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Warum IBM Decision Optimization?
IBM Decision Optimization ist eine Lösung für präskriptive Analysen. Mit dieser Lösung können Unternehmen aus Branchen wie Handel, Fertigung, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Behörden und anderen sehr datenintensiven Branchen bessere Entscheidungen treffen und Geschäftsziele erreichen, indem komplexe Optimierungsprobleme gelöst werden.
IBM Decision Optimization-Lösungen bieten Funktionen für die Erstellung von Optimierungsmodellen. Dabei helfen allgemeine Programmiersprachen-APIs wie Python, Java oder OPL, um die gesamte Breite an Optimierungsmodellen mithilfe bewährter und leistungsfähiger Optimierungsengines abzudecken.
IBM Decision Optimization ist integraler Bestandteil von IBM Watson® Studio. So können die Benutzer von allen Data-Science-Funktionen von IBM Watson Studio profitieren wie Zugriff auf Modelle für maschinelles Lernen, Übergabe der Ergebnisse von Vorhersageanalysen an die Decision Optimization-Engine, Zugriff auf offene Excel-Arbeitsmappen, Visualisierungs- und Datenkonnektivitätsoptionen.
Entscheidungsoptimierung mithilfe von maschinellem Lernen
IBM Decision Optimization for Watson Studio unterstützt Data-Science-Teams, die das Potenzial von präskriptiven Analysen in IBM Data Science Experience nutzen wollen.
Mit dieser Lösung können Teams Optimierungsverfahren und Methoden für maschinelles Lernen mit Modellmanagement, -bereitstellung und anderen Data-Science-Funktionen kombinieren, um optimale Lösungen zu entwickeln, die die betriebliche Effizienz verbessern. In diesem Webseminar erfahren Sie, wie Decision Optimization die Methoden für maschinelles Lernen ergänzt und Millionen von Möglichkeiten auswertet, um die beste Lösung zu finden.
Die wichtigsten Vorteile
Leistungsstarke Optimierungsengines für mehr Leistung
Die branchenführenden CPLEX® Optimizer- und CP Optimizer-Engines können helfen, das breite Spektrum von Optimierungsproblemen zu lösen und schneller Ergebnisse zu liefern.
Bessere Nutzung: Kapital, Personal, Ausrüstung, Fahrzeuge, Einrichtungen, Kapital, Personal, Ausrüstung, Fahrzeuge und Einrichtungen.
Schnelle Erstellung von Optimierungsmodellen mithilfe Ihrer bevorzugten Sprache
Erstellen Sie Modelle für die Planung von Anwendungsfällen mithilfe innovativer Funktionen wie Verarbeitung natürlicher Sprache. Erstellen Sie Optimierungsmodelle entweder mit allgemeinen Programmiersprachen-APIs wie Python, Java oder der optimierungsspezifischen Optimization Programming Language (OPL).
Zugang zu mehr Data-Science-Features
Decision Optimization ist ein integraler Bestandteil von IBM Watson Studio und bietet Zugriff auf eine breite Palette von Data-Science-Funktionen wie maschinelles Lernen und Vorhersagemodelle.
Kundenbericht
FleetPride schafft mehr Effizienz beim Supply-Chain-Management mit IBM Analytics-Lösungen
FleetPride macht seine Lieferkette effizienter, indem Führungskräften in der Lieferkette detaillierte operative Daten mithilfe von IBM CPLEX Optimization Studio bereitgestellt werden.
Produkte
IBM ILOG® CPLEX® Optimization Studio
Mit dieser Lösung steht Ihnen ein Modellentwicklungs-Toolkit für die schnelle Entwicklung von Modellen für die Entscheidungsoptimierung mithilfe mathematischer Programmierung und Constraintprogrammierung zur Verfügung.
IBM Decision Optimization for Watson Studio
Stellen Sie Geschäftsergebnisse durch die Kombination aus Optimierungsfunktionen und anderen Data-Science-Funktionen in IBM Watson Studio zur Verfügung.
IBM Decision Optimization Center
Erstellen, implementieren und verwenden Sie optimierte Anwendungen für die bessere Entscheidungsfindung im Unternehmen. Dies umfasst Datenanalyse und Visualisierung, Szenarienmanagement, bereichsübergreifende Planung und Was-wäre-wenn-Analysen.
IBM Decision Optimization on Cloud
Nutzen Sie Software für Advanced Analytics und Entscheidungsoptimierung in der Cloud, um Ihre schwierigsten Aufgaben bei Planung und Terminierung zu meistern.
IBM ILOG CPLEX Optimizer for z/OS®
CPLEX Optimizer ist auf z/OS mit C- und C++-APIs für Modellierungszwecke verfügbar. Nutzen Sie CPLEX Engine on z/OS zur Auflösung mathematischer Programmiermodelle wie MIP/MIQCP.
Lösungen
Planning Analytics
Sie nutzen für Ihre Planung immer noch einen manuellen Ansatz nach dem Versuch-und-Irrtum-Prinzip? Beschleunigen Sie Ihre Planungszyklen und verbessern Sie die Planungsqualität mit IBM Decision Optimization.
SPSS® Modeler
Sie wollen vorhersagen, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird? IBM Decision Optimization kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, welche Maßnahmen Sie ergreifen müssen.
IBM Watson Studio
Nutzen Sie die weltweit führenden IBM Lösungen für die mathematische Programmierung und Constraintprogrammierung, mit denen Sie auch die schwierigsten Datenprobleme lösen können.
Ressourcen
Entdecken Sie einen besseren Weg, um verlässliche Entscheidungen zu treffen
Nutzen Sie die leistungsfähigen Funktionen für die Entscheidungsoptimierung in IBM Watson Studio
Video
Features und Funktionen von IBM ILOG CPLEX Optimization Studio
Lösungsübersicht
Warum IBM ILOG CPLEX Optimization Studio die beste Wahl für die Entscheidungsfindung ist
Kombinieren Sie Optimierung und maschinelles Lernen für optimale Geschäftsergebnisse
Optimale Geschäftsentscheidungen mit maschinellem Lernen und IBM Decision Optimization
Kundenerfolgsstorys
Optimierte Prozesse fördern Innovationen in Unternehmen aus der Tankwagentransportbranche
Optimierungssoftware von IBM hilft dem Unternehmen, effiziente Transportwege nahezu in Echtzeit zu finden, wodurch enorme Kosteneinsparungen und mehr Wachstum ermöglicht werden.
Neue Geschäftsmodelle für Energieunternehmen mit CPLEX Optimizer Engine
IBM ILOG CPLEX Optimizer ermöglicht Greencom Networks die Berechnung optimaler Strategien zur Maximierung der Energieeffizienz.
Continental Tires verhindert Produktionsengpässe
IBM Decision Optimization Center unterstützt Continental Tires bei intelligenteren Entscheidungen zu Investitionen in das Produktionsnetzwerk.
Ausbildung der Operations-Research-Forscher der nächsten Generation
Die Kadetten von West Point nutzen IBM Prescriptive Analytics-Technologien, um hoch komplexe Probleme zu modellieren und zu lösen – zum Beispiel, wie die Lebensmittelversorgung an der Akademie am besten gewährleistet und der Energieverbrauch gesenkt werden kann.
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