자원 배분과 최적화

자원 배분은 제약 안에서 특정 목적을 최대화하거나 최소화하도록 가용 자원을 사용하는 문제입니다. 생산할 제품, 전기차 충전소 위치나 배송 묶음 같은 선택이 해당합니다.

자료가 여러 시스템과 스프레드시트에 흩어져 있으면 판단 준비가 오래 걸리고, 일부 정보가 빠지거나 결정 결과를 다시 모델에 반영하지 못할 수 있습니다. 공통 운영 모델에 데이터와 판단을 연결하면 반복해서 대안을 만들고 실제 결과와 비교할 수 있습니다.

목적과 제약 탐색

분야 전문가는 목적 함수, 관련 동작과 제약을 정하고 필요한 원천 데이터를 식별합니다. Contour, Quiver와 Object Explorer에서 자료를 조사하고 실행 가능한 범위를 반복해서 확인할 수 있습니다.

모델과 시뮬레이션

시스템 동작, 목적 함수와 제약은 Functions on Objects로 표현하거나 관측 자료에서 학습한 모델로 구현할 수 있습니다. Code Workbook과 코드 저장소에서 개발하고 Foundry ML로 운영 및 성능을 관리할 수 있습니다. 통계, 수학적 최적화와 머신러닝 등 문제에 맞는 방식을 선택합니다.

전기차 충전소의 경우 지리 정보, 재무 자료와 후보 시설의 특성을 결합해 점수를 계산할 수 있습니다. 기존 외부 시뮬레이션 또는 최적화 도구도 Data Connection으로 연결할 수 있습니다.

대안 평가 화면

변환으로 최적 배분 후보나 What-if 대안을 생성하고 Workshop 또는 Slate에서 비교하게 합니다.

배송 적재 개선의 예에서는 계획 담당자가 자신이 맡은 배송을 포함한 통합 기회를 봅니다. 추가 정차, 출발 및 도착 예약 변경과 공장 및 고객 제약을 고려한 뒤 관련 공장, 고객과 운송사에 알리고 제안을 승인, 거절, 통합 또는 재배정합니다.

결과를 다시 사용

배분 결정과 당시의 맥락을 함께 기록하면 예상과 실제 결과를 비교할 수 있습니다. 그 관측 자료로 모델을 다시 학습하거나 명시한 동작 규칙을 수정합니다. 예측 결과만 보여 주는 단계에서 끝내지 않고 실제 적용과 성과를 추적하는 구성이 필요합니다.

관련 데이터는 여러 원천에서 수집해 SQL, Python 또는 Java 파이프라인으로 업무 온톨로지에 맞춥니다. 대상의 상태와 관계, 액션 기록을 같은 모델로 연결합니다.

전기차 충전소 배치, ERP 기반 생산, 철도 정비 우선순위와 배송 통합이 적용 분야입니다. 여러 담당자의 후속 작업은 운영 절차 조정과 함께 구성할 수 있습니다.