为何选择 IBM Decision Optimization?

IBM Decision Optimization 是一款规范性分析解决方案,支持商业、制造、金融服务、医疗保健、电信、政府和其他数据高度密集型行业的组织通过解决复杂的优化问题,做出更明智的决策并实现业务目标。

IBM Decision Optimization 解决方案提供的功能有助于创建优化模型,使用通用编程语言 API(如 Python、Java 或 OPL),借助经过验证的强大优化引擎来解决多种优化模型。

IBM Decision Optimization 是 IBM Watson® Studio 的一个组成部分,因此用户可以利用 IBM Watson Studio 的所有数据科学功能,例如,访问机器学习模型、将输出信息从预测分析传递至 Decision Optimization 引擎,以及从 IBM Watson Studio 访问开放式笔记本功能、可视化功能和数据连接选项。 

优化机器学习决策

IBM Decision Optimization for Watson Studio 可以帮助数据科学团队利用 IBM Data Science Experience 中规范性分析的强大力量。

该解决方案支持团队将优化和机器学习技术与模型管理、部署和其他数据科学功能相结合,从而开发可提高运营效率的最佳解决方案。观看此网络研讨会,了解 Decision Optimization 如何补充机器学习技术,通过评估数以百万计的可能性来寻找最佳解决方案。

主要优点

强大的优化引擎,帮助实现更快速的性能

业界领先的 CPLEX® Optimizer 引擎和 CP Optimizer 引擎可解决多种优化问题,并可快速交付结果。

更好地利用:资本、人员、设备、车辆和设施。

使用首选语言快速构建优化模型

使用创新功能(如自然语言处理)构建用于调度用例的模型。使用通用编程语言 API,比如 Python、Java 或特定于优化的 Optimization Programming Language (OPL) 来创建优化模型。

特色客户成功案例

FleetPride 通过 IBM Analytics 大幅提升供应链管理效率

FleetPride 使用 IBM CPLEX Optimization Studio 获取颠覆性的运营数据洞察并交付给供应链经理,从而大幅提升供应链效率。

产品

IBM ILOG® CPLEX® Optimization Studio

提供模型开发工具箱,帮助使用数学规划和约束规划快速开发决策优化模型。

IBM Decision Optimization for Watson Studio

通过将优化与 IBM Watson Studio 上的其他数据科学功能相结合来交付业务成果。

IBM Decision Optimization Center

构建、部署和使用基于优化的企业决策应用程序。包括数据分析和可视化、场景管理、协作规划和假设分析等功能。

IBM Decision Optimization on Cloud

利用云端的高级分析和决策优化软件来解决最棘手的规划和调度难题。

IBM ILOG CPLEX Optimizer for z/OS®

CPLEX Optimizer 可在 z/OS 上运行,并使用 C 和 C++ API 进行建模。利用 z/OS 上的 CPLEX 引擎来求解数学规划模型,如 MIP/MIQCP。

解决方案

Planning Analytics

仍然采用手动的试错方法进行规划?利用 Decision Optimization 缩短规划周期并提升规划质量。

SPSS® Modeler

您已经预测到未来会发生什么,那么下一步措施是什么?Decision Optimization 可以帮助您确定下一步采取怎样的行动。 

IBM Watson Studio

利用 IBM 全球领先的解决方案引擎进行数学规划和约束规划,帮助您应对最严峻的数据挑战。

客户成功案例

散装油轮运输公司借助优化功能推动创新

IBM 的优化软件帮助该公司近乎实时地找到高效的运输路线,从而实现巨大的成本节约并支持业务增长。

面向使用 CPLEX Optimizer 引擎的能源公司的新业务模型

IBM ILOG CPLEX Optimizer 让 Greencom Networks 能够计算最佳策略,从而最大限度提高能效。

Continental Tires 预防出现生产瓶颈

IBM Decision Optimization Center 帮助 Continental Tires 在制造网络投资方面做出明智的决策。

培训下一代运筹人员

西点军校的学员使用 IBM 规范性分析技术来模拟和解决高度复杂的问题,例如,如何最好地保护学院的食品供应并降低其能源消耗。

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