Im Rahmen der Operation Research Conference 2017 (OR17) lädt die IBM am 5. September 2017 zu einem Workshop rund um das Thema Decision Optimization (Prescriptive Analytics) nach Berlin ein.

Ab 15:30 Uhr wird Wolfgang Schmidt, Geschäftsführer der X-INTEGRATE, Anwendungsbeispiele zur Kombination von predictive und presciptive Analytics vorstellen.

Bei dem IBM Decision Optimization Workshop dreht sich alles um das Thema Prescriptive Analytics und die Optimization Suite mit ihren einzelnen Applikationen.

Folgende Themen werden diskutiert:

  • Optimierung von Abläufen
  • Effiziente Verwaltung von Ressourcen
  • Minimierung von Risiken
  • Steigerung der Agilität
  • Verbesserung der Kundenzufriedenheit

Der Workshop ist in zwei Parts aufgeteilt.

Im ersten Part dreht sich alles um die IBM Decision Optimization Suite. Sie bildet mit ihren Applikationen eine leistungstarke Grundlage für das Decision Management.

Das Ziel des zweiten Parts des Workshops ist es Erfahrungen zu teilen und den Mehrwert von Decision Optimization in Unternehmensprozessen aufzuzeigen.

Wolfgang Schmidt X-INTEGRATE Vortrag

Veranstaltungsdetails

Datum: 5. September 2017

Ort: Henry Ford Bau | A, Garystraße 35, 14195 Berlin

Uhrzeit: 13:00 Uhr – 17:00 Uhr

Mehr Informationen zum Workshop (or2017.de)

Agenda

Part 1: Die IBM Decision Optimization Suite (13:00 Uhr – 15:00 Uhr)

Die Inhalte:

IBM CPLEX Optimization Studio

IBM Decision Optimization Center

IBM Decision Optimization Cloud

IBM Data Science Experience

 

Break (15:00 Uhr – 15:30Uhr)

 

Part 2: Business Cases (15:30 Uhr – 17:30 Uhr)

Unter anderem wird Wolfgang Schmidt
Anwendungsbeispiele zur Kombination von predictive und presciptive Analytics vorstellen.

Die Inhalte:
Kaufverhalten und Absatz prognostizieren, Produktion, Logistik und Tourenplanung optimieren

X-INTEGRATE Anwendungsbeispiele zur Kombination von predictive und prescriptive Analytics im zweiten Part des Workshops

Wolfgang Schmidt, Geschäftsführer der X-INTEGRATE Software & Consulting GmbH, wird bei seinem Vortrag, anhand von Anwendungsbeispielen der predictive und prescriptive Analytics, einen Einblick in Prognoseverfahren verschaffen. Er zeigt wie Analysen zur Optimierung von Produktions-, Logistik- und Tourenplanungsprozessen beitragen können.

Die Themen:

  • Kaufverhalten und Absatz prognostizieren
  • Optimierung von Produktion, Logistik und Tourenplanung

Lesen Sie mehr zum Thema