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aHead Research è il laboratorio dell’innovazione algoritmica di Ublique
Il gruppo di specialisti di aHead Research supporta lo sviluppo della piattaforma Ublique nell’ideazione, sviluppo e gestione di algoritmi basati su Artificial Intelligence. La continua evoluzione degli algoritmi è una delle competenze del team di aHead Research, a supporto di operazioni come l’ottimizzazione matematica, l’analisi previsionale, la simulazione e il machine learning.
La piattaforma decisionale Ublique©, indicata da Gartner© fra i vendor globali di continuous intelligence, include anche quattro soluzioni:
PIANIFICAZIONE TRASPORTI
È una delle più complete soluzioni di pianificazione dei giri di consegna e prelievo, routing, instradamento su mappa e scheduling delle risorse (mezzi e persone). Ottimizza i giri, sia fissi che dinamici, tenendo in considerazione le zone geografiche, le finestre di consegna, i vincoli logistici, di accessibilità e di processo, minimizzando i costi totali nel rispetto dei livelli di servizio.
Scopri il modulo di Pianificazione Trasporti →
WAREHOUSE OPTIMIZATION
È un sistema creato per ottimizzare il posizionamento dei prodotti in magazzino, individuare quindi in quale postazione deve essere posizionato un prodotto per ottenere le migliori performance in termini di produttività e livelli di servizio. Ublique misura la correttezza e l’efficienza del posizionamento attuale, calcola il posizionamento ideale per tutti i prodotti e restituisce le azioni da compiere per passare dalla configurazione deteriorata a quella ottima.
Scopri il modulo di Warehouse Optimization →
REVENUE MANAGEMENT
Questo modulo di Ublique è attivo soprattutto in industry dove la prenotazione ha un ruolo importante, ad esempio car rental. Gli algoritmi sviluppati da aHead Research sono principalmente basati su ottimizzazione matematica, ad esempio per proporre spostamenti di capacità o aumento di capacità in ognuna delle località di offerta del servizio in modo da minimizzare i costi di ri-allocazione e massimizzare le revenue dovute alla domanda stimata tramite algoritmi di demand forecast.
Scopri il modulo di Revenue Management →
DEMAND PLANNING
Permette di prevedere la domanda in industry quali GDO, retail, transportation e fashion. È in grado di prevedere sia serie storiche stabili, come ad esempio quelle relative al food o in generale ad prodotti continuativi, che serie storiche altamente volatili, quali ad esempio le vendite in promozione o di articoli non continuativi caratteristici del fashion.
Scopri il modulo di Demand Planning →
PIANIFICAZIONE TRASPORTI
È una delle più complete soluzioni di pianificazione dei giri di consegna e prelievo, routing, instradamento su mappa e scheduling delle risorse (mezzi e persone). Ottimizza i giri, sia fissi che dinamici, tenendo in considerazione le zone geografiche, le finestre di consegna, i vincoli logistici, di accessibilità e di processo, minimizzando i costi totali nel rispetto dei livelli di servizio.
WAREHOUSE OPTIMIZATION
È un sistema creato per ottimizzare il posizionamento dei prodotti in magazzino, individuare quindi in quale postazione deve essere posizionato un prodotto per ottenere le migliori performance in termini di produttività e livelli di servizio. Ublique misura la correttezza e l’efficienza del posizionamento attuale, calcola il posizionamento ideale per tutti i prodotti e restituisce le azioni da compiere per passare dalla configurazione deteriorata a quella ottima.
DEMAND INTELLIGENCE
Permette di prevedere la domanda in industry quali GDO, retail, transportation e fashion. È in grado di prevedere sia serie storiche stabili, come ad esempio quelle relative al food o in generale ad prodotti continuativi, che serie storiche altamente volatili, quali ad esempio le vendite in promozione o di articoli non continuativi caratteristici del fashion.
REVENUE MANAGEMENT
Questo modulo di Ublique è attivo soprattutto in industry dove la prenotazione ha un ruolo importante, ad esempio car rental. Gli algoritmi sviluppati da aHead Research sono principalmente basati su ottimizzazione matematica, ad esempio per proporre spostamenti di capacità o aumento di capacità in ognuna delle località di offerta del servizio in modo da minimizzare i costi di ri-allocazione e massimizzare le revenue dovute alla domanda stimata tramite algoritmi di demand forecast.