Soluciones de la Industria para Estadística y Análisis de Negocios
Investigación de Operaciones
Simule sus procesos con modelos completamente interactivas, listos para implementar, usando una combinación potente de computación, análisis y generación de informes dinámicos, todo en un sistema, con un flujo de trabajo integrado.
Detrás de la solución de Mathematica para investigación de operaciones se hallan técnicas de optimización local y global de última generación, algoritmos sofisticados de gráficos y generación eficiente de números al azar, con toda la confiabilidad de las capacidades algorítmicas y simbólicas de Mathematica.
Desarrollo de simulaciones de computación rápidas y robustas con funciones incorporadas
Simulación de lista de espera GI/G/1 con secuencias de tiempo de interarribo y procesamiento para examinar la conducta de la lista en regímenes estables, inestables o críticamente cargados
Optimización interactiva de operaciones de negocios con rutinas de optimización de última generación
Búsqueda de plan de tiempos óptimos de transporte para dos depósitos proveyendo materiales de construcción y optimización del planeamiento de producción al manipular funciones de Cobb-Douglas e isocostos
Implemente inmediatamente de algoritmos de gráficos de última generación
Usando el algoritmo de Kruskal para encontrar el árbol de caminos más económico conectando muchas ciudades
Capacidades específicas para investigación de operaciones:
Algoritmos de gráficos avanzados, incluyendo Dijkstra, Kruskal, Bellman-Ford, etc. para aplicaciones de asignación de rutas en red tales como control de congestión de internet, diseño de redes de comunicación de alta velocidad y otras aplicaciones
Resuelva problemas de programación lineal usando simplex, revised simplex, o métodos de punto interior
Soporte incorporado para procesamiento en paralelo, y computación GPU con CUDA u OpenCL para ejecución de alta velocidad y con uso eficiente de memoria
Fácil desarrollo de simulaciones de computadora de procesos estocástivos, eventos discretos y más usando funciones incorporadas tales como RandomReal, RandomInteger y RandomComplex Competidor: C/C++, Java y otros lenguajes de programación requieren importación de bibliotecas y escribir extensos códigos para generación de números al azar a partir de distribuciones continuas y discretas
Funcionalidad incorporada para optimización restringida y no restringida, análisis y cálculos estadísticos, ajuste de curvas y muchas otras áreas de aplicación Competidor: Matlab requiere la compra de múltiples juegos de herramientas
Capacidades de computación en paralelo fácil de usar para resolver computación, o problemas de datos intensivos en computadoras multinúcleo o en redes Competidor: Otros programas requieren extensa programación para paralelizar procesos en todos los otros sistemas
Acceso integrado a datos financieros, socioeconómicos, geográficos y científicos históricos y actuales inmediatamente utilizables para computación Competidor: Exclusivo de Mathematica
Corriente de trabajo completa, de simulación a análisis a documentos con composición tipográfica o presentaciones interactivas, en un solo documento Competidor: Exclusivo de Mathematica
Siguiente:
Modos de Uso
Funciones clave
Por qué Mathematica
Modos de uso
Optimización de operaciones de transporte marítimo tales como asignación de rutas de barcos, horarios y utilización de flota
Diseño de planos de fábricas para flujo eficiente de materiales
Maximización de ganancias de líneas aéreas con administración de inventorio de asientos basados en redes y tramos
Modelado y optmización de cadenas de oferta
Planeamiento de horarios de aviones y tripulación y operaciones de infraestructura de aviación como aeropuertos y tráfico aéreo
Desarrollo de simulaciones de computadora para minimizar el tiempo de espera de pacientes externos en los hospitales, explorar redes de colas en sistemas de manipulación de materiales, etc.
Sistemas de colas y cómputos de procesos Markov
Resolución de problemas dinámicos de asignación de vehículos
Administración efectiva de proyectos usando análisis crítico de rutas o técnicas PERT
Control moderno de calidad: Medición del verdadero rendimiento con Mathematica»
"Nuestra tasa de error, en términos de enviar resultados incorrectos a nuestros clientes, ha decrecido cuatro órdenes de magnitud. Solíamos tener entre 10 y 15 errores por día en nuestro laboratorio. Ahora es 2 o 3 por año, lo que es una gran ventaja".
—George Woodrow III
Especialista en investigación, Quest Diagnostics
Ejemplos interactivos de investigación de operaciones