Обзор DecisionBrain, поставщика программного обеспечения для поддержки принятия решений
Вернуться к Анализ рынка
DecisionBrain, основанная в 2013 году и с головным офисом в Париже, с дополнительными офисами в Гонконге, Италии и США, предлагает комплекс решений для поддержки принятия решений, предназначенных для решения сложных задач в области планирования, составления расписаний, управления персоналом, логистики и операций в цепочках поставок. Будучи самофинансируемой компанией с давним партнерством с IBM, она делает акцент на надежной, настраиваемой платформе с низким кодом, которая бесшовно объединяет математическую оптимизацию с проверенными методами машинного обучения для улучшения прогнозирования и принятия решений. С универсальными вариантами развертывания — от локальных и непосредственно установленных решений до контейнеризованных облачных масштабируемых решений — DecisionBrain позволяет организациям быстро настраивать индивидуальные приложения, адаптированные к их уникальным операционным ограничениям, тем самым обеспечивая объяснимые, действенные результаты для повышения эффективности и производительности.
Обзор компании
DecisionBrain была основана в 2013 году и имеет головной офис в Париже, Франция, с дополнительными офисами в Гонконге, Италии и США 1. Будучи самофинансируемой компанией с долгосрочным партнерством с IBM 2, DecisionBrain сосредоточена на предоставлении программного обеспечения для поддержки принятия решений, которое решает сложные задачи в области планирования, составления расписаний, управления персоналом, логистики и цепочек поставок.
Что предлагает решение
Программные решения DecisionBrain разработаны для:
- Оптимизация операционных решений: Предоставление индивидуальных систем поддержки принятия решений, которые позволяют организациям сравнивать несколько сценариев путем интеграции передовых методов планирования и оптимизации расписаний.
- Улучшение прогнозирования: Сочетание традиционных статистических методов с машинным обучением для повышения точности прогнозов продаж и спроса 3.
- Поддержка ключевых бизнес-процессов: Решение основных задач, включая производство, управление цепочками поставок, логистику, планирование рабочей силы и техническое обслуживание — области, в которых стандартные готовые решения часто оказываются недостаточными.
Технические механизмы и архитектура
Модульная платформа с низким кодом (DB Gene)
Платформа DB Gene предоставляет основу, готовую на «80%», которую эксперты могут быстро настроить для удовлетворения уникальных требований каждого клиента. Такой подход сокращает время разработки — обычно от 3 до 6 месяцев по сравнению с полностью индивидуальными проектами — что обеспечивает более быстрое получение ценности 14.
Оптимизационный движок (DBOS)
Оптимизационный сервер DecisionBrain (DBOS) разработан для выполнения вычислительно интенсивных задач оптимизации. Он бесшовно интегрируется с широко используемыми решателями, такими как IBM CPLEX и Gurobi, и включает передовые функции, такие как мониторинг задач в реальном времени и воспроизведение выполнения, для поддержки сложных моделей принятия решений 5.
Веб-интерфейс и масштабируемая платформа (IBM DOC)
В сотрудничестве с IBM, Центр оптимизации решений IBM (DOC) предлагает настраиваемый веб-интерфейс с управлением сценариями, приборными панелями, диаграммами и функционалом перетаскивания для настройки. Такой ориентированный на пользователя дизайн гарантирует, что даже пользователи без технического опыта смогут без труда взаимодействовать со сложными моделями оптимизации. Последние обновления версии включили улучшения, такие как мягкое прерывание обработки, усовершенствованные права доступа и интеграция с Python, что ещё больше повышает удобство использования и гибкость 67.
Компоненты ИИ и машинного обучения
Гибридная интеграция
Решение использует машинное обучение для составления прогнозов и предсказания ключевых бизнес-показателей. Сочетая традиционные статистические методы с проверенными методами машинного обучения, DecisionBrain дополняет свои основные модели оптимизации, чтобы предоставлять более точные и действенные аналитические данные 3.
Скептический взгляд на заявления об ИИ
Несмотря на то, что платформа продвигается как «основанная на ИИ», подробный анализ показывает, что её предсказательные возможности основаны на традиционных, признанных в отрасли методах, а не на прорывных инновациях глубинного ИИ. Гибридная система сочетает проверенную математическую оптимизацию со стандартной предиктивной аналитикой, чтобы обеспечить объяснимые результаты, даже если термин «ИИ» в основном используется как общее обозначение для этих интегрированных подходов.
Развертывание, интеграция и рыночная позиция
Модель развертывания
Система DecisionBrain предлагает универсальные варианты развертывания. Она поддерживает локальные и установленные на предприятии решения через контейнеризацию (с использованием Docker), а также облачные развертывания в масштабах с использованием Kubernetes или OpenShift. Такая гибкость позволяет организациям выбрать модель инфраструктуры, которая наилучшим образом соответствует их операционным и требованиям к безопасности 4.
Интеграция с внешними системами
Платформа оснащена надежными API и предварительно настроенными компонентами, которые обеспечивают бесшовную интеграцию с другими бизнес-системами, такими как IBM Watson Studio и различными дата-сервисами, для обеспечения согласованной поддержки принятия решений по всей организации.
Рыночные доказательства и внешние профили
Внешние профили на таких платформах, как Tracxn, Societe.com, LinkedIn и CB Insights, свидетельствуют о том, что DecisionBrain является устойчивой, самофинансируемой и прибыльной компанией. Её стратегические партнерства, особенно с IBM, дополнительно подтверждают уверенность в её технологиях и рыночной позиции 891011.
DecisionBrain против Lokad
DecisionBrain и Lokad представляют два различных подхода к поддержке принятия решений в управлении цепочками поставок. DecisionBrain делает акцент на модульной платформе с низким кодом, использующей проверенные решатели оптимизации (такие как IBM CPLEX и Gurobi) и поддерживающей несколько моделей развертывания — включая установку на предприятии, локально и контейнеризованные облачные решения, что делает её привлекательной для организаций, ценящих быструю настройку и интеграцию с существующими системами. В отличие от этого, Lokad сосредоточен на полностью облачной, сквозной платформе количественной оптимизации, построенной вокруг её фирменного предметно-ориентированного языка Envision. Подход Lokad сильно ориентирован на вероятностное прогнозирование, глубокое обучение и дифференцируемое программирование для обеспечения автоматизированного, предписывающего принятия решений в цепочках поставок. В то время как DecisionBrain отдает предпочтение удобному для пользователя гибридному подходу с прочными связями с традиционными методами оптимизации, Lokad нацелен на клиентов, ищущих высокопрограммируемое, ориентированное на данные решение, характеризующееся передовыми методами машинного обучения и автоматизацией принятия решений.
Заключение
DecisionBrain обеспечивает практичную, настраиваемую поддержку принятия решений посредством сочетания математической оптимизации и машинного обучения. Его акцент на платформе с низким кодом, модульной архитектуре и гибких вариантах развертывания делает его привлекательным вариантом для организаций, которым требуются быстрые, индивидуальные решения для сложных операционных задач в управлении цепочками поставок. Однако его обозначение «основанный на ИИ» следует понимать в контексте интегрированных и традиционных методов оптимизации, а не революционных прорывов в области ИИ. По сравнению с такими платформами, как Lokad, DecisionBrain предлагает более традиционный, гибридный подход, делающий акцент на простоте интеграции и гибкости развертывания, тогда как Lokad ориентирован на высокопрограммируемую, полностью облачную стратегию для интенсивных количественных применений в цепочках поставок.