissen rund um IBM Decision Optimization (und dem Vorgängerprodukt „ILOG CPLEX“) bewiesen. Insbesondere die mathematische Definition, aus der erst die technische abgeleitet wird, stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen. Unsere Mathematiker sind Experten in der Modellierung und der anschließenden Übersetzung in die Sprache von IBM Decision Optimization.
Mathematische Algorithmen ermöglichen ein schnelles und effizientes Verbessern von teilweise gegenläufigen Vorgaben. Zur Produktfamilie von IBM Decision Optimization gehören u.a.:
ILOG CPLEX Decision Optimization Studio:
Eine integrierte Entwicklungslösung zur Definition von Optimierungsmodellen.
IBM Decision Optimization Center:
Die komplette Plattform zur Erstellung und Implementierung von Anwendungen für die durchgängige Entscheidungsunterstützung.
CPLEX:
Das ist der Werkzeugkasten für den Optimierer. Mit Hilfe der Programmiersprache OPL (Optimization Programming Language) werden Funktionen miteinander in Verbindung gesetzt und Prozesse modelliert. Eine Auswertung erfolgt entsprechend der definierten KPI. Da die Programmiersprache OPL eigens zum Abbilden von mathematischen Formeln konzipiert wurden, können sowohl Entwickler als auch Mathematiker schnell und intuitiv mit ihr umgehen.
Decision Optimization Service:
Der hinter diesen und anderen Plattformen die eigentliche Berechnung durchführt.
Als integraler Bestandteil der IBM Data Science Plattform „Cloud Pak for Data“ bzw. „IBM Watson Studio” wurde die Entscheidungsoptimierung entscheidend erweitert und in den Data Science Prozess eingebettet. Nun stehen in Watson Studio neben den klassischen Notebooks und anderen Werkzeugen für den Data Scientisten auch Funktionen für die Entscheidungsoptimierung zur Verfügung. Einerseits werden Entwickler/-innen mit einer Oberfläche zur klassischen Modellierung in OPL (siehe CPLEX) unterstützt, anderseits können weniger technische Anwender für vorbestimmte Szenarien mittels eines Assistenten schnell Modelle entwickeln.
Die Optimierungstools eignen sich für alle Branchen und Unternehmenszweige. Beispiele sind Transportwesen, Personaleinsatzplanung, Produktionsplanung, Versicherungsmanagement u. ä.
