В создании наших решений мы используем Machine Learning и Operations Research, сочетая преимущества обоих подходов.
Как правило, мы используем ML, чтобы что-то предсказывать: мы берем исторические данные и пытаемся найти некую закономерность в них, чтобы создать модель прогнозирования на будущее. Например, прогнозирование спроса. Когда мы говорим про OR, то мы делаем некую модель принятия решений, которая из всего многообразия возможных решений выбирает наилучшее. Ее мы обогащаем моделью прогнозирования, которое улучшает наше решение.
Как мы разработали алгоритм, который консолидирует заявки и оптимизирует логистические маршруты
Оптимальное управление маршрутов поставок – один из классических примеров использования Operations Research. Инструменты предиктивной аналитики позволяют реалистично оценить будущий спрос в планировании логистики и упростить его, позволяя реагировать на изменения с минимальными затратами
Примеры задач:После отправленной заявки наш менеджер свяжется с вами.