処方的分析は、顧客満足度、収益、コスト削減などのビジネス目標を達成するための最適なアクションに関する推奨を組織に提示します。 IBMの処方的分析ソリューションは、最適化テクノロジーを活用することで、数百万もの決定変数、制約、トレードオフが関係する複雑な意思決定を解決します。
製品計画の最適化、非効率性の削減、よりスマートな運用上の意思決定の促進を行います。
資金、人材、機器、車両、設備をより適切に活用します。
意思決定がビジネス全体にどのような影響を与えるか、またデータの不確実性に対してどのような防衛策となるかについて理解を深めます。
モデル開発ツールキットを利用して数理および制約プログラミングを使用することにより、Decision Optimizationモデルの迅速な開発と導入を可能にします。
最適化と機械学習の技法を統合環境で組み合わせ、最適なアクション・プランを構築して、ビジネス目標に適合させます。
構成可能な全社的なオペレーティング・システムを使用して、複雑な計画立案とスケジューリングを解決するために、アプリケーションを構築および実装します。
z/OS®上でCPLEX® Optimizerを使用して、MIP/MIQCPなどの数理計画モデルを解決します。
ÇimSA社はIBM CPLEX Optimization Studioを使用して、顧客サービスを改善し、セメントの製造、倉庫保管、物流のコストを削減しました。
IBMは、効率的なルートをほぼリアルタイムで見つけることによって、大手バルク輸送会社の膨大なコスト削減を実現し、成長をサポートしています。
IBMのテクノロジーは、より大きな価値を投資家に提供するために、スマートな債権ポートフォリオを数分で作成できるように支援しました。
対話式の事前構成された環境を使用して、よりスマートな意思決定を行います。Red Hat® OpenShift®にIBM Decision Optimization Centerを導入して構成する方法についてのステップバイステップ・ガイドが提供されています。
処方的分析は、鍵となる3通りの方法で、より良い金融サービスの実現に役立ちます。 金融サービスにおける最適化に関するこれらの導入事例について説明します。
製造会社が処方的分析を活用することで、より優れた意思決定が可能になった事例をご覧ください。
医療業界のプロセスを、意思決定最適化テクノロジーによって改善する方法について説明します。
最適化の概念について学び、各業界での適用可能性を理解して、IBMがサポートできる内容ついて詳しく見ていきます。