Manhattan Active® IQ

Schaffen Sie optimale Ergebnisse für Ihr Unternehmen mit den Technologien und Techniken von Manhattan Computational Intelligence, die das Ergebnis von mehr als drei Jahrzehnten Erfahrung sind.

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Computergestützte Intelligenz für die Manhattan Active® Platform

Berechnete Überwachung

Kontinuierliche algorithmische Überwachung von Motoren, Modellen und anderem systemischen Verhalten.

Gelernte operationelle Erweiterungen

Autonomes Online-Erkennen, Lernen und Reagieren mit optimalen Reaktionen auf Abweichungen in der Betriebsdynamik.

Anomalie-Entfernungen

Die nahtlose Verarbeitung riesiger Datenmengen – vom Streaming nahezu in Echtzeit bis hin zur Stapelverarbeitung auf der Suche nach Drifts – unterbricht jegliche Anomalien in den Dateneigenschaften, Verteilungen und der erwarteten Leistung.

Klügere Lösungen

Ein probabilistischer und analytischer Mechanismus, der dazu dient, auf der Grundlage verfügbarer Informationen, Experimente und Erkenntnisse aus früheren Entscheidungsanalysen optimale Entscheidungen zu treffen und zu bewerten.

Was-wäre-wenn-Simulationen

Was-wäre-wenn-Analysen und Simulationen von vorgelagerten Aktionen und nachgelagerten Reaktionen ermöglichen es Systemen, die optimale Auswahl zu automatisieren.

Strategische Entscheidungsfindung

Ein systemischer, quantitativer und oft visueller Ansatz, um sowohl taktische als auch strategische Geschäftsentscheidungen unter ungewissen Bedingungen zu treffen.

Informierte mathematische Methoden

Nutzt wissenschaftlich-mathematische Methoden, die Wissen optimal extrahieren und Erkenntnisse aus Daten entwickeln, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Prognosemodelle zu erstellen.

Fortschrittliche Analysen

Bietet deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysefunktionen, um Daten zu charakterisieren, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, Empfehlungen auszusprechen und zu bestimmen, welche Entscheidungen getroffen werden sollten.

Statistische Vorhersagen und Lernen

Schöpfen Sie die Möglichkeiten der statistischen Modellierung, der Vorhersage, der Verarbeitung natürlicher Sprache und des maschinellen Lernens voll aus.

Ausgefeilte mathematische Modelle

Rahmt analytische Aufgaben und komplexe Geschäftsprobleme mit anspruchsvollen und strengen mathematischen Modellen.

Datenverwendung in der realen Welt

Daten aus der realen Welt werden mit mathematischen Modellen gepaart und durch fortschrittliche Technologien und Algorithmen gelöst, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Kombinatorische Hebelwirkung

Nutzt kombinatorische und kontinuierliche Optimierung, Heuristiken und Metaheuristiken.

Omni-Channel-Handels-Intelligenz

Sehen Sie, wie maschinelles Lernen und Algorithmen zu unserer angewandten Intelligenz beitragen.

Intelligentes Supply Chain-Planung

Nachfolgend finden Sie Beispiele für angewandte Intelligenz in den Invenarlösungen von Manhattan wie Allokation, Bedarfsprognose, Nachschub und Planung.

Intelligente Supply Chain Durchführung

Im Folgenden finden Sie Beispiele für angewandte Intelligenz bei Manhattan-Lösungen für Supply Chain Durchführungen, wie z. B. Lagerverwaltung, Labour Management, Transportmanagement und mehr.

Häufig gestellte Fragen

Alles, was Sie über computergestützte Intelligenz wissen wollten.

Data science is a field that focuses on using data to gain insights and make informed decisions. It involves using a variety of techniques and tools to collect, analyze, and interpret data from various sources. Data scientists use statistical analysis, machine learning, and visualization techniques to extract meaning from data and communicate their findings to stakeholders.

Data science can help improve efficiency and effectiveness in the supply chain by allowing companies to use data and advanced analytical techniques to make informed, data-driven decisions.

Decision science is a field that focuses on the use of mathematical and statistical methods to understand and optimize decision-making processes. It involves developing models and tools to help individuals and organizations make better decisions based on data and analysis. Decision science often involves the use of operations research, economics, and psychology to understand how people and organizations make decisions, and to identify ways to improve those decision-making processes.

Decision science systems help improve efficiency and effectiveness in the supply chain by allowing companies to make informed, data-driven decisions that optimize resources and minimize risks.

Adaptive systems adjust their behavior or characteristics in response to changes in their environment or input. These systems are designed to adapt to new situations and changing conditions, allowing them to continue to function effectively even when faced with unexpected or unfamiliar circumstances.

Adaptive systems can help improve efficiency and effectiveness in the supply chain by allowing companies to respond quickly and effectively to changes in demand, resource availability, and other factors.

Optimization systems are systems that are designed to find the best or most efficient solution to a problem by maximizing or minimizing some objective function. These systems use a variety of techniques, such as mathematical programming and machine learning, to search for the optimal solution to a problem within a set of constraints.

Optimization systems can help improve efficiency and effectiveness in the supply chain by allowing companies to find the best solution to a wide range of optimization problems, such as demand forecasting, resource allocation, and transportation routing.

Artificial intelligence refers to the ability of a computer or machine to perform tasks that normally require human intelligence, such as understanding language, recognizing patterns, and making decisions. AI systems can be designed to mimic various aspects of human intelligence, such as learning, problem-solving, and decision-making.

Machine learning is a subset of artificial intelligence that involves the use of algorithms to automatically learn and improve from experience without being explicitly programmed. Machine learning algorithms are trained on a dataset, and they use this training data to make predictions or decisions. As they are exposed to more data, they can improve their performance over time.

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