Manhattan Active® IQ

Obtén óptimos resultados para tu negocio con las tecnologías y técnicas de inteligencia computacional de Manhattan que son el resultado de más de tres décadas de experiencia.

Contáctenos

Inteligencia Computacional para la Plataforma Manhattan Active®.

Monitoreo Calculado

Monitoreo algorítmico continuo de máquinas, modelos y otros comportamientos sistémicos.

Mejoras Operacionales Aprendidas

Percepción autónoma en línea, aprendizaje y reacción mediante respuestas óptimas a variaciones en las dinámicas de operación.

Eliminación de Anomalías

El procesamiento sin fisuras de una cantidad enorme de datos (desde el streaming prácticamente en tiempo real hasta el loteo en búsqueda de desviaciones), evita cualquier anomalía en las características de los datos, la distribución y el desempeño esperado.

Soluciones más Inteligentes

Un mecanismo de probabilidad y análisis utilizado para evaluar y ejecutar decisiones óptimas basadas en la información disponible, la experimentación y los puntos de vista tomados de análisis previos de decisiones.

Simulaciones Hipotéticas

Los análisis hipotéticos y la simulación de acciones previas y respuestas posteriores permiten a los sistemas realizar una automatización de selecciones óptimas.

Toma de Decisiones Estratégica

Un acercamiento sistémico, cuantitativo y continuamente visualizado para tomas de decisión de negocio tácticas y estratégicas en condiciones de incertidumbre.

Métodos Matemáticos Informados

Utiliza métodos matemáticos científicos que extraen conocimiento de manera óptima y desarrollan criterios a partir de los datos para ayudarte a tomar decisiones informadas y construir modelos predictivos.

Analítica Avanzada

Brinda capacidades analíticas que son descriptivas, predictivas y prescriptivas para definir datos, predecir eventos futuros, hacer recomendaciones y determinar cuáles decisiones son más asertivas.

Predicción y Aprendizaje Estadístico

Desata todo el poder del modelaje estadístico, la prognosis, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automatizado.

Modelos Matemáticos Sofisticados.

Construye tareas analíticas y problemas complejos de negocio a través de modelos matemáticos rigurosos y sofisticados.

Utilización de Datos Reales

Los datos reales se someten a modelos matemáticos y se resuelven con tecnologías avanzadas y algoritmos que producen resultados óptimos.

Aprovechamiento Combinado

Aprovecha la optimización combinatoria y continua, heurística y meta heurística.

Inteligencia del Comercio Omnicanal

Observa cómo el aprendizaje optimizado y los algoritmos contribuyen a nuestra inteligencia aplicada.

Inteligencia de Planeación en la Cadena de Suministro

Abajo encontrarás ejemplos de inteligencia aplicada en algunas soluciones de inventario de Manhattan tales como asignación, predicción de demanda, reposición y planeación.

Preguntas Frecuentes

Todo lo que quieres saber sobre inteligencia computacional.

La ciencia de datos es una disciplina que se enfoca en utilizar datos para obtener análisis y tomar decisiones informadas. Involucra la utilización de una serie de técnicas y herramientas para recabar, analizar e interpretar datos desde varias fuentes.  Los científicos de datos utilizan el análisis estadístico, el aprendizaje automatizado, así como técnicas de visualización para obtener interpretación de los datos y transmitirle los hallazgos a los tomadores de decisiones.

La ciencia de datos puede ayudarte a mejorar la eficiencia y efectividad en la cadena de suministro permitiéndole a las empresas utilizar datos y técnicas avanzadas de análisis para realizar decisiones informadas y basadas en estadística.

La ciencia de las decisiones es una disciplina que se enfoca en el  uso de métodos matemáticos y estadísticos para entender y optimizar el proceso de toma de decisiones. Involucra el desarrollo de modelos y herramientas para ayudar a las personas y a las organizaciones a tomar mejores decisiones basándose en datos y análisis.  La ciencia de las decisiones usualmente involucra el uso de investigación proveniente de las operaciones, la economía y la psicología para entender la manera como la gente y las organizaciones toman sus decisiones y para identificar formas de mejorar estos procesos en la toma de decisiones.

Los sistemas de ciencias de las decisiones te ayuda a mejorar la eficiencia y la efectividad en la cadena de suministro ayudándole a las empresas a tomar decisiones informadas y basadas en datos que puedan optimizar recursos y minimizar los riesgos.

 

Los sistemas adaptativos ajustan su comportamiento o características de acuerdo al ambiente o información a los que son expuestos. Estos sistemas están diseñados para adaptarse a nuevas situaciones y condiciones cambiantes permitiéndoles funcionar de manera efectiva continuamente, aun cuando enfrente circunstancias inesperadas o ajenas.

Los sistemas adaptativos pueden mejorar la eficiencia y la efectividad en la cadena de suministro al permitirle a las compañías responder de forma rápida y efectiva a los cambios en la demanda, la disponibilidad de recursos y otros factores.

Los sistemas de optimización están diseñados para encontrar la mejor solución o la más eficiente para resolver un problema maximizando o minimizando alguna función objetiva. Estos sistemas utilizan una serie de técnicas como la programación matemática y el aprendizaje automatizado para buscar soluciones óptimas a un problema dentro en un contexto específico.

Los sistemas de optimización pueden ayudarte a mejorar la eficiencia y efectividad en la cadena de suministro permitiéndole a tu organización encontrar la mejor solución a un abanico amplio de problemas de optimización, tales como la previsión de demanda, la asignación de recursos y enrutamiento en el transporte.

La inteligencia artificial es la habilidad que tiene una computadora o máquina para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana tales como la comprensión de algún lenguaje, los patrones de reconocimiento y la toma de decisiones. Los sistemas AI pueden diseñarse para emular varios aspectos de la inteligencia humana tales como el aprendizaje la solución de problemas y la toma de decisiones.

El aprendizaje automatizado proviene de la inteligencia artificial e involucra el uso de algoritmos para aprender y mejorar de forma automática a partir de las experiencias sin haber sido previamente programados. Los algoritmos del aprendizaje automatizado han sido entrenados a partir de una base de datos y utilizan ese entrenamiento para realizar predicciones y decisiones. En la medida que se exponen a una mayor cantidad de datos, pueden mejorar su desempeño con el tiempo.

Contáctanos

¿Cómo podemos ayudarte?

Platica con uno de nuestros expertos y conoce más sobre la tecnología de Manhattan.