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.
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.
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Systèmes adaptatifs dans la gestion des commandes
L’optimisation de l’approvisionnement en matière de réalisation utilise des algorithmes adaptatifs pour hiérarchiser en permanence la sélection de la réalisation, minimiser les expéditions fractionnées, maximiser les stocks éparpillés et fournir le plan de réalisation au coût total le plus bas pour chaque commande.
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Science des données dans la gestion des commandes
L’apprentissage automatique améliore les modèles prédictifs prometteurs pour l’estimation des dates d’expédition et de livraison en tenant compte des stocks non approvisionnés, des stocks disponibles et des stocks entrants, des niveaux de protection, de la capacité de la main-d’œuvre, du nombre d’expéditions, du jour de la semaine, de l’heure de la journée, de la taille de la commande, de l’arriéré dans le magasin/le site, du niveau de service, du transporteur et des itinéraires de regroupement en cours de transit.
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Optimisation des promotions et des systèmes magasins
De nombreux algorithmes d’optimisation et modèles mathématiques permettent de formuler des recommandations promotionnelles, d’adapter l’affectation des tâches en magasin, etc.
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.
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Systèmes adaptatifs pour la prévision de la demande
La détection continue de la demande, la prévision de la demande et l’ajustement automatisé des politiques s’appuient sur des techniques de science des données et des algorithmes adaptatifs pour anticiper et répondre de manière fiable aux changements de la demande, ce qui permet de placer plus facilement les stocks au bon endroit.
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La science des décisions dans la planification des stocks
Évalue de nombreuses politiques d’optimisation des stocks pour rechercher, expérimenter et tester l’impact du système de réseau avant de s’engager dans une politique de stock de sécurité, de fréquence de commande ou de prévision.
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Science des données dans la prévision de la demande
L’apprentissage automatique et les modèles statistiques avancés identifient l’impact des événements commerciaux sur la demande afin d’optimiser les modèles de prévision.
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.
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La science des données dans la gestion des ressources
L’apprentissage automatique permet d’obtenir des estimations de temps de réalisation des tâches plus précises, basées sur des résultats analysés en continu par ressource, au lieu de normes moyennes statiques.
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Optimisation de la gestion du transport
Calcule une multitude d’algorithmes et de modèles avancés pour l’optimisation de la planification des expéditions, l’optimisation de l’approvisionnement, l’optimisation de la flotte, etc.
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Systèmes adaptatifs pour la gestion des entrepôts
Algorithmes adaptatifs de libération du travail qui réévaluent et hiérarchisent en permanence les commandes et les affectations en fonction de la demande en temps réel et de l’impact prévu en aval.
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.
Tout fonctionne mieux avec les solutions Manhattan
Manhattan propose une gamme complète de solutions qui, une fois unifiées, couvrent l’ensemble de vos besoins en matière de gestion de votre logistique de distribution.
Gestion du transport
Gérez chaque transporteur, taux, itinéraire et chargement avec Manhattan Active® Transportation Management.
Gestion d’entrepôt
Contrôlez la demande, l’offre, la main-d’œuvre et l’automatisation sur l’ensemble de votre réseau avec Manhattan Active® Warehouse Management.
Gestion du magasin
Donnez aux employés de vos magasins les moyens d’agir avec Manhattan Active® Point of Sale, une solution de gestion du magasin conçue pour transformer le magasin en showroom expérientiel, en centre de service clients et en point de traitement des commandes e-commerce.
Partenaires stratégiques
Les partenaires technologiques qui aident Manhattan à fournir la seule plateforme de supply chain qui soit à la fois cloud native, évolutive et extensible.
