
HybridAI
HybridAI находит оптимальные бизнес-
решения, комбинируя
предиктивные модели
машинного обучения и методы оптимизации
задачи и Решения
Ценообразование

Персональная скидка, максимизирующая ожидаемую прибыль с клиента
Управление ассортиментом

Оптимальный ассортимент каждой точки сетевого магазина
Противодействие оттоку клиентов

Оптимальное персонализированное спецпредложение клиенту, направленное на его удержание
Оптимизация маршрутов

Самые быстрые/дешевые маршруты доставки
Планирование ремонта оборудования

Оптимальный план технического обслуживания оборудования, минимизирующий вероятность дорогостоящих поломок и стоимость обслуживания
Более сложные задачи
В перечисленных задачах для принятия эффективных бизнес-решений недостаточно основываться на предиктивных ML-моделях, поскольку только прогнозов моделей недостаточно для принятия оптимальных бизнес-решений и возникают следующие проблемы, требующие решения:


Математическая постановка задачи оптимизации, включая нестандартные бизнес-ограничения
Решение задачи за приемлемое время, в т.ч. задач большой размерности
Решение динамических задач с изменяющимися данными
Внедрение, мониторинг, дообучение предиктивных моделей (ModelOps)
Преимущества
Комбинация ML и методов оптимизации
HybridAI позволяет находить оптимальные бизнес-решения, комбинируя предиктивные модели машинного обучения и методы оптимизации (нахождение оптимума на основе прогнозов)
Оптимизация end-to-end
HybridAI реализует возможность оптимизации end-to-end с помощью алгоритмов Reinforcement Learning. Такой подход показывает лучшие результаты в некоторых задачах чем “Комбинация ML и методов оптимизации”
Поддержка open source солверов задач оптимизации
Стоимость лицензий на использование большинства коммерческих солверов (линейного и дискретного программирования) высока. Кроме этого практически все коммерческие солверы стали недоступны из-за санкций, поэтому HybridAI предоставляет свои высокопроизводительные солверы и поддерживает использование open source солверов
Решение задач оптимизации высокой размерности
Встроенные солверы HybridAI способны решать задачи оптимизация маршрутов (Vehicle Routing Problem, VRP) высокой размерности (доставка грузов 10000+ получателям). Существующие open source солверы не способны решать такие задачи за разумное время
Динамическая оптимизация в реальном времени
Real-time солверы оптимизации HybridAI способны находить субоптимальные решения всего за несколько секунд. Это обеспечивает возможность корректировки процессов на лету при отмене / изменении / появлении новых вводных (динамическое построение маршрутов доставки, ценообразование для категорий fresh и ultra fresh и т.д.)
Промышленная реализация
Реализация мониторинга предиктивных моделей “в бою”, оценка их устаревания, перестроение моделей, интеграция предиктивных моделей с солвером – это сложные инженерные задачи. Hybrid AI позволяет быстро внедрить разработанные модели оптимизации в промышленный процесс
Нестандартные бизнес-ограничения
HybridAI позволяет находить оптимальные решения с учетом любых бизнес-ограничений заказчика, а не только тех, которые реализованы в стандартных солверах. Например, в задаче оптимизации маршрутов, кроме стандартных ограничений (вместимость транспортных средств, временные окна доставки) можно добавить любые другие: учет габаритов, веса грузов, кучность маршрутов каждого водителя, режим труда и отдыха. В задаче ценообразования и управления ассортиментом: группы товаров (A, B, C), складские ограничения, любые правила из стратегии развития бизнеса (например, увеличение продаж в определенных социально-демографических сегментах покупателей)

Обсудим вашу задачу оптимизации и способы ее решения с помощью HybridAI
Связаться с нами