Willkommen!

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SPSS und CPLEX die perfekte Symbiose von 

Prädiktiver Analytikund

Entscheidungsoptimierung

IBM Analytics RoadshowFrankfurt, 06. Oktober 2015 2

Hermann StolleClient Solution ProfessionalIBM Decision Optimization

Hans SchlenkerClient Solution Professional IBM Decision Optimization

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SPSS und CPLEXVon Einsicht und Vorausschau zu Entscheidungen

Grundlagen für EntscheidungsoptimierungLive Demo

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Logistik

FinanceBetrugserkennung

Marketing

Instandhaltung

Produktion

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Prädikative AnalytikWarum geschah? Was wird geschehen

Präskritptive AnalytikWas sollen wir tun?

Deskriptive AnalytikWas ist geschehen?

Unternehmensnutzen

Wettbewerbs-Vorteil

+

+

Standard/ad hoc Berichte Abfragen, Listen

OptimierungManagement von Unsicherheiten

Prädikatives Modell, Prognose, Simulation, Warnungen

Präskriptive Analytik für Planung und Aktionen

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IBM Analytik: Entscheidungen im Takt des Geschäfts

EinsichtInformation Plan

AuswahlAnalyse Aktion

Ein fachliches Problem

xPt = 1 wenn Block P zur Zeit t genutzt, 0 sonstcp = FixkostenyPt = produktion in Block P zur Zeit tnP = Variable Kosten

Minimiere cp xpt + nP yPt

Nebenbedingungen• Produktions Kapazitäten• Wartungsbedingungen• Bedarf

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Cont

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S61

Bas

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e (£

k)

Realised Benefit Missed Opportunity Actual ≠ QS61 or Optimal

ResultateOptimierte Lösungen

Produktionskosten minimieren

Ein mathematisches Modell

Modellierung/Integration mit Decision Optimization Produkten

Decision Optimization Engines

Java, C++, oder .Net interfaces

CPLEXCPO

Wie funktioniert Optimierung?

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Meistens ist das Ergebnis ein PLAN

How Does Optimization Work?

xPt = 1 wenn Block P zur Zeit t genutzt, 0 sonstcp = FixkostenyPt = produktion in Block P zur Zeit tnP = Variable Kosten

Minimiere cp xpt + nP yPt

Nebenbedingungen• Produktions Kapazitäten• Wartungsbedingungen• BedarfEin fachliches Problem

Ein mathematisches Modell

Modellierung/Integration mit Decision Optimization Produkten

Decision Optimization Engines

Java, C++, oder .Net interfaces

CPLEXCPO

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• Ein (OPL‐) Modell spezifiert das Problem• Variablen, Nebenbedingungen, Ziele• Das generische Modell wird mit Daten gefüllt. 

• CPLEX engine löst das Problem mit Spezial‐Algorithmen. 

• Lösung: Ein Plan oder ein Fahrplan

How Does Optimization Work?

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• TLC+D: Targets, Limits, Choices + Daten

• Daten (Eingabe)• Bedarfe, Produkte, Kosten, Vorlaufzeit, Rezepte

• Choices, Wahlmöglichkeit• Was produzieren, wo, wann, wie transportieren, zu welchem Kunden

• Targets, Ziele• Minimiere Kosten, maximiere Durchsatz, maximiere Ertrag

• Limits, Bedingungen• Produktionskapazitäten, Lagerkapazitäten, Lieferantenkapazitäten, physikalische Bedingungen

Optimierung Grundlagen: TLC+D

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• Daten

• Choices, Wahlmöglichkeiten• Welche Produkte und welche Mengen selbst oder fremd herstellen

• Target, Ziele• Minimiere Kosten: Produktion und Beschaffung

• Limits, Bedingungen• Ressourcenkapazitäten, Rohmaterialverfügbarkeit• Rezepte• Bedarfe erfüllen

Products Resources ConsumptionName Demand InCost OutCost Name Capacity Prod \ Resflour eggskluski 100 0.6 0.8 flour 80 kluski 0.5 0.2capellini 200 0.8 0.9 eggs 50 capellini 0.4 0.4fettucine 300 0.3 0.4 fettucine 0.3 0.6

Optimization Basics: Production Example

• Planungshorizonte• Mittelfristig und Langfristig (Planung)• Kurzfristig und Echtzeit (Scheduling) 

• Mathematische Programme sind generisch verwendbar. • CPLEX hat eine Zusatzengine: Constraint Progamming

• Speziell angepasst für Scheduling• Auch geeignet für nicht‐lineare Probleme. 

• Beispiel:• Produktions‐Fahrpläne demands

product order demand machinesA 1 100 m1B 1 120 m2C 1 90D 1 80

Optimization Demo Example: Scheduling

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Live DemoPredictive Analytics and Decision Optimization

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Date: 28 September 2013Testset: 3147 models (1792 in 10sec, 1554 in 100sec, 1384 in 1000sec)Machine: Intel X5650 @ 2.67GHz, 24 GB RAM, 12 threads (deterministic since CPLEX 11.0)Timelimit: 10,000 sec

v6.0

v6.5.3

v7.0v8.0

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v11.0 v12.1v12.2

v12.4v12.5

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Zusätzlich ca. Faktor 60 HW Beschleunigung 24h ‐> 7 sec(= 24h / (200*60))

CPLEX Leistungsfähigkeit

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Decision Optimization in der Cloud

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www.ibm.com/software/analytics/docloud

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