Баланс KPI
Сравниваем стоимость, сервис, срок, загрузку, риск и другие конфликтующие показатели.
03 / Оптимизация
Находим лучший вариант среди тысяч допустимых решений
Формализуем цели и ограничения, соединяем математическую оптимизацию с имитационной моделью и ищем решения, которые работают не только на бумаге, но и в вариативной реальной системе.
01Варианты02Ограничения03Pareto04Выбор
Бизнес-результат
Что меняется для заказчика
Учёт ограничений
Встраиваем доступность ресурсов, технологические маршруты, смены, правила и зависимости.
Проверка устойчивости
Тестируем найденное решение при колебаниях спроса, времени операций и сбоях.
Вопросы
На что отвечает решение
01Какая конфигурация даёт лучший экономический результат?
02Сколько ресурсов действительно необходимо?
03Как составить устойчивое расписание?
04Какой запас или маршрут выдержит заданный уровень сервиса?
Рабочий контур
STEP 1
Целевая функция
Согласуем, что означает «лучше» и как измеряется ценность решения.
STEP 2
Ограничения
Формализуем реальные правила, доступность, мощности и недопустимые состояния.
STEP 3
Алгоритм поиска
Используем MILP, CP-SAT, эвристики, OptQuest или гибридный подход по задаче.
STEP 4
Simulation check
Проверяем решение в динамической модели и показываем компромиссы.
Входные данные
Что потребуется на старте
- 01Целевые показатели и их приоритеты
- 02Доступные ресурсы и мощности
- 03Обязательные правила и недопустимые состояния
- 04Диапазоны решений и сценарии спроса
Границы решения
Что проверяем особенно внимательно
- 01Противоречащие друг другу цели и KPI
- 02Неформальные ограничения, которых нет в данных
- 03Вычислительная сложность пространства вариантов
- 04Устойчивость оптимума к случайности и сбоям
Поставка
Что получает ваша команда
✓Формальная постановка задачи и карта ограничений
✓Оптимизационная модель и воспроизводимый сценарий расчёта
✓Набор лучших решений с объяснением trade-offs
✓Проверка устойчивости в имитационной модели
✓Интерфейс планировщика или API
✓Регламент использования и обновления параметров
Кейсы
Как это работает на задачах
Discovery