最適化の目標

オーダーは、 IBM® Sterling Intelligent Promisingに送信されるたびに、多目的最適化を実行して、それを満たすための最適なオプションを決定します。

提供サービスの種類に応じて、 Sterling Intelligent Promising は、フルフィルメントコストの削減や在庫の効率的な活用を目的とした注文の最適化を行う際、ビジネスの最適化目標を考慮するために、2つの異なる最適化手法を採用しています：

決定論的最適化

これは、静的変数を用いてサービス提供コストの最小値を算出する、ルールベースの最適化手法です。 Sterling Intelligent Promising のスタンダード版でご利用いただけます。以下のフィーチャーが含まれます。

配送料の最小化
ノード容量のバランシング
処理コストの最小化
配送スピードの最適化

予測最適化

このアプローチでは、 Machine Learning （ML）モデルを用いて確率変数を評価します。この機能は、「 Sterling Intelligent Promising Premium 」プランでご利用いただけます。以下のフィーチャーが含まれます。

マークダウンの回避
在庫切れの回避
ノードのパフォーマンスの最適化（プレビュー版のみ）

各最適化目的は、コスト最適化における優先順位を決定するために、0％から100％の範囲で重みとして設定される。 IBM Sterling Intelligent Promising より高い重みを持つ目標を優先する。すべての目標を同じ値または100％に設定することで、すべてのレバーでバランスのとれた最適化が行われる。目的語を無効にするには、ウェイトを0％に設定する。

注：表示設定ページで、[ General] タブを選択し、[ Promise and fulfill] セクションを参照して、[ Optimizing node performance ]設定を切り替えます。この設定を使用して、 Optimization objective（最適化目的）ページの Optimizing node performance（ノード・パフォーマンスの最適化）設定を表示または非表示にします。また、この設定を使用して、最適化ダッシュボードおよび最適化説明の注文概要ページで配信速度の最適化設定を表示または非表示にします。

ビジネス目標に基づいて、これらの各目標の重みを設定します。次に、 Sterling Intelligent Promising はそれらの重みを以下の式に取り込み、ビジネスの優先順位に基づいてフルフィルメントの最適なオプションを決定します。
(Shipping cost × Optimization weight) + (Capacity penalty × Optimization weight) + (Processing cost × Optimization weight)+ (Stockout avoidance cost × Optimization weight) - (Markdown avoidance cost × Optimization weight) + (Node performance cost × Optimization weight) + (Transit time cost × Optimization weight)