Why do you choose to programming in any specific optimization technology when you can program in all tools at the same time with only one effort ?
The best way is to have the mathematical models in a meta-platform, like OPTEX, and in a second phase go to any specific commercial platform.
Operational Data Graph: Un enfoque innovador para optimizar las operaciones d...Neo4j
Josep Taruella, Cof-Founder, Graph Everywhere
Las áreas de IT cada vez deben gestionar entornos más complejos. Más datos, más aplicaciones, más entornos, más canales de interacción con los clientes, … y la irrupción del Cloud no ha hecho más que generar aún más elementos a gestionar mientras que los recursos con los que contamos no crecen a este mismo ritmo.
La tecnología de grafos proporciona una gran ayuda en múltiples ámbitos de la gestión de IT. Desde minimizar los tiempos de despliegue de aplicaciones, minimizar el downtime de los servicios, optimizar los procesos de gestión y movimiento de datos, generar entornos para simulación de análisis de impacto de cambios e incluso predecir las necesidades de mantenimiento de servicios/aplicaciones/servidores… usando técnicas de Graph Native Machine Learning.
En este slot os enseñaremos una demo de cómo el ODG ayuda a optimizar una malla de ejecución de procesos.
Construyendo modelos para dispositivos edge tpu dev fest galiciaMoisés Martínez
En los últimos años, el uso de modelos basados en el Aprendizaje Automático (AA) se ha vuelto muy popular. El AA nos permite construir modelos para la detección/clasificación o regresión de manera sencilla, pero en muchos casos el coste computacional de utilizarlos puede ser muy elevado sobre todo en pequeños dispositivos con baja capacidad de computo, los cuales han comenzado a poblar nuestras casas, oficinas y ciudades. ¿Cómo podemos utilizar nuestros modelos en dispositivos con diferentes capacidades, como por ejemplo las nuevas Edge TPUs?
Acompáñame en esta charla para adentrarnos en lo profundo de TensorFlow para construir modelos utilizando Cloud ML Engine y ejecutarlos en diferentes tipos de dispositivos. Aprendamos como funcionan los dispositivos Edge TPU y como podemos construir modelos para ejecutarlos en ellos.
Metodologias para la Mejora, respaldadas por los software Minitab.
Abstract
La competitividad en el mercado actual le plantea a las empresas la necesidad de revisar su desempeño, para lo cual existen diferentes metodologías estructuradas que permiten planificar y gestionar estos proyectos de Mejora Continua. Lean Seis Sigma, fusión de Lean Manufacturing y de Seis Sigma, es una de las más desarrolladas. Se soporta en una serie de herramientas conocidas como “duras” de estadísticas- Control Estadístico de Procesos y el Diseño Experimental entre otras- y otra serie de herramientas “blandas” de gestión. El software MINITAB es un soporte muy útil para los trabajos estadísticos. Por otra parte el software QUALITY COMPANION permite Definir, Organizar y Ejecutar Proyectos de Mejora, con diversidad de herramientas, abordando las diferentes etapas de todo proyecto.
Diertante: Lic. Diego A. Lafont
Licenciado en Química y Especialista en Estadística de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA. Desde 1991 trabaja en las áreas de Calidad e Investigación y Desarrollo de las empresas de CALSA, Georgalos S. A., Refinerías de Maíz S.A. y Unilever S.A. Es docente Universitario en el Posgrado “Seis Sigma e ISO 9000” de USAL en las Materias Diseño Experimentos, Control Estadístico de Procesos Avanzado.
Diertante: Cdor. Guillermo C. Alvarez
Contador Público (UBA) y MBA (IAE Escuela de Negocios- Universidad Austral). Es docente en instituciones educativas líderes en las áreas de estrategia de negocios y áreas relacionadas. Formó y Lideró equipos de Lean Seis Sigma. Condujo grupos interdisciplinarios y regionales orientados a la calidad, diseño y mejora de procedimientos en las áreas de planificación, finanzas corporativas y tesorería internacional.
www.congresodecalidad.com.ar
Operational Data Graph: Un enfoque innovador para optimizar las operaciones d...Neo4j
Josep Taruella, Cof-Founder, Graph Everywhere
Las áreas de IT cada vez deben gestionar entornos más complejos. Más datos, más aplicaciones, más entornos, más canales de interacción con los clientes, … y la irrupción del Cloud no ha hecho más que generar aún más elementos a gestionar mientras que los recursos con los que contamos no crecen a este mismo ritmo.
La tecnología de grafos proporciona una gran ayuda en múltiples ámbitos de la gestión de IT. Desde minimizar los tiempos de despliegue de aplicaciones, minimizar el downtime de los servicios, optimizar los procesos de gestión y movimiento de datos, generar entornos para simulación de análisis de impacto de cambios e incluso predecir las necesidades de mantenimiento de servicios/aplicaciones/servidores… usando técnicas de Graph Native Machine Learning.
En este slot os enseñaremos una demo de cómo el ODG ayuda a optimizar una malla de ejecución de procesos.
Construyendo modelos para dispositivos edge tpu dev fest galiciaMoisés Martínez
En los últimos años, el uso de modelos basados en el Aprendizaje Automático (AA) se ha vuelto muy popular. El AA nos permite construir modelos para la detección/clasificación o regresión de manera sencilla, pero en muchos casos el coste computacional de utilizarlos puede ser muy elevado sobre todo en pequeños dispositivos con baja capacidad de computo, los cuales han comenzado a poblar nuestras casas, oficinas y ciudades. ¿Cómo podemos utilizar nuestros modelos en dispositivos con diferentes capacidades, como por ejemplo las nuevas Edge TPUs?
Acompáñame en esta charla para adentrarnos en lo profundo de TensorFlow para construir modelos utilizando Cloud ML Engine y ejecutarlos en diferentes tipos de dispositivos. Aprendamos como funcionan los dispositivos Edge TPU y como podemos construir modelos para ejecutarlos en ellos.
Metodologias para la Mejora, respaldadas por los software Minitab.
Abstract
La competitividad en el mercado actual le plantea a las empresas la necesidad de revisar su desempeño, para lo cual existen diferentes metodologías estructuradas que permiten planificar y gestionar estos proyectos de Mejora Continua. Lean Seis Sigma, fusión de Lean Manufacturing y de Seis Sigma, es una de las más desarrolladas. Se soporta en una serie de herramientas conocidas como “duras” de estadísticas- Control Estadístico de Procesos y el Diseño Experimental entre otras- y otra serie de herramientas “blandas” de gestión. El software MINITAB es un soporte muy útil para los trabajos estadísticos. Por otra parte el software QUALITY COMPANION permite Definir, Organizar y Ejecutar Proyectos de Mejora, con diversidad de herramientas, abordando las diferentes etapas de todo proyecto.
Diertante: Lic. Diego A. Lafont
Licenciado en Química y Especialista en Estadística de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA. Desde 1991 trabaja en las áreas de Calidad e Investigación y Desarrollo de las empresas de CALSA, Georgalos S. A., Refinerías de Maíz S.A. y Unilever S.A. Es docente Universitario en el Posgrado “Seis Sigma e ISO 9000” de USAL en las Materias Diseño Experimentos, Control Estadístico de Procesos Avanzado.
Diertante: Cdor. Guillermo C. Alvarez
Contador Público (UBA) y MBA (IAE Escuela de Negocios- Universidad Austral). Es docente en instituciones educativas líderes en las áreas de estrategia de negocios y áreas relacionadas. Formó y Lideró equipos de Lean Seis Sigma. Condujo grupos interdisciplinarios y regionales orientados a la calidad, diseño y mejora de procedimientos en las áreas de planificación, finanzas corporativas y tesorería internacional.
www.congresodecalidad.com.ar
Las GPUs actuales ofrecen computación de altas prestaciones a relativamente bajo coste. Sin embargo el diseño de algoritmos eficientes para GPUs normalmente requiere un esfuerzo y tiempo adicionales incluso para programadores con experiencia. En este trabajo se presenta una estrategia con tuneado que permite el diseño eficiente para GPUs de algoritmos Parallel Prefix (tales como algoritmos para la FFT, resolutores de sistemas tridiagonales o la primitiva scan) en CUDA. Los resultados en términos de rendimiento de las implementaciones resultantes han demostrado ser competitivos o sobrepasar los obtenidos mediante la utilización de librerías como CUDAFFT, CUSPARSE, Thrust, ModernGPU o CUB que constituyen el estado del arte en este ámbito.
Esta presentación muestra los resultados de la prueba de conceptos realizada sobre SQL Server 2014 Enterprise en una empresa del rubro Bancario.
En resumen, este documento evidencia un mejoramiento en el rendimiento de hasta 6 veces en las consultas adhoc en SQL, y un 30% de mayor eficiencia en las tasas de compresión de datos.
Esta PPT la expuse en un evento organizado por Microsoft en junio del año 2014, en el marco de las nuevas herramientas que Microsoft ha desarrollado para satisfacer las necesidades en el ámbito de BI
Catalogo Cajas Fuertes BTV Amado Salvador Distribuidor OficialAMADO SALVADOR
Explora el catálogo completo de cajas fuertes BTV, disponible a través de Amado Salvador, distribuidor oficial de BTV. Este catálogo presenta una amplia variedad de cajas fuertes, cada una diseñada con la más alta calidad para ofrecer la máxima seguridad y satisfacer las diversas necesidades de protección de nuestros clientes.
En Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, ofrecemos productos que destacan por su innovación, durabilidad y robustez. Las cajas fuertes BTV son reconocidas por su eficiencia en la protección contra robos, incendios y otros riesgos, lo que las convierte en una opción ideal tanto para uso doméstico como comercial.
Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, asegura que cada producto cumpla con los más estrictos estándares de calidad y seguridad. Al adquirir una caja fuerte a través de Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, los clientes pueden tener la tranquilidad de que están obteniendo una solución confiable y duradera para la protección de sus pertenencias.
Este catálogo incluye detalles técnicos, características y opciones de personalización de cada modelo de caja fuerte BTV. Desde cajas fuertes empotrables hasta modelos de alta seguridad, Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, tiene la solución perfecta para cualquier necesidad de seguridad. No pierdas la oportunidad de conocer todos los beneficios y características de las cajas fuertes BTV y protege lo que más valoras con la calidad y seguridad que solo BTV y Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, pueden ofrecerte.
Las GPUs actuales ofrecen computación de altas prestaciones a relativamente bajo coste. Sin embargo el diseño de algoritmos eficientes para GPUs normalmente requiere un esfuerzo y tiempo adicionales incluso para programadores con experiencia. En este trabajo se presenta una estrategia con tuneado que permite el diseño eficiente para GPUs de algoritmos Parallel Prefix (tales como algoritmos para la FFT, resolutores de sistemas tridiagonales o la primitiva scan) en CUDA. Los resultados en términos de rendimiento de las implementaciones resultantes han demostrado ser competitivos o sobrepasar los obtenidos mediante la utilización de librerías como CUDAFFT, CUSPARSE, Thrust, ModernGPU o CUB que constituyen el estado del arte en este ámbito.
Esta presentación muestra los resultados de la prueba de conceptos realizada sobre SQL Server 2014 Enterprise en una empresa del rubro Bancario.
En resumen, este documento evidencia un mejoramiento en el rendimiento de hasta 6 veces en las consultas adhoc en SQL, y un 30% de mayor eficiencia en las tasas de compresión de datos.
Esta PPT la expuse en un evento organizado por Microsoft en junio del año 2014, en el marco de las nuevas herramientas que Microsoft ha desarrollado para satisfacer las necesidades en el ámbito de BI
Catalogo Cajas Fuertes BTV Amado Salvador Distribuidor OficialAMADO SALVADOR
Explora el catálogo completo de cajas fuertes BTV, disponible a través de Amado Salvador, distribuidor oficial de BTV. Este catálogo presenta una amplia variedad de cajas fuertes, cada una diseñada con la más alta calidad para ofrecer la máxima seguridad y satisfacer las diversas necesidades de protección de nuestros clientes.
En Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, ofrecemos productos que destacan por su innovación, durabilidad y robustez. Las cajas fuertes BTV son reconocidas por su eficiencia en la protección contra robos, incendios y otros riesgos, lo que las convierte en una opción ideal tanto para uso doméstico como comercial.
Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, asegura que cada producto cumpla con los más estrictos estándares de calidad y seguridad. Al adquirir una caja fuerte a través de Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, los clientes pueden tener la tranquilidad de que están obteniendo una solución confiable y duradera para la protección de sus pertenencias.
Este catálogo incluye detalles técnicos, características y opciones de personalización de cada modelo de caja fuerte BTV. Desde cajas fuertes empotrables hasta modelos de alta seguridad, Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, tiene la solución perfecta para cualquier necesidad de seguridad. No pierdas la oportunidad de conocer todos los beneficios y características de las cajas fuertes BTV y protege lo que más valoras con la calidad y seguridad que solo BTV y Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, pueden ofrecerte.
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
KAWARU CONSULTING presenta el projecte amb l'objectiu de permetre als ciutadans realitzar tràmits administratius de manera telemàtica, des de qualsevol lloc i dispositiu, amb seguretat jurídica. Aquesta plataforma redueix els desplaçaments físics i el temps invertit en tràmits, ja que es pot fer tot en línia. A més, proporciona evidències de la correcta realització dels tràmits, garantint-ne la validesa davant d'un jutge si cal. Inicialment concebuda per al Ministeri de Justícia, la plataforma s'ha expandit per adaptar-se a diverses organitzacions i països, oferint una solució flexible i fàcil de desplegar.
Catalogo General Electrodomesticos Teka Distribuidor Oficial Amado Salvador V...AMADO SALVADOR
El catálogo general de electrodomésticos Teka presenta una amplia gama de productos de alta calidad y diseño innovador. Como distribuidor oficial Teka, Amado Salvador ofrece soluciones en electrodomésticos Teka que destacan por su tecnología avanzada y durabilidad. Este catálogo incluye una selección exhaustiva de productos Teka que cumplen con los más altos estándares del mercado, consolidando a Amado Salvador como el distribuidor oficial Teka.
Explora las diversas categorías de electrodomésticos Teka en este catálogo, cada una diseñada para satisfacer las necesidades de cualquier hogar. Amado Salvador, como distribuidor oficial Teka, garantiza que cada producto de Teka se distingue por su excelente calidad y diseño moderno.
Amado Salvador, distribuidor oficial Teka en Valencia. La calidad y el diseño de los electrodomésticos Teka se reflejan en cada página del catálogo, ofreciendo opciones que van desde hornos, placas de cocina, campanas extractoras hasta frigoríficos y lavavajillas. Este catálogo es una herramienta esencial para inspirarse y encontrar electrodomésticos de alta calidad que se adaptan a cualquier proyecto de diseño.
En Amado Salvador somos distribuidor oficial Teka en Valencia y ponemos atu disposición acceso directo a los mejores productos de Teka. Explora este catálogo y encuentra la inspiración y los electrodomésticos necesarios para equipar tu hogar con la garantía y calidad que solo un distribuidor oficial Teka puede ofrecer.
15. PTA
Industrial Operations
Tactical Planning
DEM
Long/Medium/Short
Demand Planning
INV
Inventory
Policy
Medium / Short Term
Demand Projections
Inventory
Policy
Production
Goals
POD
Production
Schedule
DIS
Distribution
Schedule
Distribution
Goals
PCO
Sourcing
Sourcing
Goals
Production
Orders
Distribution
Orders
Sourcing
Orders
PES
Supply Chain Design
Short / Medium Term
Market Scenarios
Expansion
Plans
DSS
Short / Medium Term
Market Scenarios
17. UN SISTEMA DE SOPORTE DE DECISIONES
ES LA INTEGRACION DE LA CADENA DE
TOMA DE DECISIONES POR MEDIO DE UNA
“COLECCION” DE MODELOS Y DE FLUJOS
DE DATOS
21. PROS CONTRAS
APLICACIONES BASADAS EN
HOJAS DE CÁLCULO
• Herramienta familiar
• Rápida adaptabilidad
• Complejidad y tamaño limitado
• Mantenimiento díficil
• Poca consistencia
22. PROS CONTRAS
APLICACIONES BASADAS EN
HOJAS DE CÁLCULO
APLICACIONES A LA
MEDIDA
MODELO A LA MEDIDA
• Herramienta familiar
• Rápida adaptabilidad
• Complejidad y tamaño limitado
• Mantenimiento díficil
• Poca consistencia
• Diseñado a la medida de las
necesidades del negocio
• Costoso y riesgoso
• Díficil de mantener en el tiempo
• Díficil uso y mejoras
23. PROS CONTRAS
APLICACIONES BASADAS EN
HOJAS DE CÁLCULO
APLICACIONES A LA
MEDIDA
MODELO A LA MEDIDA
• Herramienta familiar
• Rápida adaptabilidad
• Complejidad y tamaño limitado
• Mantenimiento díficil
• Poca consistencia
• Diseñado a la medida de las
necesidades del negocio
• Costoso y riesgoso
• Díficil de mantener en el tiempo
• Díficil uso y mejoras
• Funcionalidad inmediata
• Configurable
• Mejores prácticas verticales
• Puede no capturar todas las
restricciones, costos y metas
• Muchas de ellas basadas en
métodos de desarrollo
“obsoletos”.
• Costoso de “customizar”
APLICACIONES
EMPAQUETADAS
MODELO GENERICO POR COMPAÑÍA
DE SOFTWARE
24. PROS CONTRAS
APLICACIONES BASADAS EN
HOJAS DE CÁLCULO
APLICACIONES A LA
MEDIDA
MODELO A LA MEDIDA
MODELO A LA MEDIDA
• Herramienta familiar
• Rápida adaptabilidad
• Complejidad y tamaño limitado
• Mantenimiento díficil
• Poca consistencia
• Diseñado a la medida de las
necesidades del negocio
• Costoso y riesgoso
• Díficil de mantener en el tiempo
• Díficil uso y mejoras
• Diseñado a la medida de las
necesidades del negocio
• Funcionaliad inmediata
• Fácil de usar y mejorar
• Proceso de desarrollo iterativo
• Requiere compromiso y
habilidades técnicas
APLICACIONES A LA
MEDIDA
APLICACIONES
EMPAQUETADAS
MODELO GENERICO POR COMPAÑÍA
DE SOFTWARE
• Funcionalidad inmediata
• Configurable
• Mejores prácticas verticales
• Puede no capturar todas las
restricciones, costos y metas
• Muchas de ellas basadas en
métodos de desarrollo
“obsoletos”.
• Costoso de “customizar”
28. PRECIO DE BOLSA $USD
0
50
100
150
200
250
11/3/97 24/7/98 6/12/99 19/4/01 1/9/02 14/1/04 28/5/05 10/10/06 22/2/08 6/7/09
$USD
MANU
SAP
I2
29. EL PRECIO COMERCIAL DE LAS LICENCIAS DE USO DE UN MODELO
MATEMÁTICO DE OPTIMIZACIÓN PARA DISEÑO DE CADENAS DE
ABASTECIMIENTO, VENDIDO POR UNA EMPRESA DE TECNOLOGÍA
DE ALTO RECONOCIMIENTO, PUEDE ESTAR EN EL ORDEN DE
USD 175.000,oo.
38. Google Apps: brinda el servicio de
aplicaciones para empresas como Gmail,
Google Talk, Google Calendar y Google
Docs, etc.
Amazon Web Services: los servicios
que ofrece son el Amazon EC2™, Amazon
S3™, SimpleDB™, Amazon SQS™.
Azure de Microsoft: ofrece servicios de
sistema operativo, hosting, sistemas para
desarrollo.
Blue Cloud de IBM:
CLOUD COMPUTING
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
49.
50.
51. PARA CAPTURAR LA POTENCIA QUE OFRECE
“CLOUD COMPUTING” EN LOS MODELOS DE
PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA ES FUNDAMENTAL
LA CAPACIDAD DE PROCESAMIENTO PARALELO DE
ALTO Y DE BAJO NIVEL
53. LENGUAJE ALGEBRAICO
MODELO NUMÉRICO
MODELO MATEMÁTICO
MODELO DE DATOS
DATOS INDUSTRIALES
LIBRERÍA
OPTIMIZACIÓN
E
R
P
DB2
ORACLE
EXCEL
DBF
MySQL
...
ODBC
OPL - ODM
CPLEX
CLOUD
FICO™
Xpress
56. OPTEX- DATABASE ALGEBRAIC LANGUAGE
SQL
Server
Internet - Intranet
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
MM
Server
MATHEMATICAL
MODEL
SERVER
INFORMATION
SYSTEM
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
MAKE EASY TO DEVELOP MATHEMATICAL MODELS
IN A LAN-WAN ENVIRONMENT USING THE POWER
OF THE DATABASE SERVERs
57. OPTEX- DATABASE ALGEBRAIC LANGUAGE
SQL
Server
Internet - Intranet
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
0
2 0
4 0
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8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
0
2 0
4 0
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8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
MM
Server
MATHEMATICAL
MODEL
SERVER
INFORMATION
SYSTEM
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
THE IMPLEMENTATION OF A
DECISION SUPPORT SYSTEMS IS BASED IN
A FILLING THE BLANKS PROCESS
70. Escenario H
Escenario 1
Escenario 2
ARBOL DE DECISIONES DE
MULTIPLES ETAPAS
t = 1 t = 2 t = 3 t = 4
OPTEX- MULTISTAGE STOCHASTIC OPTIMIZATION
OPTEX HAS TOOLS ORIENTED TO DEVELOP
MULTISTAGE STOCHASTIC OPTIMIZATION
71. ÁRBOL DE DECISIÓN
MÚLTI-ETAPAS
N1
e = 1 e = 2 e = 3
t
1 13 25 36
N21
N22
N21
N22
N21
N22
N21
N22
Hidrología 1988
Hidrología 1992
Hidrología 1985
Hidrología 1990
Demanda Alta Precio Alto
Hidrología 1988 Demanda Baja Precio Bajo
Demanda Alta Precio Alto
Demanda Baja Precio BajoHidrología 1990
Demanda Alta Precio Alto
Demanda Baja Precio BajoHidrología 1992
Demanda Alta Precio Bajo
Precio AltoDemanda Baja
Demanda Alta Precio Alto
Hidrología 1988
Hidrología 1988
0.125
0.0625
INCERTIDUMBRE
• Demanda
• Precios Combustible
• Aportes hídricos
• Otras
72. OPTEX HAS TOOLS ORIENTED TO DEVELOP
MULTISTAGE STOCHASTIC OPTIMIZATION
INCLUDING RISK CONSTRAINTS
Conditional Value-at-Risk (CVaR)
Función de distribución de
probabilidad de las pérdidas
Desvío
Estándar
(s)
VaR
b=0.05
1.645 s
Pérdidas - f(x|w)a(b)
f ( f(x|w) )
jb( f(x|w) )
OPTEX- MULTISTAGE STOCHASTIC OPTIMIZATION
82. OPTEX
WIDE AREA NETWORK
Internet-Intranet
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
SERVIDOR
MODELOS
MATEMÁTICOS
Conectividad
Vía
Remote Access Server
CLOUD SERVER
LENGUAJE
ALGEBRAICO
LIBRERÍA
OPTIMIZACIÓN
C ANSI
LIBRERÍA
OPTIMIZACIÓN
CLOUD LINK
83. Internet
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
SERVIDOR
DE
MODELOS
MATEMATICOS
OPTEX
ERP
DATABASE
Conectividad
Vía
Remote Access Server
OPTEX
Graphic User Interface
OPTEX
Mathematical Modeling
Processor
ODBC
USUARIOS
ILIMITADOS
OPTIMIZATION LIBRARY
CPLEX
FICO
™
Xpress
85. Internet
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
SERVIDOR
DE
MODELOS
MATEMATICOS
OPTEX
ERP
DATABASE
Conectividad
Vía
Remote Access Server
OPTEX
Graphic User Interface
ODBC
OPTEX
Mathematical Modeling
Processor
CPLEX
FICO
™
Xpres
s
86. Internet
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
SERVIDOR
DE
MODELOS
MATEMATICOS
OPTEX
ERP
DATABASE
Conectividad
Vía
Remote Access Server
OPTEX
Graphic User Interface
ODBC
OPTEX
Mathematical Modeling
Processor
CPLEX
FICO
™
Xpres
s
95. Internet-Intranet
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 s t Q t r 2 n d Q t r
SERVIDOR
MODELOS
MATEMÁTICOS
Conectividad
Vía
Remote Access Server
OPTEX
WIDE AREA NETWORK
DOCUMENTACIÓN
OPTEX genera automáticamente los documentos de soporte de:
Formulación Algebraica
Modelo de Datos del Sistema Información
Conectividad Modelos Matemáticos con Modelos de Datos
106. IMPLEMENTATION INDUSTRIAL DATA INFORMATION SYSTEM
TABLES DEFINITION
FIELDS DEFINITION
INDEX TABLES DEFINITION RELATIONAL FIELDS DEFINITION
107. HIERARCHIC INFORMATION SYSTEM FOR MODELS RESULTS
SCENARIO FAMILY
ROOT DIRECTORY
Family
No. 1
Directory
Family
No. E
Directory
Family
No. n
Directory
Scenario
No. E-X
Directory
Scenario
No. E-X
Directory
Tables
Parameters
Tables
Resulting
Parameters
Tables
Variable
Results
Tables
Parameters
Results
Tables
Variable
Results
Scenario
No. E-X
Directory
Tables
Parameter
Results
Tables
Variable
Results
AUTOMATICALLY, OPTEX GENERATES A HIERARCHIC INFORMATION SYSTEM
TO STORE THE RESULTS OF THE MODELS USING THE CONCEPTS OF
SCENARIOS AND FAMILY OF SCENARIOS.
108. OPTEX STORE
THE RESULTS
IN DATA
TABLES
AND/OR IN
TEXT FILES
AND/OR IN
EXCEL FILES
INDUSTRIAL DATA INFORMATION SYSTEM
109.
110. ERP – TMS
AMS - WMS
DECISION
SUPPORT
INFORMATION
SYSTEM
COMPANY
ERP
INFORMATION
SYSTEM
MAPEO
CONECTIVIDAD TECNOLÓGICA
124. ES UNA COMPAÑÍA CON SEDE FISCAL EL DELAWARE (U.S.A.)
DEDICADA AL DESARROLLO DE TECNOLOGÍAS INFORMÁTICAS PARA
EL DISEÑO, LA IMPLEMENTACIÓN Y LA PUESTA EN MARCHA DE
SISTEMAS DE SOPORTE A LAS DECISIONES (DECISION SUPPORT
SYSTEMS, DSS) CON BASE EN
LLC
125. La experiencia ganada en el desarrollo de OPTEX y en la
ejecución de múltiples proyectos de optimización
matemática, le permite a DO ANALYTICS Y A SUS
ALIADOS ofrecer servicios de modelaje matemáticos
bajo modalidad OaaA (Optimization as a Service), de
forma tal que no se requieran grandes inversiones en
licencias y/o servidores, para resolver problemas
matemáticos de gran escala, ajustados a las exigencias
del mundo real.
Optimization as a Service
(OaaA)
126. ANALYTICS-SCO
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION
ANALYTICS-TSO
TRANSPORT SYSTEMS OPTIMIZATION
ANALYTICS-RSO
RETAIL CHAIN OPTIMIZATION
ANALYTICS-RPO
REGIONAL PLANING OPTIMIZATION
ANALYTICS-ESO
ENERGY SYSTEMS OPTIMIZATION
ANALYTICS-BANK
BANK SYSTEMS OPTIMIZATION
133. LLC
ESTA INTERESADA EN COMPARTIR EL BENEFICIO
SOCIO-ECONÓMICO QUE PRODUCEN LAS
TECNOLOGÍAS DE OPTIMIZACIÓN QUE SON DE SU
PROPIEDAD Y QUE CAPITALIZAN MÁS DE VEINTE
AÑOS DE EXPERIENCIA EN EL DESARROLLO DE
OPTEX MATHEMATICAL MODELING SYSTEM Y DE
LOS MODELOS MATEMÁTICOS DESARROLLADOS
CON OPTEX.
134. LLC
PARA ELLO ESTÁ EN DISPOSICIÓN DE ESTABLECER
CONVENIOS/SOCIEDADES ORIENTADOS A
FACILITAR EL DESARROLLO DE UNA COMUNIDAD
DE USUARIOS DE OPTEX.
INTERESADOS PUEDEN DIRIGIRSE A:
jointventures@doanalytics.net
jesus.velasquez@decisionware.net