智能决策仿真软件

  建模仿真能够安全有效的解决真实世界中的问题，它是一种重要的分析方法，易于验证、传达和理解。通过对复杂系统的清晰洞察，建模仿真提供了有价值的跨越行业及学科的解决方案。20世纪初仿真技术已得到应用。而且，随着60年代计算机技术的突飞猛进，加速了仿真技术的发展。随之而来的仿真工具软件也是层出不穷，例数诸多仿真软件，大多都是从单一种建模方法为基础开发，针对性强且发展成熟。随着科技的发展，所要研究的系统也越来越复杂，单一的建模方式已经不再能满足建模的需求，迫切需要一款可以集成所有建模方法的仿真工具，根据系统需求进行不同层次（宏观、中观、微观）建模，这也是智能决策仿真软件的研发初衷。

智能决策仿真软件
  智能决策仿真软件是一款支持多种建模方法对各类复杂系统进行建模仿真的工具软件。智能决策仿真软件支持现有的所有建模方法（系统动力学、离散事件建模、基于智能体建模）可以涵盖几乎所有的应用领域。工业工程师、供应链分析师、人力资源经理、市场研究分析师、策略规划师都可使用智能决策仿真软件来动态模拟整个业务生命周期。

智能决策仿真软件功能特点
  智能决策仿真软件进入市场多年，在物流、制造、市场、医疗、交通、军事、应急等诸多领域已有成熟的应用，软件功能日益完善：

支持基于智能体（Agent）建模 是唯一支持多Agent仿真的商业软件	支持系统动力学建模 操作方式完全依照系统动力学理论	支持离散事件仿真 内含丰富的离散事件建模资源
同时支持基于智能体、离散事件、系统动力学、Petri网、行人和交通仿真，可以根据需要任意组合	专业模型调试功能 实时监测事件，进行代码级别跟踪调试。	专业辅助开发功能 支持自动代码补全、语法高亮等支持
丰富的实验框架 具有强化学习、优化、蒙特卡洛、敏感性分析、校准比较等实验	丰富的外部数据接口 可直接读取数据库、GIS地图库、文本、图片等文件	丰富的库资源 根据流程、交通、流体等常规领域建有丰富的模型资源库
模块拖拽操作 具有丰富的模型组件，建模简单灵活	自定义开发 基于Java开发，具有强大的二次开发功能	可视化开发环境 支持可视化业务图表、基本控件、专业控件、三维动画
面向对象、层次化建模 完全支持面向对象建模和层次化建模	强大的二次开发功能 支持实验、库资源等的自定义开发与封装	云端仿真功能 支持模型的云端访问及运行

智能决策仿真软件软件优势

仿真方法的多样性、灵活性和高效性 智能决策仿真软件同时支持基于智能体建模、离散建模以及系统动力学建模三种建模方式，为市场上唯一一款可以支持多种建模方法的仿真平台。三种建模方法可以混合使用，汇聚到Agent封装。	实验框架丰富性 软件自带人工智能、仿真实验、优化实验、参数变化实验、比较运行实验、蒙特卡罗实验、敏感性分析实验、自定义等实验，方便进一步优化、校准仿真方案，提高仿真方案可靠性。
开发资源复用的便捷性 项目开发过程中封装的复杂物流系统中Agent，如定制化设备、物流策略等，不但可以用于当前项目中仿真模型的搭建，还可以利用智能决策仿真软件封装机制，定制为适用于本行业领域的专业库，加载到智能决策仿真软件环境，以拖拽式的开发用于后期类似仿真项目。	仿真模型的跨平台性能 由于智能决策仿真软件是基于Java的仿真平台，常见各类计算机操作系统都能够支持，另外开发模型可以封装成独立的Jar应用程序，脱离软件平台运行，同时保留模型参数化调整功能，方便科研及各类课题的开展与应用，这对于目前任何其他仿真平台都是无法实现的。
随时随地运行 智能决策仿真软件可在Windows、Mac和Linux工作站和服务器上运行。构建的仿真模型可以导出为互动性和全功能的Java小程序，然后放在自己的私有云中上，或者上传到公有云平台上。此时模型无需安装客户端登陆到云端就可以运行。	领先的协作交互性 智能决策仿真软件的互操作性是全球领先的，您可以使用多种的GIS地图资源（街景地图，电子地图）；轻松上传或导入CAD图纸和3D模型或者使用多个优化方案（分析和优化工具）；分布拟合工具。另外，我们的软件可以很容易的与您现有的数据库（Excel, MS SQL）进行集成，强化您的项目。
实时仿真可得性 智能决策仿真软件对socket和RMI的支持确保了仿真模型可以实时与第三方程序和系统进行数据交互，从而实现第三方系统的实时通讯，实现实时仿真。

智能决策仿真软件行业应用

智能决策仿真软件与前沿技术

人工智能 智能决策仿真软件可支持创建动态环境以训练和测试AI解决方案，从而在模型中实现深度强化学习功能，可支持利用Java将其与机器学习平台连接以实现运行。	云仿真 目前智能决策仿真软件还提供云平台功能选项（另付费），支持将智能决策仿真软件模型上传至单位内部私有云，实现大规模并行分布式仿真，提高模型运行效率；支持多人协同，实现更快捷的资源共建共享。
数字孪生 智能决策仿真软件软件能够为数字孪生的开发提供强大而灵活的仿真环境。为数字孪生提供能够与各种其他软件系统、数据源和用户进行交互的支持。在整个生命周期中，数字孪生是对整个实际系统的对象、操作和流程的建模，其所需的建模范围、规模、复杂度及管理难度可见一斑，而与智能决策仿真软件的结合的数字孪生会更易于管理。	大数据 智能决策仿真软件基于智能体建模的特性通过利用您的Big Data把您的分析准确度提高到一个新的水平。智能决策仿真软件模型可以利用你的CRM、ERP和HR数据库中积累的大量有用数据 。基于智能体的建模以个体为中心，允许您个性化建模属性和行为，如：消费习惯、购买方式，产品的使用模式，设备故障，业务流程的时序及健康相关的数据。考虑到为您的企业提供更高的精度和更可靠的分析，您可以使用基于智能体的建模来实现。

国内典型客户

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多方法供应链仿真分析

  一个典型的供应链，包括供应商、制造商、分销商、零售商和客户。简单的网链式结构，非常容易理解，但在现实中，总会遇到各种难以解决的问题。传统上，我们研究复杂的供应链问题是通过数学模型的方法或者实际试错的方法解决的。随着计算机仿真技术发展，以及待解决的供应链问题越来越深入复杂，仅通过传统方法已经无法满足用户的需求。因此，供应链仿真分析软件应运而生，通过在计算机的虚拟环境中构建仿真模型，运用数学算法来辅助，充分利用计算机资源，捕捉实际系统的细节，对供应链进行准确全面的模拟预测，针对高复杂度的问题做出合理决策与预判。

概述
  一款多方法供应链仿真分析软件，专用于供应链的设计、优化以及分析。软件将强大的分析优化方法与创新的仿真技术相结合，提供一个全面的端到端供应链分析工具。软件提供了六种能够详尽描述供应链的有效方法，供应链进行全面调整分析，使您的业务和供应链更有竞争优势。

功能概述

物流网络优化与设计

 进行GFA绿地分析，以最少的输入数据找出设施的数量及位置
 为各级供应链网络执行多级绿地分析。
 使用领先的分析求解器 IBM ILOG CPLEX® 确定最佳供应链网络配置。
 周期性进行供应链总体规划，优化需要生产、储存和运输的地点和数量。
 轻松将分析优化结果转换为动态仿真模型，深入的分析了解供应链的内部动态变化。

what-if场景动态仿真

 对供应链进行详细动态仿真，弥补分析优化无法解决的问题。
 分析时间相关因素、随机事件、实际系统行为以及供应链元素之间的动态交互。
 查看关键指标随时间的变化情况。 例如，检查当月第25天这些指标的值是什么：正在进行的订单、已用产能、成本/收入等。
 考虑网络级策略中的复杂逻辑：补货、采购、制造和运输。 研究资源利用率（车队、人员、设备）。
 内置一组强大的实验模板资源组，从不同角度探索供应链。

供应链数字孪生

 可与现有的技术（ERP、MRP、WMS 等）集成，创建供应链数字孪生，使用实时数据和快照来预测供应链动态。
 自动收集关键数据并配置供应链模型的对象、流程和实体。
 接收警告，使用通知和触发器进行操作。 例如，当服务水平下降或库存不足时，可以提醒用户并运行预置操作来帮助避免危急情况。
 根据实时数据制定和测试行动计划。 使用多方法供应链仿真分析软件进行供应链优化、风险分析、安全库存估计和运输优化，根据即时收到的数据创建行动计划。

供应链风险规避

 可仿真任何变革性事件，研究事件对企业的影响。
 使用What-if情景对紧急情况下的供应链进行压力测试。
 通过仿真在供应链模型中添加随机性。 通过使用不同参数多次运行模型，观察不稳定性对供应链运营的影响。
 可以创建供应链的数字孪生，帮助您快速有效地应对任何中断挑战。

库存优化

 软件使用仿真技术，进行切实、准确的库存计划。
 内置安全库存估算实验，帮助在服务水平和成本效益之间找到平衡点。
 使用仿真模拟现实世界的随机性，更深入地了解产品的最佳库存量。
 仿真会考虑到网络运营的动态和风险，做出更精确的预测，提高供应链的弹性。

运输优化

 在战略和战术层面规划运输物流。
 确定更好的运输策略，完善相关业务规则。
 以精确的运输数据支持供应链设计。
 评估风险并管理物流变化。
 估计车队规模和车辆利用率。

灵活的统计与可视化

 可以衡量供应链模型的所需要素：成本、收入、库存动态、服务水平、牛鞭效应、产能、利用率、进/出订单和产品。
 可扩展报表报告并添加自定义指标。
 查看模型运行时指标随时间的变化，了解供应链在每个模拟时间的表现。
 内置仪表板可视化您的统计数据或将其导出到第三方BI软件。
 模型运行过程基于地图动画呈现，您可以看到供应链模型的运作，结果更具可信度。

无限模型定制

 软件模型的任何组件都可以使用智能决策仿真软件专业版进行定制。
 使用智能决策仿真软件自定义多方法供应链仿真分析软件表。 例如，您可以更改运输成本的计算方式或为库存策略进行自定义建模。
 自定义供应链网络的任何对象：仓库、配送中心、工厂、客户/市场。 您可以编辑订购、库存、采购和运输政策，并在您的模型中捕获具体的业务规则。

技术框架

  多方法供应链仿真分析软件的核心是多方法技术——六种基于建模方法的解析与仿真的强大结合。每一种优化方法都能够以最佳方式适用于特定任务。但是仅使用一种方式进行分析就像是阿尔伯特•爱因斯坦的比喻一样：我们不能用制造问题时的同一水平思维来解决问题。因此，多方法供应链仿真分析软件为您提供了一个工具包，您可以针对所面临的供应链问题选择正确的方法进行处理。

  在多方法供应链仿真分析软件中，三种仿真性方法有效地补充了三种分析性方法，帮助您发现任何供应链规划过程中存在的问题并且得到最精确的结果。您可以根据问题实际所需，轻松地将方案从当前方法转换为所需方法。

软件优势
计算任何限制
通过多方法供应链仿真分析软件直接定义限制，无需浪费时间和精力将它们“翻译”成公式。
仿真任何行为
每一条供应链都是独一无二的，都拥有其独特性。仿真和建模能够帮助您捕捉到每一个细节层面的特质。
检查结果
模型内部组成部分具有互动性，让您可以观察到结果，并且可以研究结果是如何产生的。
因果依赖性
可以考虑供应链的因果关系，准确反映供应链的行为。
减少风险
通过仿真技术捕捉供应链网络的随机行为，评估和降低风险。
可视化
通过模型动画让您看到供应链如何运作，使结果更加真实可信。此外，它还能够帮助您追踪并解决模型自身存在的问题，而无需寻求外援。
多元化实验
可改变供应链网络的设计、订货和运输政策，来验证假设场景，测试供应链对环境变化的敏感度等。
灵活性
快速修改和扩展供应链各要素的参数，或者使用智能决策仿真软件将更多地细节添加到模型中。

应用领域

说明
  在这里我们要说明一下多方法供应链仿真分析软件的开发。多方法供应链仿真分析软件是在智能决策仿真软件仿真软件的基础上开发的独立产品。智能决策仿真软件是一款多方法仿真软件，支持离散事件、智能体、系统动力学等多种建模方法的仿真工具，其本身就可以解决供应链问题的。其进入市场已有十多年，其中有很大一部分用户用以解决供应链问题，因此，开发公司基于多年来在物流行业的咨询经验，以及多为物流行业专家的支持，将典型的供应链问题集中开发了多方法供应链仿真分析软件，其具有智能决策仿真软件的仿真基础，集成了供应链的典型算法及必要实验、数据统计、地图功能等，开发了多种典型供应链决策场景模块、实验模块、算法模块、数据统计模块及自定义开发功能，是一款让物流行业专家而非建模专家使用多方法供应链分析优化软件。

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概述
  云是一个用于运行仿真模型的安全Web平台。使用丰富的基于云的实验功能，在开发和执行模型时进行协作并在线即时提供仿真结果。这些功能确保了您在组织的运营级别更高效的应用仿真。

功能介绍

高性能的计算功能 支持多节点多核心执行实验，云端数据存储节省计算资源。	将模型转变为运营工具 简化模型与作业流程的集成，并简化了数字孪生的创建。	多用户同时访问 使用云共享和协作模型，支持多用户远程运行模型。
数据方案管理 在云中存储、组织、编辑实验和方案数据。	分布式仿真 资源密集型模型可划分为多个较小的模型，用云计算加快执行速度。	高级自定义仪表板 内置高级图表和图，拖放方式创建仪表板，创建定制化表图。
加速机器学习 丰富的API将模型与机器学习平台连接，用于训练和测试AI。	即时模型访问 无需软件即可在即用型的云环境中与客户共享模型。	在线仿真解决方案 可立即使用的在线仿真环境，创建自己的软件即服务（SaaS）。

典型应用场景
模型存储
  当一家公司有多个人同时处理一个模型时（例如，一个建模人员、一个项目经理和一个部门主管），每个人都可以通过一个公共存储库进行工作。因此，无需在计算机上安装智能决策仿真软件就可以同时实现以下操作：建模人员更改模型并立即将更改结果交付给客户，经理和主管进行想法测试及评估。
  还可以使用仿真建模对企业流程进行规划和优化。开发人员创建一个流程模型并将其上传到云中，以便企业管理人员能够测试假设、设置实验并提出对模型的更新。工程师一旦在云中更新了模型，它的新版本就立即可以供管理人员使用，这个过程大大缩短了开发时间。
当模型准备就绪后，管理人员可以与生产经理共享模型。无需安装智能决策仿真软件，共享模型的链接就可使用浏览器从任意设备对其进行访问。下一步，生产经理分析已经运行的实验结果，并在以报告形式上传其结果之前启动新的实验。使用云API，您可以将云服务连接到Power BI或Tableau等第三方平台，并利用它们的高级功能来可视化和分析仿真结果。

在线模型驱动解决方案
  一些公司正在使用云模型来帮助开发特定于其行业的定制数字工具。他们将云模型连接到外部数据源，为其创建自定义接口，并与企业分析平台集成以实现结果可视化。这种解决方案的优点是其通用性，解决方案可以嵌入到任何复杂的业务流程中并用于解决特殊任务，并且还可以为用户扩展和定制其接口。

咨询服务
  仿真建模咨询顾问为公司开发模型并将其集成到业务流程中。为了在项目实施后维护这些模型，咨询顾问将更新的模型上传到云中，客户可以访问它们：访问级别和用户权限可以在帐户级别中进行管理。同时，客户无需拥有智能决策仿真软件许可证：只需在浏览器中使用链接即可启动云模型。

      咨询顾问通常会开发在线演示模型来解决各个行业中的常见问题。例如，安排和推广在线商店或优化呼叫中心的日常任务。当授予客户访问在线模型的权限时，他们可以分析关键指标并快速制定当前流程的变更。远程开发顾问则会用附加功能扩展模型并在云中对其进行更新，更新后的模型可立即供客户使用。

处理大型模型和复杂实验
  处理复杂系统的详细仿真通常需要大量的计算资源。如果公司为日常工作规划和假设测试创建资源密集型模型，则可能会耗尽计算时间。模型和实验运行缓慢的原因之一是，它们正在同一台计算机上开发和运行：机器的资源过多地被并行任务占用，并且运行仿真所需的时间增加了。
为了加快模型开发并更快地获得仿真结果，该公司选择在云中运行其仿真模型。由于云计算的特性，云中的多次运行实验比常规计算机上更快、更高效，因为它们不局限于一台计算机的资源。云通过分析具体需求使其他节点和内核联机来满足对计算能力的要求。

云为使用资源密集型模型的公司提供了如下帮助：

节省购买或租赁额外的计算能力及其安装的费用；
更快地做出更明智的决策；
保留所有已进行实验的数据库，包含输入数据和结果

使用云模型进行人工智能培训
  一些开发基于人工智能的系统的公司，使用模型进行实验，获取用于训练和测试AI算法的综合数据。为了更快地获得实验结果在云中运行实验，并且为了进行远程控制和并行执行，他们选择使用云的RESTful API（适用于Python，Java和JS）。
  Ali Azgari博士最近使用云创建了一个基于机器学习的大规模疫苗接种仿真和应用程序，该程序现已公开使用。Azgari使用智能决策仿真软件创建了一个仿真模型，将其上传到了 云，并使用API进行了一系列的实验。实验数据被用于训练AI模型中的算法。之后，为方便用户，Azgari根据研究结果创建了一个Web应用程序。

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因果AI分析平台

因果AI分析平台在传统的、基于相关性的人工智能技术之上，将重点放在因果关系上，从而帮助企业能够以合理的成本有效地做出更智能、可扩展的决策。因果AI分析平台是一个强大的低代码平台，用于创建因果AI应用程序和因果数字孪生。平台通过在数据科学家和企业之间提供通用语言，使用因果模型来消除复杂性并提高可解释性。软件建立在开源基础上，通过高级因果分析工具，包括异常值、干预和根本原因分析，为因果和知识建模提供了一个简化的解决方案。超过4000个集成和插件可随时拖放到您的界面上，从而加速了ETL（提取、转换、加载）和数据处理。

因果问题存在于很多领域，如医疗健康、经济、政治科学、数字营销、制造等。回答因果问题是各个领域迫切的需求，当前许多不同领域（例如AI和统计学）都在使用因果推理。有资料认为，大数据时代的下一场变革——因果革命正在酝酿之中，通过融合因果推理和机器学习而构建出来的因果人工智能（Causal AI）系统，有望奠定强人工智能的基石。因果AI分析平台是一个低风险、易于使用的平台，抽象了因果人工智能的复杂性，通过提供共同的“可视化”语言进行合作，弥合数据科学家和行业专家之间的差距，可以帮助客户利用人工智能构建高效的业务转型解决方案。

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大数据分析平台

数据挖掘工具集

PolyAnalyst是一个全面的数据和文本挖掘系统，提供覆盖整个数据分析过程所需的各种工具：从数据加载、集成、清理和转换，到高级文本分析、机器学习和知识发现，再到数据可视化和网页报表。用户只需一站式上手一个简单易用的软件，即可方便高效地剖析解读手上所有数据，从而得到更好的分析结果。

开箱即用的高级分析 内置30多种现成的统计和机器学习算法，以及10多种文本分析工具。	客户端-服务器模式 充分利用两端硬件环境的优势，在服务器端自动处理数据并生成可视化结果。	构建仪表板 包括用于数据可视化和构建交互式网页报表的BI工具。

PolyAnalyst涵盖数据分析的全流程  >>

PolyAnalyst 架构  >>

PolyAnalyst的独特优势  >>

	端到端的解决方案，涵盖数据分析的所有阶段： 1. 加载 3.分析与预测 2. 转换 4.数据可视化		能够处理结构化（数值、类别）和非结构化（文本）数据。
			100多个内置工具，用于数据整理清洗、统计分析和预测建模。
	零代码：直观的图形用户界面，无需编程即可创建数据分析场景。 非专家也可以构建高效的分析解决方案。
			100多个内置工具，用于数据整理清洗、统计分析和预测建模。
	特有的文本检索工具，结合AI大模型，精准高效完成各种文本分析任务。		强大的可视化设计模块，提供各种样式的图表和小部件，以灵活易用的拖拽设计方式轻松构建交互式仪表板。

功能特点  >>

C/S架构 PolyAnalyst采用客户端-服务器模式，满足企业级软件的需要。这种模式能方便数据分析项目中的团队协作，使组员间能轻松共享分析流程和各种相关资源。同时通过在算力强大的硬件设备上执行计算、减少网络数据传输、并提升可视化结果的便携性来提高整个系统的总体性能。它还有助于对用户及功能配置进行集中、高效的管理。	数据安全 数据是现代组织中最有价值和最敏感的资产之一，PolyAnalyst提供了确保数据安全的可靠机制。服务器端会为每个会话生成新的密钥，用来对客户端和服务器之间的通信进行加密。PolyAn-alyst支持传统密码登录和双因子认证，可对用户和用户组进行多维度的权限设置，并可跟踪记录所有操作。
可复用的分析场景 一个典型的数据分析项目通常会要求定期对新产生的数据重复执行相同的分析步骤。PolyAnalyst为开发和编辑可重复使用的多步骤数据分析场景提供了直观的拖拽式图形界面。数据分析和可视化报告生成皆可以用任务调度器定时按序重新执行。	交互式可视化 PolyAnalyst的数据可视化系统是分享分析结果的得力助手。除了提供各种图表和小部件外，PolyAnalyst还很注重调阅者的交互式体验。用户不仅能静观报表的内容，还能通过各图表间的钻取联系调出感兴趣的底层信息，使整个系统灵活有效。
混合AI方法 将传统的基于规则的分析与人工智能的能力相结合，创建更简单、更准确、更高效的大模型应用方案。大模型固然强大，但也有可靠性低、成本高等的问题，所以在注重高准确率的企业级应用场合尚难铺开。PolyAnalyst支持规则与AI混合的数据分析方法，可以实现惊人的97%的准确率。 同时，规则的引入大大减少了对大模型的调用次数，节省了成本又确保了效率。	可视化网页报表 PolyAnalyst使数据分析师能够创建自定义报告，以清晰、一致且易于理解的格式向整个组织的业务用户提供关键的分析结果。交互式报告包括图形、表格、数字、文本以及指向其他PolyAnalyst对象的链接。可以安排报告在给定时间重新执行，以向业务用户提供基于对最新数据的分析的结果。报告的静态快照可以导出为PDF、HTML和RTF格式。
数据加载和集成 PolyAnalyst可以从各大数据库、统计系统和电子表格系统等众多的数据源加载数据。此外，它还可以导入html、doc、pdf、txt等诸多格式的文档，并用来下载网页、RSS提要、电子邮件等。 PolyAnalyst支持数据追加，并提供对不同来源的数据进行便捷的集成和合并，以创建用于进一步分析的数据集。	机器学习算法 PolyAnalyst自带的一系列聚类和分类的工具，可以用来解决预测、关联分析、相关性分组等问题，也可以用于模式识别和异常检测。从神经网络和决策树，到贝叶斯网络和支持向量机，到CHAID和逻辑回归，再到基于案例的推理和卷积神经网络，PolyAnalyst为用户的建模任务提供满当当的一整箱工具。
数据处理 每个数据分析项目都有对数据整合、转换、清洗的要求。事实上，数据分析中会有相当大的一大部分时间花在正式建模前的数据处理上。PolyAnalyst为用户提供了一套强大的操作工具，用于数据清理、聚合和转化。几乎任何数据转换任务都可以轻松快捷地通过PolyAnalyst来完成。	可扩展性 PolyAnalyst从两方面来确保可扩展性：在本地来讲，算法的不断优化和对内存的合理使用等都有助于其在有限的时间和算力的条件下处理大量的数据。同时，PolyAnalyst也支持分布式的存储和计算，使资源得以横向扩展。
文本分析 通常与企业经营相关的海量数据中大部分是文本数据。比如事件报告、客服记录、问卷答复、社媒讨论等。无论什么样的文本、分析的目标问题是什么，用户都能借力PolyAnalyst所配备的文本分析能力来找到答案。PolyAnalyst的自然语言处理工具箱中除了有常见的数据驱动的分析工具外，还提供一套完整的检索语法，可以用来度身定造高准确率的文本分析模型。

应用领域  >>

PolyAnalyst以机器学习算法和自然语言处理为基点，整合数据分析各个环节所需的所有工具，为客户各个部门解决大数据时代的数据分析问题提供有力技术支持，给各行各业的数字化转型助一臂之力。

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组合优化求解平台

基于云端的可扩展的组合优化求解引擎

Veeroute是一个SsaS优化引擎,它托管在云中，可通过网页访问。Veeroute通过智能的算法和数据整合，实现最佳的交付路线和任务分配，从而优化交付流程。它通过整合各种数据源，包括交付地址、实时交通信息、车辆信息等，以及商家设定的交付要求和优先级，通过算法计算出最佳的交付路线和分配给每辆车的交付任务，以提高交付效率，降低交付成本，并且满足用户对交付速度和准确性的需求。

最后一公里交付（Universal API） 最后一公里交付在物流行业是指将货物交付给最终客户。Veeroute支持考虑车队和司机、燃油和里程、路线的复杂性、消费者行为等因素，进行运输分析、物流自动化、最后一公里交付优化，可帮助您在合理的运输成本和高服务水平之间保持平衡。无论是计划当日交付还是缩短时间窗，Veeroute都将为您找到完美的解决方案。	码垛装箱（Packer API） Veeroute Packer一项基于云的包装优化服务，可在几秒钟内创建详细的码垛计划。它能够考虑货物的重量和尺寸特征、包装要求、货物兼容性、运输限制以及许多其他对您的业务流程至关重要的参数。规划货物堆放，最大限度地降低您的运输成本；自动生成详细的包装说明;50000个箱子的计算时间仅需 10 秒；优化工作流程，大大减少了办公室和仓库员工的运营工作量。
长途运输（Universal API） 长途运输涉及例如原材料、货物和信件等货物在国内外的长距离运输。Veeroute支持考虑停机时间和成本增加、回程、工作时间、运输维护、轴重、码垛、枢纽和越库配送、各种类型车辆的运输等影响因素，辅助制定自动化物流管理解决方案，优化交付计划并考虑对业务逻辑具有重要意义的细节。	现金管理（Universal API） 物流规划和路线规划可以帮助银行更好地管理现金流动，释放大量现金，减少服务费用，Veeroute可以：预测选定现金点的可用现金，并考虑工作时间、轮班时间、兼容性参数和安全要求等变量，制定有效的补货计划；将现金预测模块与运输优化算法相结合，规划交付和路线；对兑现系统进行压力测试；分析系统对随机事件的响应；在IT 基础架构中安装Veeroute优化引擎。
现场工程师调度（Universal API） 无论您的设备构造得多么好，都需要定期维护和维修。Veeroute支持解决现场服务工程师的日程安排问题，例如：根据不同的时间、班次、优先事项、紧急情况、交通以及技能经验，制定优化的计划和路线；即时重新安排行程，以迅速响应新的高优先级和紧急请求；根据不同数量的工程师、车队规模、服务级别和请求类型的场景，分析组织服务。	生产规划（Agro API） Veeroute Agro一项基于云的生产规划优化服务，可在几秒钟内制定详细的生产计划。能够考虑作物从田地到仓库到加工厂到市场，包括收获、干燥、装载、卸载、存储、运输、销售以及其他对生产计划至关重要的信息。

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智能生产管理平台BFG

理想的生产决策支持工具

BFG平台是一个基于数字孪生技术的智能生产管理平台，用于在不同决策范围内规划和建模生产系统，是ERP系统在使用人工智能优化生产方面的最佳补充。

BFG平台包括BFG iMRP(批量生产建模)、BFG仿真(决策支持系统)、BFG APS(运营规划)、BFG iMES(运营生产管理系统)共4个模块，实现同一平台上企业经营战略和日常管理的支持。使用BFG平台可以自动生成最佳的生产系统数字孪生，再造生产管理流程，制定优化的生产计划，定制端到端的生产管理平台，辅助解决生产过程中不断出现的典型任务，实现对变化地快速响应，帮助企业增产、提效、降本，达到提高生产透明度，按时完成订单，提高劳动生产率等效果，助力企业数字化，转变运营方式。BFG已广泛应用于机械工程、冶金工业、纺织业、航空航天、食品工业、石油化工、药物制造等具有流程或离散型生产行业。

BFG平台由4种产品组成 >>>

BFG——ERP系统的最佳补充 >>>

企业IT环境中的BFG >>>

主要技术优势 >>>

主要业务客户 >>>

同类产品比较 >>>

应用案例 >>>

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增强现实物流推演软件

AR Table沙盘系统

沙盘物件的识别与追踪

通过识别、追踪各种沙盘物件，沙盘变得可交互稳定性好

拖拽模块实现沙盘的快速部署

技术支持

案例1：交互式地铁运营仿真沙盘

案例2：城市交通

案例3：智慧城市

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