Математическая оптимизация изменила целые отрасли промышленности, дав компаниям возможность решать сложнейшие бизнес-задачи и принимать оптимальные решения, повышающие эффективность их работы. Среди компаний, использующих оптимизацию, такие гиганты, как Walmart, Microsoft, FedEx, Национальная футбольная лига и Air France. Им оптимизация помогла достичь огромных финансовых и операционных преимуществ, а также поддержать рост доходов предприятий.
Однако о математической оптимизации пишут не так много и часто, чтобы о всех ее преимуществах знал каждый. Полагаем, что это происходит потому, что задачи математической оптимизации настолько сложны, что их не так просто увидеть. В такие задачи входит планирование цепочек поставок, распределение энергии, маршрутизация грузов, планирование производства и многое другое. Эти бизнес-задачи не видны и не осязаемы для большинства людей, хотя их эффект непосредственно влияет на качество жизни: например, без оптимизированной логистики невозможно быстро получать доставку. Но мало кто думает о том количестве операций и расчетов, которые таит за собой доставка грузов и посылок.
Оптимизационных задач не становится меньше – наоборот, из-за постоянного роста количества данных и усложняющихся реалий, их количество увеличивается. Как же определить, стоит ли вашей компании использовать математическую оптимизацию? Предлагаем задать четыре вопроса ниже.

Математическая оптимизация – это технология решения проблем. Благодаря ей вы получаете инструмент, который автоматически будет генерировать решения ваших задач, на основе которых вы сможете принять наилучшее. Но не каждая бизнес-задача является задачей математической оптимизации.
Задачу математической оптимизации легко определить по нескольким признакам. Мы выделяем три:
1) решения нужно принимать регулярно;
2) оптимизация в несколько процентов может принести существенный экономический эффект;
3) данных очень много и ими сложно оперировать.

Важно понимать, что одна из основных характеристик задачи математической оптимизации заключается в том, что она включает в себя набор решений, которые взаимодействуют сложным образом. Сложность этого взаимодействия обусловлена тем, что многие решения имеют последствия, которые распространяются далеко и широко, оказывая влияние на различные области вашей деятельности и влияя на другие решения. Например, ваша компания занимается перевозками по всей стране, и от того, насколько организованно операторы могут управлять парком транспорта и распределять грузы, будет зависеть не только скорость доставки, но и ее стоимость. Чаще всего в таких случаях операторам нужна помощь математической модели, которая сможет все посчитать быстрее и учесть все ограничения.
Если вы столкнулись с задачей, в которой невозможно уследить за всеми взаимодействиями между решениями и продумать все возможные результаты каждого решения, то весьма вероятно, что перед вами стоит задача математической оптимизации.

Если ваша задача является задачей математической оптимизации, она будет обладать еще одной важной характеристикой: вы сможете фиксировать и сравнивать результаты ваших решений количественным образом.
Какими бы ни были желаемые результаты или цели вашего бизнеса (например, банк, который пытается повысить доходность инвестиций с учетом риска и соблюдение нормативных требований, или авиакомпания, стремящаяся минимизировать задержки рейсов и эксплуатационные расходы), математическая оптимизация позволит вам рассмотреть и сравнить все возможные решения вашей бизнес-задачи и найти самое оптимальное.

Ресурсы – это топливо, на котором работает каждая компания, и то, сможет ли компания достичь своих бизнес-целей, во многом зависит от того, насколько эффективно она использует свои ресурсы.
Если ваша компания имеет ограниченные ресурсы, математическая оптимизация может помочь вам принять наилучшие решения по их распределению таким образом, чтобы максимально повысить эффективность работы и открыть новые возможности для роста бизнеса.

Математическая оптимизация особенно эффективна для предприятий, которым приходится иметь дело с постоянными изменениями в бизнес-среде.
В отличие от машинного обучения, которое опирается на исторические данные для составления прогнозов, математическая оптимизация использует всю доступную информацию о текущих условиях ведения бизнеса, включая исторические данные и данные реального времени для принятия оптимальных решений. Таким образом, математическая оптимизация дает компаниям возможность реагировать и отвечать наиболее эффективным и прибыльным образом на изменения в их бизнес-ситуации.
Если ваша компания вынуждена ориентироваться в постоянно меняющемся бизнес-ландшафте, то математическая оптимизация может стать для вас бесценным инструментом.
Конечно, на сегодняшний день не существует технологического решения всех проблем в мире бизнеса, и каждая задача требует индивидуального подхода и рассмотрения. Однако математическая оптимизация может значительно улучшить принятие решений и положительно повлиять на эффективность бизнеса. Если вы положительно ответили на эти четыре вопроса, то узнайте больше о математической оптимизации и результатах, которые она может принести, на консультации с нашими специалистами. Оставьте заявку на сайте, и мы обязательно с вами свяжемся!