Viele Geschäftsprobleme und Herausforderungen lassen sich nicht mehr durch Regelwerke und Entscheidungstabellen abbilden. Komplexe Geschäftsprobleme dieser Art können dann allenfalls noch mit Ansätzen der mathematischen Optimierung gelöst oder verbessert werden. Hierbei handelt es sich zum Beispiel um Problemstellungen wie schwierige Anforderungen in Fertigung, Personaleinsatzplanung, Transportwesen und Außendienst mit einer hohen Anzahl irregulärer Randbedingungen.

Ein Solver bildet die Basis für die Lösung komplexer Aufgaben in den Bereichen Einsatzplanung, Reihenfolgeplanung, Terminplanung, Routing und Zuteilung. Hierauf aufbauend können dann entsprechende Applikationen und Lösungsstrategien entwickelt werden.

Mathematische Optimierung beinhaltet das Aufbereiten von Daten, die dann in einem mathematisches Optimierungsmodell verarbeitet werden. Grundlage können dabei Modelle der Graphentheorie, aber auch aus allen anderen mathematischen Bereichen, sein. Diese Modelle werden dann von einem Solver gelöst und diese Lösung weiter optimiert. Durch geschickte Modellierung sind somit vielfältige Problemstellungen aus allen Themenbereichen lösbar.

Diese Modelle werden dann von dem Solver, beispielsweise mit dem Simplex-Algorithmus, gelöst und diese Lösung weiter optimiert.

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