თანამედროვე ცვალებად სამყაროში ბიზნესები ხშირად დგანან კომპლექსური გამოწვევებისა და გადაწყვეტილებების წინაშე. ეს გამოწვევები ეხება მრავალ საკითხს, როგორიცაა რესურსების გადანაწილები, წარმოების დაგეგვმა და ლოჯისტიკური ჯაჭვის გამართვა და პორტფოლიოს ოპტიმიზაცია. ხშირად ამ პრობელების გადასაჭრელად საჭიროა მრავალი ცვლადისა და შეზღუდვის გათვალისწინება. სწორედ ამ დროს ხდება მათემატიკური ოპტიმიზაციის გამოყენება მნიშვნელოვანი.
მათემატიკური ოპტიმიზაცია არის მეცნირება, რომლის მიზანია, პრობლემის გადაჭრის არსებული გზებიდან შემოგვთავაზოს საუკეთესო ალტერნატივა. ეს არის ერთგვარი ხელსაწყო, რომელიც გვეხმარება რესურსების ოპტიმალურ გადანაწილებაში, ხარჯების შემცირებაში, მოგების მაქსიმიზაციასა და მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღებაში. მათემატიკური ოპტიმიზაცია და მოდელირება გამოიყენება არაერთ სექტორში, მათ შორის ენერგეტიკის, ფინანსების, ჯანდაცვისა სექტორებში.
რატომ უნდა აირჩიოთ ჩვენთან თანამშრომლობა?
ჩვენი გუნდის წევრებს აქვთ მსოფლიოს წამყვან უნივერსიტეტებში მიღებული აკადემიურ ხარისხი ოპერაციულ კვლევაში, რომელიც ასევე მოიცავს მათემატიკური ოპტიმიზაციის მეთოდოლოგიის კომპონენტს.
ჩვენთან პარტნიორობა საშუალებას მოგცემთ დაუკავშირდეთ ჩვენს დიდ პროფესიულ ქსელს, რომელიც შედეგება როგორც ადგილობრივი, ისე საერთაშორისო ექსპერტებისგან.
ჩვენი გუნდის წევრებს აქვთ მათემატიკური ოპტიმიზაციის გამოყენების მრავალწლიანი გამოცდილება სხვადასხვა ინდუსტრიებში. წლების განმავლობაში ჩვენი გუნდის წევრები წლების განმავლობაში ეფექტურად აწვდიან პარტნიორებს ინდუსტრიის საჭიროებებზე მორგებულ ოპტიმიზაციის გადაწყვეტილებებს.
ჩვენი პრიორიტეტია დავნერგოთ და გამოვიყენოთ მათემატიკური ოპტიმიზაციის თანამედროვე და ინოვაციური მიდგომები.
ჩვენ ვეხმარებით პარტნიორებს ინდივიდუალურ საჭიროებებზე მორგებული ოპტიმიზაციის მოდელების შექმნაში. ეს მოიცავს წრფივ მოდელირებას, არაწრფივ მოდელირებას, ასევე გადაწყვეტილების ალგორითმების შექმნას რათა მოხდეს გადაწყვეტილების ოპტიმიზაცია. ჩვენი სტანდარტიზირებული მიდგომა მოიცავს შემდეგს:
1. პარტნიორებთან აქტიური კომუნიკაცია და კონსულტაცია, რათა სიღრმისეულად შევისწავლოთ არსებული პრობლემა.
2. პრობლემის ფორმულირება, ოპტიმიზაციის მიზნებისა და შეზღუდვების გათვალისწინებით.
3. წინასწარ შეთანხმებული პროგრამირების ენის გამოყენებით პრობლემის ფორმულირება და კოდირება.
4. პრობლემის გადაწყვეტის ალგორითმის იდენტიფიცირება, ასევე პრობლლემის ამომხსნელი კომერციული ან არა-კომერიციული პროგრამის შერჩევა.
5. პარტნიორისგან მონაცემების შეგროვება, სტატისტიკური ანალიზის ჩატარება და მოდელის პარამეტრების განსაზღვრა, შედეგების წინასწარ შეფასება.
6. პრობლემის გადაჭრა და სენსიტიურობის ანალიზის ჩატარება. შედეგებისა და რეკომენდაციების წარდგენა პარტნიორთან.
