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.
ContáctenosInteligencia 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.
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Sistema Adaptativo de Gestión de Pedidos
La optimización del origen del surtimiento, utiliza algoritmos adaptativos para priorizar continuamente la selección de surtimiento, minimizar la separación de envíos, minimizar el estrés de inventario y elaborar el plan con el menor costo de surtimiento para cada pedido.
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La Ciencia de Datos en la Gestión de Pedidos
El aprendizaje automatizado mejora los modelos de promesa predictiva para cada estimación de embarque y fecha de entrega, considerando pedidos en espera, inventarios existentes y entrantes, niveles de protección, capacidad de trabajo, número de cargamentos, días de la semana, horarios, tamaño de los pedidos, reservas en la tienda y ubicación, niveles de servicio y fusión de rutas en tránsito.
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Optimización de Promociones y Sistemas de la Tienda
Varios algoritmos de optimización y modelos matemáticos realizan recomendaciones promocionales, coincidencias de asignación de tareas en la tienda y mucho más.
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.
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Sistemas Adaptativos en la Previsión de Demanda
El monitoreo constante de la demanda, la previsión de demanda y el ajuste automatizado de la política permite a las técnicas de ciencia de datos y los algoritmos adaptativos anticiparse y responder a los cambios en la demanda, haciendo más fácil colocar el inventario en el lugar adecuado.
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Ciencia de Toma de Decisiones en la Planeación de Inventarios
Evalúa diversas políticas de optimización de inventario para investigar, experimentar y medir el impacto del sistema de la red antes de comprometer pedidos de inventario de seguridad, frecuencia de pedidos o la política de previsión.
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La Ciencia de Datos en la Predicción de Demanda
El aprendizaje automatizado y los modelos estadísticos avanzados identifican el impacto de los acontecimientos en el negocio en la demanda para optimizar los modelos predictivos.
Inteligencia de Ejecución en la Cadena de Suministro
Abajo encontrarás algunos ejemplos de inteligencia aplicada en todas las soluciones de cadena de suministro de Manhattan como Gestión de Almacenes, Gestión de Personal, Gestión de Transportación y muchos más.
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La Ciencia de Datos en la Gestión de Personal
El aprendizaje automatizado brinda estimaciones más precisas del tiempo de ejecución de tareas, basándose en resultados de análisis continuos por cada recurso en lugar de los estándares estadísticos promediados.
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Optimización en la Gestión de Transportación
Calcula una variedad de algoritmos avanzados y realiza modelos para la optimización de planeación de envíos, optimización de compras, optimización de flotilla y mucho más.
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Sistemas Adaptativos en la Gestión de Almacenes
El trabajo adaptativo genera algoritmos que continuamente re evalúan y priorizan los pedidos y las asignaciones en respuesta a la demanda en tiempo real y al impacto posterior predicho.
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.
Todo Funciona mejor con las Soluciones Manhattan
Manhattan ofrece una gama completa de soluciones que al ser unificadas, te brindan una cobertura completa de todas tus necesidades comerciales para la cadena de suministro.
Gestión de Transportación
Administre cada transportista, tarifa, ruta y carga con Manhattan Active® Transportation Management.
Gestión de Almacén
Controla la demanda, el suministro, al personal y la automatización en toda tu red con Manhattan Active® Warehouse Management.
Punto de Venta
Empodera a tus empleados de la tienda con Manhattan Active® Point of Sale, un punto de ventas (POS) hecho para convertir tu tienda en un modelo de experiencia, un centro de servicio al cliente y un centro de surtimiento comunitario.
Socios Estratégicos
Socios tecnológicos que ayudan a Manhattan a proveer la única plataforma de comercio en cadena de suministro nativa en la nube, regenerable y extensible.
Google Cloud
Es reconocida como la plataforma virtual para empresas líder a nivel mundial, que se caracteriza por ser abierta, inteligente, innovadora y segura.
Zebra
Respetada por su confiabilidad, cuenta con una cartera de tecnología de marcaje e impresión, incluyendo RFID y localización en tiempo real.