Manhattan Active® IQ

Créez des résultats optimaux pour votre entreprise grâce aux technologies et techniques d’intelligence informatique de Manhattan qui sont le fruit de plus de trois décennies d’expérience.

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Intelligence informatique pour la plateforme Manhattan Active®

Surveillance calculée

Surveillance algorithmique continue des moteurs, modèles et autres comportements systémiques.

Améliorations opérationnelles apprises

Détection, apprentissage et réaction autonomes en ligne avec des réponses optimales aux variations de la dynamique opérationnelle.

Suppression des anomalies

Le traitement transparent de quantités massives de données - du flux en temps quasi réel au lot à la recherche de dérives - élimine toute anomalie dans les caractéristiques des données, les distributions et les performances attendues.

Des solutions plus intelligentes

Mécanisme probabiliste et analytique utilisé pour évaluer et faire des choix optimaux sur la base des informations disponibles, de l’expérimentation et des enseignements tirés d’analyses décisionnelles antérieures.

Simulations d’hypothèses

L’analyse et la simulation d’actions en amont et de réponses en aval permettent aux systèmes d’automatiser la sélection des choix optimaux.

Prise de décision stratégique

Une approche systémique, quantitative et souvent visuelle pour prendre des décisions tactiques et stratégiques dans des conditions d’incertitude.

Méthodes mathématiques éclairées

Utilisation de méthodes mathématiques scientifiques qui permettent d’extraire de manière optimale des connaissances et de développer des idées à partir de données afin de prendre des décisions éclairées et d’élaborer des modèles prédictifs.

Techniques analytiques avancées

Fournit des capacités analytiques descriptives, prédictives et prescriptives pour caractériser les données, prévoir les événements futurs, faire des recommandations et déterminer les choix à faire.

Prédictions et apprentissage statistiques

Exploite toute la puissance de la modélisation statistique, des prévisions, du traitement du langage naturel et de l’apprentissage automatique.

Modèles mathématiques sophistiqués

Encadrez les tâches analytiques et les problèmes commerciaux complexes à l’aide de modèles mathématiques sophistiqués et rigoureux.

Utilisation de données réelles mondiales

Les données du monde réel sont associées à des modèles mathématiques et résolues par des technologies et des algorithmes avancés pour produire des résultats optimaux.

Exploitation combinatoire

Exploite l’optimisation combinatoire et continue, les heuristiques et les métaheuristiques.

Intelligence du commerce omnicanal

Découvrez comment l’apprentissage automatique et les algorithmes contribuent à notre intelligence appliquée.

Intelligence de la planification supply chain

Vous trouverez ci-dessous des exemples d’application de l’intelligence dans les solutions de gestion du stock de Manhattan telles que l’allocation, la prévision de la demande, le réapprovisionnement et la planification.

Intelligence de la supply chain execution

Vous trouverez ci-dessous des exemples d’application de l’intelligence dans les solutions de supply chain execution de Manhattan, telles que la gestion des entrepôts, la gestion des ressources, la gestion du transport, etc.

Questions fréquemment posées

Tout ce que vous vouliez savoir sur l’intelligence informatique.

La science des données est un domaine qui se concentre sur l'utilisation des données pour obtenir des informations et prendre des décisions éclairées. Elle implique l'utilisation d'une variété de techniques et d'outils pour collecter, analyser et interpréter des données provenant de diverses sources. Les scientifiques des données utilisent l'analyse statistique, l'apprentissage automatique et les techniques de visualisation pour extraire le sens des données et communiquer leurs conclusions aux parties prenantes.

La science des données peut contribuer à améliorer l'efficacité et l'efficience de la chaîne d'approvisionnement en permettant aux entreprises d'utiliser des données et des techniques analytiques avancées pour prendre des décisions éclairées et fondées sur des données.

La science de la décision est un domaine qui se concentre sur l'utilisation de méthodes mathématiques et statistiques pour comprendre et optimiser les processus de prise de décision. Elle consiste à développer des modèles et des outils pour aider les individus et les organisations à prendre de meilleures décisions sur la base de données et d'analyses. Les sciences de la décision font souvent appel à la recherche opérationnelle, à l'économie et à la psychologie pour comprendre comment les personnes et les organisations prennent des décisions et pour identifier les moyens d'améliorer ces processus de prise de décision.

Les systèmes de science décisionnelle contribuent à améliorer l'efficacité et l'efficience de la chaîne d'approvisionnement en permettant aux entreprises de prendre des décisions informées et fondées sur des données qui optimisent les ressources et minimisent les risques.

Les systèmes adaptatifs ajustent leur comportement ou leurs caractéristiques en réponse aux changements de leur environnement ou de leurs données. Ces systèmes sont conçus pour s'adapter à de nouvelles situations et à des conditions changeantes, ce qui leur permet de continuer à fonctionner efficacement même lorsqu'ils sont confrontés à des circonstances inattendues ou inconnues.

Les systèmes adaptatifs peuvent contribuer à améliorer l'efficacité et l'efficience de la chaîne d'approvisionnement en permettant aux entreprises de réagir rapidement et efficacement aux changements de la demande, à la disponibilité des ressources et à d'autres facteurs.

Les systèmes d'optimisation sont des systèmes conçus pour trouver la solution la meilleure ou la plus efficace à un problème en maximisant ou en minimisant une fonction objective. Ces systèmes utilisent une variété de techniques, telles que la programmation mathématique et l'apprentissage automatique, pour rechercher la solution optimale à un problème dans le cadre d'un ensemble de contraintes.

Les systèmes d'optimisation peuvent contribuer à améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement en permettant aux entreprises de trouver la meilleure solution à un large éventail de problèmes d'optimisation, tels que la prévision de la demande, l'affectation des ressources et l'acheminement du transport.

L'intelligence artificielle désigne la capacité d'un ordinateur ou d'une machine à effectuer des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine, telles que la compréhension du langage, la reconnaissance de modèles et la prise de décisions. Les systèmes d'IA peuvent être conçus pour imiter divers aspects de l'intelligence humaine, tels que l'apprentissage, la résolution de problèmes et la prise de décision.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui implique l'utilisation d'algorithmes pour apprendre automatiquement et s'améliorer à partir de l'expérience sans être explicitement programmé. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont formés sur un ensemble de données et utilisent ces données de formation pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Au fur et à mesure qu'ils sont exposés à davantage de données, ils peuvent améliorer leurs performances au fil du temps.

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