의약품 배송 경로
기사별 기존 담당 구역 안에서 약국 방문 계획을 다시 짭니다.
복잡한 의사결정.
실용적인 지능.
문제를 이해하고 지능이 실제로 어떻게 작동하는지 살펴봅니다.
01순서
순서 최적화
방대한 조합 공간에서 실행 가능한 순서를 찾습니다.
서로 연결된 수천 개의 의사결정, 긴 기호 서열, 서로 의존하는 조립 단계를 다룹니다. 한 자리만 바뀌어도 전체 순서의 가치와 실행 가능성이 달라질 수 있습니다.
- 경로 최적화
- DNA 염기서열 분석
- 분자 배열 순서
- 로봇 경로
- 배관 경로 설계
관련 적용 사례 07
02시간
스케줄링
시간과 공유 자원에 걸쳐 서로 의존하는 작업을 조율합니다.
서로 의존하는 작업들이 같은 인력, 설비, 시간대를 두고 경쟁합니다. 선후 관계, 병행 작업, 변하는 조건 때문에 모든 배정은 더 큰 계획의 일부가 됩니다.
- 생산
- 인력
- 운송
관련 적용 사례 06
03공간
공간 계획
한정된 공간 안에 구성 요소와 연결을 배치합니다.
하나를 배치할 때마다 나머지가 쓸 수 있는 공간이 달라집니다. 적재 공간부터 네트워크와 칩까지, 형상, 용량, 접근, 간섭을 함께 풀어야 합니다.
- 네트워크 설계
- 화물 적재
- 빈 패킹
- 칩 레이아웃
- 창고 & 공장 레이아웃
관련 적용 사례 07
04수요 / 공급
재고 관리
변하는 수요와 지연되는 공급에 맞춰 여러 재고를 고르게 조정합니다.
보충 의사결정은 품목, 거점, 미래의 수요를 연결합니다. 과잉을 만들지 않으면서 공급을 유지하려면 리드타임, 불확실성, 용량, 유통기한 사이의 균형을 맞춰야 합니다.
- 생산 부품
- 식자재
- 건설 자재
관련 적용 사례 04
고객사의 신원은 공개하지 않습니다. 각 사례에는 평가, 설계 요구사항, 시연 등 해당 범위를 밝혀 두었습니다. 공정 품질 분석은 관련 제조 지능 사례로 소개합니다. 일정을 최적화하는 사례가 아닙니다.