多方法建模仿真軟件

  建模仿真能夠安全有效的解決真實世界中的問題，它是一種重要的分析方法，易于驗證、傳達和理解。通過對復雜系統的清晰洞察，建模仿真提供了有價值的跨越行業及學科的解決方案。20世紀初仿真技術已得到應用。而且，隨著60年代計算機技術的突飛猛進，加速了仿真技術的發展。隨之而來的仿真工具軟件也是層出不窮，例數諸多仿真軟件，大多都是從單一種建模方法為基礎開發，針對性強且發展成熟。隨著科技的發展，所要研究的系統也越來越復雜，單一的建模方式已經不再能滿足建模的需求，迫切需要一款可以集成所有建模方法的仿真工具，根據系統需求進行不同層次（宏觀、中觀、微觀）建模，這也是AnyLogic的研發初衷。

AnyLogic
  AnyLogic是一款支持多種建模方法對各類復雜系統進行建模仿真的工具軟件。AnyLogic支持現有的所有建模方法（系統動力學、離散事件建模、基于智能體建模）可以涵蓋幾乎所有的應用領域。工業工程師、供應鏈分析師、人力資源經理、市場研究分析師、策略規劃師都可使用AnyLogic來動態模擬整個業務生命周期。

AnyLogic功能特點
  AnyLogic進入市場多年，在物流、制造、市場、醫療、交通、軍事、應急等諸多領域已有成熟的應用，軟件功能日益完善：

支持基于智能體（Agent）建模 是唯一支持多Agent仿真的商業軟件	支持系統動力學建模 操作方式完全依照系統動力學理論	支持離散事件仿真 內含豐富的離散事件建模資源
同時支持基于智能體、離散事件、系統動力學、Petri網、行人和交通仿真，可以根據需要任意組合	專業模型調試功能 實時監測事件，進行代碼級別跟蹤調試。	專業輔助開發功能 支持自動代碼補全、語法高亮等支持
豐富的實驗框架 具有強化學習、優化、蒙特卡洛、敏感性分析、校準比較等實驗	豐富的外部數據接口 可直接讀取數據庫、GIS地圖庫、文本、圖片等文件	豐富的庫資源 根據流程、交通、流體等常規領域建有豐富的模型資源庫
模塊拖拽操作 具有豐富的模型組件，建模簡單靈活	自定義開發 基于Java開發，具有強大的二次開發功能	可視化開發環境 支持可視化業務圖表、基本控件、專業控件、三維動畫
面向對象、層次化建模 完全支持面向對象建模和層次化建模	強大的二次開發功能 支持實驗、庫資源等的自定義開發與封裝	云端仿真功能 支持模型的云端訪問及運行

AnyLogic軟件優勢

仿真方法的多樣性、靈活性和高效性 AnyLogic同時支持基于智能體建模、離散建模以及系統動力學建模三種建模方式，為市場上唯一一款可以支持多種建模方法的仿真平臺。三種建模方法可以混合使用，匯聚到Agent封裝。	實驗框架豐富性 軟件自帶人工智能、仿真實驗、優化實驗、參數變化實驗、比較運行實驗、蒙特卡羅實驗、敏感性分析實驗、自定義等實驗，方便進一步優化、校準仿真方案，提高仿真方案可靠性。
開發資源復用的便捷性 項目開發過程中封裝的復雜物流系統中Agent，如定制化設備、物流策略等，不但可以用于當前項目中仿真模型的搭建，還可以利用AnyLogic封裝機制，定制為適用于本行業領域的專業庫，加載到AnyLogic環境，以拖拽式的開發用于后期類似仿真項目。	仿真模型的跨平臺性能 由于AnyLogic是基于Java的仿真平臺，常見各類計算機操作系統都能夠支持，另外開發模型可以封裝成獨立的Jar應用程序，脫離軟件平臺運行，同時保留模型參數化調整功能，方便科研及各類課題的開展與應用，這對于目前任何其他仿真平臺都是無法實現的。
隨時隨地運行 AnyLogic可在Windows、Mac和Linux工作站和服務器上運行。構建的仿真模型可以導出為互動性和全功能的Java小程序，然后放在自己的私有云中上，或者上傳到公有云平臺（cloud.anylogic.com）上。此時模型無需安裝客戶端登陸到云端就可以運行。	領先的協作交互性 AnyLogic的互操作性是全球領先的，您可以使用多種的GIS地圖資源（街景地圖，電子地圖）；輕松上傳或導入CAD圖紙和3D模型或者使用多個優化方案（分析和優化工具）；分布擬合工具。另外，我們的軟件可以很容易的與您現有的數據庫（Excel, MS SQL）進行集成，強化您的項目。
實時仿真可得性 AnyLogic對socket和RMI的支持確保了仿真模型可以實時與第三方程序和系統進行數據交互，從而實現第三方系統的實時通訊，實現實時仿真。

AnyLogic行業應用

AnyLogic與前沿技術

人工智能 AnyLogic可支持創建動態環境以訓練和測試AI解決方案，從而在模型中實現深度強化學習功能，可支持利用Java將其與機器學習平臺連接以實現運行。	云仿真 目前AnyLogic還提供云平臺功能選項（另付費），支持將AnyLogic模型上傳至單位內部私有云，實現大規模并行分布式仿真，提高模型運行效率；支持多人協同，實現更快捷的資源共建共享。
數字孿生 AnyLogic軟件能夠為數字孿生的開發提供強大而靈活的仿真環境。為數字孿生提供能夠與各種其他軟件系統、數據源和用戶進行交互的支持。在整個生命周期中，數字孿生是對整個實際系統的對象、操作和流程的建模，其所需的建模范圍、規模、復雜度及管理難度可見一斑，而與AnyLogic的結合的數字孿生會更易于管理。	大數據 AnyLogic基于智能體建模的特性通過利用您的Big Data把您的分析準確度提高到一個新的水平。AnyLogic模型可以利用你的CRM、ERP和HR數據庫中積累的大量有用數據 。基于智能體的建模以個體為中心，允許您個性化建模屬性和行為，如：消費習慣、購買方式，產品的使用模式，設備故障，業務流程的時序及健康相關的數據。考慮到為您的企業提供更高的精度和更可靠的分析，您可以使用基于智能體的建模來實現。

國內典型客戶

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多方法供應鏈仿真分析

  一個典型的供應鏈，包括供應商、制造商、分銷商、零售商和客戶。簡單的網鏈式結構，非常容易理解，但在現實中，總會遇到各種難以解決的問題。傳統上，我們研究復雜的供應鏈問題是通過數學模型的方法或者實際試錯的方法解決的。隨著計算機仿真技術發展，以及待解決的供應鏈問題越來越深入復雜，僅通過傳統方法已經無法滿足用戶的需求。因此，供應鏈仿真分析軟件應運而生，通過在計算機的虛擬環境中構建仿真模型，運用數學算法來輔助，充分利用計算機資源，捕捉實際系統的細節，對供應鏈進行準確全面的模擬預測，針對高復雜度的問題做出合理決策與預判。

概述
  anyLogistix是一款多方法供應鏈仿真分析軟件，專用于供應鏈的設計、優化以及分析。anyLogistix將強大的分析優化方法與創新的仿真技術相結合，提供一個全面的端到端供應鏈分析工具。軟件提供了六種能夠詳盡描述供應鏈的有效方法，供應鏈進行全面調整分析，使您的業務和供應鏈更有競爭優勢。

功能概述

物流網絡優化與設計

? 進行GFA綠地分析，以最少的輸入數據找出設施的數量及位置
? 為各級供應鏈網絡執行多級綠地分析。
? 使用領先的分析求解器 IBM ILOG CPLEX® 確定最佳供應鏈網絡配置。
? 周期性進行供應鏈總體規劃，優化需要生產、儲存和運輸的地點和數量。
? 輕松將分析優化結果轉換為動態仿真模型，深入的分析了解供應鏈的內部動態變化。

what-if場景動態仿真

? 對供應鏈進行詳細動態仿真，彌補分析優化無法解決的問題。
? 分析時間相關因素、隨機事件、實際系統行為以及供應鏈元素之間的動態交互。
? 查看關鍵指標隨時間的變化情況。 例如，檢查當月第25天這些指標的值是什么：正在進行的訂單、已用產能、成本/收入等。
? 考慮網絡級策略中的復雜邏輯：補貨、采購、制造和運輸。 研究資源利用率（車隊、人員、設備）。
? 內置一組強大的實驗模板資源組，從不同角度探索供應鏈。

供應鏈數字孿生

? 可與現有的技術（ERP、MRP、WMS 等）集成，創建供應鏈數字孿生，使用實時數據和快照來預測供應鏈動態。
? 自動收集關鍵數據并配置供應鏈模型的對象、流程和實體。
? 接收警告，使用通知和觸發器進行操作。 例如，當服務水平下降或庫存不足時，可以提醒用戶并運行預置操作來幫助避免危急情況。
? 根據實時數據制定和測試行動計劃。 使用 anyLogistix進行供應鏈優化、風險分析、安全庫存估計和運輸優化，根據即時收到的數據創建行動計劃。

供應鏈風險規避

? 可仿真任何變革性事件，研究事件對企業的影響。
? 使用What-if情景對緊急情況下的供應鏈進行壓力測試。
? 通過仿真在供應鏈模型中添加隨機性。 通過使用不同參數多次運行模型，觀察不穩定性對供應鏈運營的影響。
? 可以創建供應鏈的數字孿生，幫助您快速有效地應對任何中斷挑戰。

庫存優化

? anyLogistix使用仿真技術，進行切實、準確的庫存計劃。
? 內置安全庫存估算實驗，幫助在服務水平和成本效益之間找到平衡點。
? 使用仿真模擬現實世界的隨機性，更深入地了解產品的最佳庫存量。
? 仿真會考慮到網絡運營的動態和風險，做出更精確的預測，提高供應鏈的彈性。

運輸優化

? 在戰略和戰術層面規劃運輸物流。
? 確定更好的運輸策略，完善相關業務規則。
? 以精確的運輸數據支持供應鏈設計。
? 評估風險并管理物流變化。
? 估計車隊規模和車輛利用率。

靈活的統計與可視化

? 可以衡量供應鏈模型的所需要素：成本、收入、庫存動態、服務水平、牛鞭效應、產能、利用率、進/出訂單和產品。
? 可擴展報表報告并添加自定義指標。
? 查看模型運行時指標隨時間的變化，了解供應鏈在每個模擬時間的表現。
? 內置儀表板可視化您的統計數據或將其導出到第三方BI軟件。
? 模型運行過程基于地圖動畫呈現，您可以看到供應鏈模型的運作，結果更具可信度。

無限模型定制

? anyLogistix模型的任何組件都可以使用AnyLogic 專業版進行定制。
? 使用 AnyLogic 自定義 anyLogistix 表。 例如，您可以更改運輸成本的計算方式或為庫存策略進行自定義建模。
? 自定義供應鏈網絡的任何對象：倉庫、配送中心、工廠、客戶/市場。 您可以編輯訂購、庫存、采購和運輸政策，并在您的模型中捕獲具體的業務規則。

技術框架

  anyLogistix的核心是多方法技術——六種基于建模方法的解析與仿真的強大結合。每一種優化方法都能夠以最佳方式適用于特定任務。但是僅使用一種方式進行分析就像是阿爾伯特?愛因斯坦的比喻一樣：我們不能用制造問題時的同一水平思維來解決問題。因此，anyLogistix為您提供了一個工具包，您可以針對所面臨的供應鏈問題選擇正確的方法進行處理。

  在anyLogistix中，三種仿真性方法有效地補充了三種分析性方法，幫助您發現任何供應鏈規劃過程中存在的問題并且得到最精確的結果。您可以根據問題實際所需，輕松地將方案從當前方法轉換為所需方法。

軟件優勢
計算任何限制
通過anyLogistix直接定義限制，無需浪費時間和精力將它們“翻譯”成公式。
仿真任何行為
每一條供應鏈都是獨一無二的，都擁有其獨特性。仿真和建模能夠幫助您捕捉到每一個細節層面的特質。
檢查結果
模型內部組成部分具有互動性，讓您可以觀察到結果，并且可以研究結果是如何產生的。
因果依賴性
可以考慮供應鏈的因果關系，準確反映供應鏈的行為。
減少風險
通過仿真技術捕捉供應鏈網絡的隨機行為，評估和降低風險。
可視化
通過模型動畫讓您看到供應鏈如何運作，使結果更加真實可信。此外，它還能夠幫助您追蹤并解決模型自身存在的問題，而無需尋求外援。
多元化實驗
可改變供應鏈網絡的設計、訂貨和運輸政策，來驗證假設場景，測試供應鏈對環境變化的敏感度等。
靈活性
快速修改和擴展供應鏈各要素的參數，或者使用AnyLogic將更多地細節添加到模型中。

應用領域

說明
  在這里我們要說明一下anyLogistix的開發。anyLogistix是在AnyLogic仿真軟件的基礎上開發的獨立產品。AnyLogic是一款多方法仿真軟件，支持離散事件、智能體、系統動力學等多種建模方法的仿真工具，其本身就可以解決供應鏈問題的。其進入市場已有十多年，其中有很大一部分用戶用以解決供應鏈問題，因此，開發公司基于多年來在物流行業的咨詢經驗，以及多為物流行業專家的支持，將典型的供應鏈問題集中開發了anyLogistix，其具有AnyLogic的仿真基礎，集成了供應鏈的典型算法及必要實驗、數據統計、地圖功能等，開發了多種典型供應鏈決策場景模塊、實驗模塊、算法模塊、數據統計模塊及自定義開發功能，是一款讓物流行業專家而非建模專家使用多方法供應鏈分析優化軟件。

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概述
  AnyLogic 云是一個用于運行仿真模型的安全Web平臺。使用豐富的基于云的實驗功能，在開發和執行模型時進行協作并在線即時提供仿真結果。這些功能確保了您在組織的運營級別更高效的應用仿真。

功能介紹

高性能的計算功能 支持多節點多核心執行實驗，云端數據存儲節省計算資源。	將模型轉變為運營工具 簡化模型與作業流程的集成，并簡化了數字孿生的創建。	多用戶同時訪問 使用云共享和協作模型，支持多用戶遠程運行模型。
數據方案管理 在云中存儲、組織、編輯實驗和方案數據。	分布式仿真 資源密集型模型可劃分為多個較小的模型，用云計算加快執行速度。	高級自定義儀表板 內置高級圖表和圖，拖放方式創建儀表板，創建定制化表圖。
加速機器學習 豐富的API將模型與機器學習平臺連接，用于訓練和測試AI。	即時模型訪問 無需軟件即可在即用型的云環境中與客戶共享模型。	在線仿真解決方案 可立即使用的在線仿真環境，創建自己的軟件即服務（SaaS）。

典型應用場景
模型存儲
  當一家公司有多個人同時處理一個模型時（例如，一個建模人員、一個項目經理和一個部門主管），每個人都可以通過一個公共存儲庫進行工作。因此，無需在計算機上安裝AnyLogic就可以同時實現以下操作：建模人員更改模型并立即將更改結果交付給客戶，經理和主管進行想法測試及評估。
  還可以使用仿真建模對企業流程進行規劃和優化。開發人員創建一個流程模型并將其上傳到云中，以便企業管理人員能夠測試假設、設置實驗并提出對模型的更新。工程師一旦在云中更新了模型，它的新版本就立即可以供管理人員使用，這個過程大大縮短了開發時間。
當模型準備就緒后，管理人員可以與生產經理共享模型。無需安裝AnyLogic，共享模型的鏈接就可使用瀏覽器從任意設備對其進行訪問。下一步，生產經理分析已經運行的實驗結果，并在以報告形式上傳其結果之前啟動新的實驗。使用云API，您可以將云服務連接到Power BI或Tableau等第三方平臺，并利用它們的高級功能來可視化和分析仿真結果。

在線模型驅動解決方案
  一些公司正在使用云模型來幫助開發特定于其行業的定制數字工具。他們將云模型連接到外部數據源，為其創建自定義接口，并與企業分析平臺集成以實現結果可視化。這種解決方案的優點是其通用性，解決方案可以嵌入到任何復雜的業務流程中并用于解決特殊任務，并且還可以為用戶擴展和定制其接口。

咨詢服務
  仿真建模咨詢顧問為公司開發模型并將其集成到業務流程中。為了在項目實施后維護這些模型，咨詢顧問將更新的模型上傳到云中，客戶可以訪問它們：訪問級別和用戶權限可以在帳戶級別中進行管理。同時，客戶無需擁有AnyLogic許可證：只需在瀏覽器中使用鏈接即可啟動云模型。
咨詢顧問通常會開發在線演示模型來解決各個行業中的常見問題。例如，安排和推廣在線商店或優化呼叫中心的日常任務。當授予客戶訪問在線模型的權限時，他們可以分析關鍵指標并快速制定當前流程的變更。遠程開發顧問則會用附加功能擴展模型并在云中對其進行更新，更新后的模型可立即供客戶使用。

處理大型模型和復雜實驗
  處理復雜系統的詳細仿真通常需要大量的計算資源。如果公司為日常工作規劃和假設測試創建資源密集型模型，則可能會耗盡計算時間。模型和實驗運行緩慢的原因之一是，它們正在同一臺計算機上開發和運行：機器的資源過多地被并行任務占用，并且運行仿真所需的時間增加了。
為了加快模型開發并更快地獲得仿真結果，該公司選擇在AnyLogic云中運行其仿真模型。由于云計算的特性，AnyLogic云中的多次運行實驗比常規計算機上更快、更高效，因為它們不局限于一臺計算機的資源。AnyLogic云通過分析具體需求使其他節點和內核聯機來滿足對計算能力的要求。

云為使用資源密集型模型的公司提供了如下幫助：
?節省購買或租賃額外的計算能力及其安裝的費用；
?更快地做出更明智的決策；
?保留所有已進行實驗的數據庫，包含輸入數據和結果

使用云模型進行人工智能培訓
  一些開發基于人工智能的系統的公司，使用模型進行實驗，獲取用于訓練和測試AI算法的綜合數據。為了更快地獲得實驗結果在云中運行實驗，并且為了進行遠程控制和并行執行，他們選擇使用AnyLogic云的RESTful API（適用于Python，Java和JS）。
  Ali Azgari博士最近使用AnyLogic云創建了一個基于機器學習的大規模疫苗接種仿真和應用程序，該程序現已公開使用。Azgari使用AnyLogic創建了一個仿真模型，將其上傳到了AnyLogic 云，并使用API進行了一系列的實驗。實驗數據被用于訓練AI模型中的算法。之后，為方便用戶，Azgari根據研究結果創建了一個Web應用程序。

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因果AI分析平臺

因果AI分析平臺在傳統的、基于相關性的人工智能技術之上，將重點放在因果關系上，從而幫助企業能夠以合理的成本有效地做出更智能、可擴展的決策。因果AI分析平臺是一個強大的低代碼平臺，用于創建因果AI應用程序和因果數字孿生。平臺通過在數據科學家和企業之間提供通用語言，使用因果模型來消除復雜性并提高可解釋性。軟件建立在開源基礎上，通過高級因果分析工具，包括異常值、干預和根本原因分析，為因果和知識建模提供了一個簡化的解決方案。超過4000個集成和插件可隨時拖放到您的界面上，從而加速了ETL（提取、轉換、加載）和數據處理。

因果問題存在于很多領域，如醫療健康、經濟、政治科學、數字營銷、制造等。回答因果問題是各個領域迫切的需求，當前許多不同領域（例如AI和統計學）都在使用因果推理。有資料認為，大數據時代的下一場變革——因果革命正在醞釀之中，通過融合因果推理和機器學習而構建出來的因果人工智能（Causal AI）系統，有望奠定強人工智能的基石。因果AI分析平臺是一個低風險、易于使用的平臺，抽象了因果人工智能的復雜性，通過提供共同的“可視化”語言進行合作，彌合數據科學家和行業專家之間的差距，可以幫助客戶利用人工智能構建高效的業務轉型解決方案。

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大數據分析平臺

數據挖掘工具集

PolyAnalyst是一個全面的數據和文本挖掘系統，提供覆蓋整個數據分析過程所需的各種工具：從數據加載、集成、清理和轉換，到高級文本分析、機器學習和知識發現，再到數據可視化和網頁報表。用戶只需一站式上手一個簡單易用的軟件，即可方便高效地剖析解讀手上所有數據，從而得到更好的分析結果。

開箱即用的高級分析 內置30多種現成的統計和機器學習算法，以及10多種文本分析工具。	客戶端-服務器模式 充分利用兩端硬件環境的優勢，在服務器端自動處理數據并生成可視化結果。	構建儀表板 包括用于數據可視化和構建交互式網頁報表的BI工具。

PolyAnalyst涵蓋數據分析的全流程  >>

PolyAnalyst 架構  >>

PolyAnalyst的獨特優勢  >>

	端到端的解決方案，涵蓋數據分析的所有階段： 1. 加載 3.分析與預測 2. 轉換 4.數據可視化		能夠處理結構化（數值、類別）和非結構化（文本）數據。
			100多個內置工具，用于數據整理清洗、統計分析和預測建模。
	零代碼：直觀的圖形用戶界面，無需編程即可創建數據分析場景。 非專家也可以構建高效的分析解決方案。
			100多個內置工具，用于數據整理清洗、統計分析和預測建模。
	特有的文本檢索工具，結合AI大模型，精準高效完成各種文本分析任務。		強大的可視化設計模塊，提供各種樣式的圖表和小部件，以靈活易用的拖拽設計方式輕松構建交互式儀表板。

功能特點  >>

C/S架構 PolyAnalyst采用客戶端-服務器模式，滿足企業級軟件的需要。這種模式能方便數據分析項目中的團隊協作，使組員間能輕松共享分析流程和各種相關資源。同時通過在算力強大的硬件設備上執行計算、減少網絡數據傳輸、并提升可視化結果的便攜性來提高整個系統的總體性能。它還有助于對用戶及功能配置進行集中、高效的管理。	數據安全 數據是現代組織中最有價值和最敏感的資產之一，PolyAnalyst提供了確保數據安全的可靠機制。服務器端會為每個會話生成新的密鑰，用來對客戶端和服務器之間的通信進行加密。PolyAn-alyst支持傳統密碼登錄和雙因子認證，可對用戶和用戶組進行多維度的權限設置，并可跟蹤記錄所有操作。
可復用的分析場景 一個典型的數據分析項目通常會要求定期對新產生的數據重復執行相同的分析步驟。PolyAnalyst為開發和編輯可重復使用的多步驟數據分析場景提供了直觀的拖拽式圖形界面。數據分析和可視化報告生成皆可以用任務調度器定時按序重新執行。	交互式可視化 PolyAnalyst的數據可視化系統是分享分析結果的得力助手。除了提供各種圖表和小部件外，PolyAnalyst還很注重調閱者的交互式體驗。用戶不僅能靜觀報表的內容，還能通過各圖表間的鉆取聯系調出感興趣的底層信息，使整個系統靈活有效。
混合AI方法 將傳統的基于規則的分析與人工智能的能力相結合，創建更簡單、更準確、更高效的大模型應用方案。大模型固然強大，但也有可靠性低、成本高等的問題，所以在注重高準確率的企業級應用場合尚難鋪開。PolyAnalyst支持規則與AI混合的數據分析方法，可以實現驚人的97%的準確率。 同時，規則的引入大大減少了對大模型的調用次數，節省了成本又確保了效率。	可視化網頁報表 PolyAnalyst使數據分析師能夠創建自定義報告，以清晰、一致且易于理解的格式向整個組織的業務用戶提供關鍵的分析結果。交互式報告包括圖形、表格、數字、文本以及指向其他PolyAnalyst對象的鏈接。可以安排報告在給定時間重新執行，以向業務用戶提供基于對最新數據的分析的結果。報告的靜態快照可以導出為PDF、HTML和RTF格式。
數據加載和集成 PolyAnalyst可以從各大數據庫、統計系統和電子表格系統等眾多的數據源加載數據。此外，它還可以導入html、doc、pdf、txt等諸多格式的文檔，并用來下載網頁、RSS提要、電子郵件等。 PolyAnalyst支持數據追加，并提供對不同來源的數據進行便捷的集成和合并，以創建用于進一步分析的數據集。	機器學習算法 PolyAnalyst自帶的一系列聚類和分類的工具，可以用來解決預測、關聯分析、相關性分組等問題，也可以用于模式識別和異常檢測。從神經網絡和決策樹，到貝葉斯網絡和支持向量機，到CHAID和邏輯回歸，再到基于案例的推理和卷積神經網絡，PolyAnalyst為用戶的建模任務提供滿當當的一整箱工具。
數據處理 每個數據分析項目都有對數據整合、轉換、清洗的要求。事實上，數據分析中會有相當大的一大部分時間花在正式建模前的數據處理上。PolyAnalyst為用戶提供了一套強大的操作工具，用于數據清理、聚合和轉化。幾乎任何數據轉換任務都可以輕松快捷地通過PolyAnalyst來完成。	可擴展性 PolyAnalyst從兩方面來確保可擴展性：在本地來講，算法的不斷優化和對內存的合理使用等都有助于其在有限的時間和算力的條件下處理大量的數據。同時，PolyAnalyst也支持分布式的存儲和計算，使資源得以橫向擴展。
文本分析 通常與企業經營相關的海量數據中大部分是文本數據。比如事件報告、客服記錄、問卷答復、社媒討論等。無論什么樣的文本、分析的目標問題是什么，用戶都能借力PolyAnalyst所配備的文本分析能力來找到答案。PolyAnalyst的自然語言處理工具箱中除了有常見的數據驅動的分析工具外，還提供一套完整的檢索語法，可以用來度身定造高準確率的文本分析模型。

應用領域  >>

PolyAnalyst以機器學習算法和自然語言處理為基點，整合數據分析各個環節所需的所有工具，為客戶各個部門解決大數據時代的數據分析問題提供有力技術支持，給各行各業的數字化轉型助一臂之力。

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組合優化求解平臺

基于云端的可擴展的組合優化求解引擎

Veeroute是一個SsaS優化引擎,它托管在云中，可通過網頁訪問。Veeroute通過智能的算法和數據整合，實現最佳的交付路線和任務分配，從而優化交付流程。它通過整合各種數據源，包括交付地址、實時交通信息、車輛信息等，以及商家設定的交付要求和優先級，通過算法計算出最佳的交付路線和分配給每輛車的交付任務，以提高交付效率，降低交付成本，并且滿足用戶對交付速度和準確性的需求。

最后一公里交付（Universal API） 最后一公里交付在物流行業是指將貨物交付給最終客戶。Veeroute支持考慮車隊和司機、燃油和里程、路線的復雜性、消費者行為等因素，進行運輸分析、物流自動化、最后一公里交付優化，可幫助您在合理的運輸成本和高服務水平之間保持平衡。無論是計劃當日交付還是縮短時間窗，Veeroute都將為您找到完美的解決方案。	碼垛裝箱（Packer API） Veeroute Packer一項基于云的包裝優化服務，可在幾秒鐘內創建詳細的碼垛計劃。它能夠考慮貨物的重量和尺寸特征、包裝要求、貨物兼容性、運輸限制以及許多其他對您的業務流程至關重要的參數。規劃貨物堆放，最大限度地降低您的運輸成本；自動生成詳細的包裝說明;50000個箱子的計算時間僅需 10 秒；優化工作流程，大大減少了辦公室和倉庫員工的運營工作量。
長途運輸（Universal API） 長途運輸涉及例如原材料、貨物和信件等貨物在國內外的長距離運輸。Veeroute支持考慮停機時間和成本增加、回程、工作時間、運輸維護、軸重、碼垛、樞紐和越庫配送、各種類型車輛的運輸等影響因素，輔助制定自動化物流管理解決方案，優化交付計劃并考慮對業務邏輯具有重要意義的細節。	現金管理（Universal API） 物流規劃和路線規劃可以幫助銀行更好地管理現金流動，釋放大量現金，減少服務費用，Veeroute可以：預測選定現金點的可用現金，并考慮工作時間、輪班時間、兼容性參數和安全要求等變量，制定有效的補貨計劃；將現金預測模塊與運輸優化算法相結合，規劃交付和路線；對兌現系統進行壓力測試；分析系統對隨機事件的響應；在IT 基礎架構中安裝Veeroute優化引擎。
現場工程師調度（Universal API） 無論您的設備構造得多么好，都需要定期維護和維修。Veeroute支持解決現場服務工程師的日程安排問題，例如：根據不同的時間、班次、優先事項、緊急情況、交通以及技能經驗，制定優化的計劃和路線；即時重新安排行程，以迅速響應新的高優先級和緊急請求；根據不同數量的工程師、車隊規模、服務級別和請求類型的場景，分析組織服務。	生產規劃（Agro API） Veeroute Agro一項基于云的生產規劃優化服務，可在幾秒鐘內制定詳細的生產計劃。能夠考慮作物從田地到倉庫到加工廠到市場，包括收獲、干燥、裝載、卸載、存儲、運輸、銷售以及其他對生產計劃至關重要的信息。

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智能生產管理平臺BFG

理想的生產決策支持工具

BFG平臺是一個基于數字孿生技術的智能生產管理平臺，用于在不同決策范圍內規劃和建模生產系統，是ERP系統在使用人工智能優化生產方面的最佳補充。

BFG平臺包括BFG iMRP(批量生產建模)、BFG仿真(決策支持系統)、BFG APS(運營規劃)、BFG iMES(運營生產管理系統)共4個模塊，實現同一平臺上企業經營戰略和日常管理的支持。使用BFG平臺可以自動生成最佳的生產系統數字孿生，再造生產管理流程，制定優化的生產計劃，定制端到端的生產管理平臺，輔助解決生產過程中不斷出現的典型任務，實現對變化地快速響應，幫助企業增產、提效、降本，達到提高生產透明度，按時完成訂單，提高勞動生產率等效果，助力企業數字化，轉變運營方式。BFG已廣泛應用于機械工程、冶金工業、紡織業、航空航天、食品工業、石油化工、藥物制造等具有流程或離散型生產行業。

BFG平臺由4種產品組成 >>>

BFG——ERP系統的最佳補充 >>>

企業IT環境中的BFG >>>

主要技術優勢 >>>

主要業務客戶 >>>

同類產品比較 >>>

應用案例 >>>

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增強現實物流推演軟件

AR Table沙盤系統

沙盤物件的識別與追蹤

通過識別、追蹤各種沙盤物件，沙盤變得可交互穩定性好

拖拽模塊實現沙盤的快速部署

技術支持

案例1：交互式地鐵運營仿真沙盤

案例2：城市交通

案例3：智慧城市

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