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.
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.
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Adaptive Systeme im Order Management
Bei der Beschaffungsoptimierung werden adaptive Algorithmen eingesetzt, um die Auswahl der Bestellabwicklung kontinuierlich zu priorisieren, die Anzahl der Teillieferungen zu minimieren, die Anzahl der nicht länger nutzbaren Inventare zu maximieren und den Plan mit den niedrigsten Gesamtkosten für jede Bestellung zu erstellen.
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Datenwissenschaft im Order Management
Maschinelles Lernen verbessert vielversprechende Vorhersagemodelle für die Schätzung von Versand- und Lieferterminen, die Rückstände, Lagerbestände und eingehende Bestände, Schutzniveaus, Arbeitskapazitäten, die Anzahl der Sendungen, den Wochentag, die Tageszeit, die Größe der Bestellung, den Rückstand im Geschäft/am Standort, das Service Level, den Spediteur und die Routen für die Zusammenführung im Transit berücksichtigen.
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Optimierung von Werbeaktionen und Ladensystemen
Zahlreiche Optimierungsalgorithmen und mathematische Modelle ermöglichen Werbeempfehlungen, die Anpassung der Aufgabenverteilung im Geschäft und vieles mehr.
Intelligentes Supply Chain-Planung
Nachfolgend finden Sie Beispiele für angewandte Intelligenz in den Invenarlösungen von Manhattan wie Allokation, Bedarfsprognose, Nachschub und Planung.
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Adaptive Systeme in der Bedarfsprognose
Kontinuierliche Nachfrageermittlung, Bedarfsprognosen und automatisierte Richtlinienabstimmung nutzen datenwissenschaftliche Techniken und adaptive Algorithmen, um Veränderungen in der Nachfrage zuverlässig zu antizipieren und darauf zu reagieren, was die Platzierung des Bestands an der richtigen Stelle erleichtert.
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Entscheidungswissenschaft in der Inventarplanung
Bewertet zahlreiche Strategien zur Inventar Optimierung, um die Auswirkungen auf das Netzwerksystem zu erforschen, zu erproben und zu testen, bevor Sie sich für einen Sicherheitsbestand, eine Bestellhäufigkeit oder eine Prognosepolitik entscheiden.
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Datenwissenschaft in der Bedarfsprognose
Maschinelles Lernen und fortschrittliche statistische Modelle identifizieren die Auswirkungen von Geschäftsereignissen auf die Nachfrage, um Prognosemodelle zu optimieren.
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.
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Datenwissenschaft im Bereich Labour Management
Das maschinelle Lernen liefert genauere Zeitschätzungen für Aufgaben, die auf kontinuierlichen Analyseergebnissen pro Ressource basieren, anstatt auf statischen Durchschnittswerten.
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Optimierung im Transportmanagement
Berechnet eine Vielzahl fortschrittlicher Algorithmen und Modelle zur Optimierung der Sendungsplanung, Beschaffungsoptimierung, Flottenoptimierung und mehr.
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Adaptive Systeme in der Lagerverwaltung
Adaptive Algorithmen zur Arbeitsfreigabe, die Bestellungen und Zuteilungen als Reaktion auf die Echtzeitnachfrage und die prognostizierten Auswirkungen auf die nachgelagerten Prozesse kontinuierlich neu bewerten und priorisieren.
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.
Manhattans Lösungen optimieren alle Bereiche
Manhattan bietet eine umfangreiche Bandbreite an Lösungen für den Handel, die in Kombination Ihre Lieferketten-Bedürfnisse vollständig abdecken.
Warehouse Management
Kontrollieren Sie Nachfrage, Angebot, Personal und Automatisierung in Ihrem gesamten Netzwerk mit Manhattan Active® Warehouse Management.
Transportmanagement
Verwalten Sie jeden Spediteur, jeden Tarif, jede Route und jede Ladung mit Manhattan Active® Transportation Management.
Point of Sale
Befähigen Sie Ihre Ladenmitarbeiter mit Manhattan Active® Point of Sale, einem POS-System, das den Laden in einen Ausstellungsraum, ein Kundendienstzentrum und einen Umschlagplatz für die Nachbarschaft verwandelt.
Strategische Partner
Technologiepartner, die Manhattan dabei helfen, die einzige cloudbasierte, immergrüne und erweiterbare Handelsplattform für die Lieferkette bereitzustellen.
Google Cloud
Anerkannt als weltweiter Marktführer bei der Bereitstellung einer offenen, intelligenten, transformativen und sicheren Cloud-Plattform für Unternehmen.
Zebra
Geschätzt für seine Zuverlässigkeit, mit einem Portfolio an Markierungs- und Drucktechnologien – einschließlich RFID und Echtzeit-Ortung.