CHAINMENT
チェーンメントとは、
サプライチェーン・マネジメントを再定義する新語である。
Chainment.comというのはインダストリー 4.0という方法を用い、会社と工場をリアルタイムで経営、分析、最適化、そして管理するウェブプラットフォームです。プラットフォームは、人々、リソース(資源)、プロセス(過程)、スペース(場所)、時間、お金のための予測AIと機械学習によって動かされる、ジオリファレンスされたビッグデータ分析のサプライチェーンマネージメント(供給連鎖管理)とリアルタイム計画最適化をサポートできる、アルゴリズムとモノのインターネットツールが、特徴です。
イタリア製のCHAINMENTから始めましょう！
市場は中小企業にとって断片的すぎる、もしくは高すぎるように見受けられ、別のソフトウエアはとても複雑で研修とカスタマイズ期間について、長期投資が要します。
今日、すべての企業は、サプライチェーンを追跡、改善、最適するために、ソフトウエアのさまざまな部分を必要とします。多種多様なシステムを通して、膨大な量の情報をシェアするのは難しく、時にはほぼ、不可能です。
なぜならば、マネジメントソフトウエアはあらゆる種類のアルゴリズムによって最適化されませんし、異なる企業の異なるシステム同士がつながることはありません。
私たちはソーシャルネットワーク様式において、リアルタイムで自分の会社の中と自分のサプライチェーンの外で起こっていることに目を向けなければなりません。
私たちの長期的目標はさまざまな世代の働く人たちの間で、専門知識や見解の伝達を改善することです。
CHAINMENTにいることなのです。
私たちのプラットフォームの狙いは別の種類のプランニングソフトウエアの一辺とほかの一辺にある新世代アルゴリズムを結合することです。さらに私たちはすべての顧客と供給者からすべての他の種類のデータも集め、リアルタイムシェアリングモデルシステムで、それらを統合します。
私たちはサプライチェーンのすべての種類のために、最適化をマネジメントする特殊なサービス/プラットフォームを供給します。私たちは私たちのアルゴリズムで、リアルタイムで追跡され、一致されたすべてのキーアクティビティの最適化の価値を作り出します。
私たちのプラットフォームは簡単に使用できる接点を通して、アクセス可能な最高のビジネスインテリジェンスエコシステムを作り出すために、全ての主要過程を簡単に結合します。
私たちは多くの情報源からデータを集めるためであったり、様々なフォーマットにそれらをエクスポートするために、様々なきっかけ(フック)とＡＰＩに働いています。私たちはまた、すべてのＡＰＩを完全に記録するので、新しい開発者は自分のプラットフォームが弊社のプラットフォームの上に広げられます。
チーム
フィリッポ・ソットヴィア
インダストリー4.0にとってコンピュータサイエンスと応用数学の研究開発所。２００７年からイタリア代議員、エンターテイナー、ファシリテ ータ@ YES,MAMEYE,
G20YEA.私の標語はシェア、シンクロナイズ、決起しよう！
マッシミリアーノ・ローセゴ
コマース）の専門家。アジャイル開発のプロジェクトにプロジェクト
マネージャー。ＴｅｄＸのスピーカーで、スタートア ッ プ企 業の勉強にとって２つの協会の共同創設者とディジタル・ミート。
二コーラ・ガスタルドン
アチーブメント
Timeline
ＳＯＲＲＥＮＴＯ（ＮＡＰＬＥＳ）のODS会議に<br>アルゴリズムのプレゼンテーション
課題: 最適化と決定科学ＡＩＲＯ（オペレーションリサーチイタリア協会）の会員は会議を出席します。
G20 YEA BerlinにCHAINMENT
全世界から来た若い企業家の代議員に“CHAINMENT”の
プロジェクトのプレゼンテーション。
計算数学博士は<span class="break-xs"></span>始まりました
VeRoLog会議 (Nantes)に<span class="break-xs"></span>アルゴリズムの<br>プレゼンテーション
課題: ビークル・ルーティングと物流の最適化
博士のためのパドヴァ大学に承認された<br>Trans-Cel研究開発<span class="break-xs"></span>プロジェクト
計算数学博士のためのTrans-Cel物流郵送研究開発
プロジェクトパドヴァ大学に承認された。
科 学的出版物: エクスプレス貨物輸送に<br>ムルチアトリビュートビークル・ルーティング問題のためのヒューリスティク。
Authors: Luigi De Giovanni, Nicola Gastaldon, Ivano Lauriola, and Filippo Sottovia
Abstract: We consider a multi-attribute vehicle routing problem arising in a freight transportation company owning a fleet of heterogeneous trucks with different capacities, loading facilities and operational costs.
The company receives short- and medium-haul transportation orders consisting of pick-up and delivery with soft or hard time windows falling in the same day or in two consecutive days. Vehicle routes are planned on a daily basis taking into account constraints and preferences on capacities, maximum duration, number of consecutive driving hours and compulsory drivers rest periods, route termination points, order aggregation.
The objective is to maximize the difference between the revenue from satisfied orders and the operational costs. We propose a two-levels local search heuristic: at the first level, a variable neighborhood stochastic tabu search determines the order-to-vehicle assignment, the second level deals with intra-route optimization.
The algorithm provides the core of a decision support tool used at the planning and operational stages, and computational results validated on the field attest for an estimated 9% profit improvement with respect to the current policy based on human expertise.
MIMPRENDO 2015 Top 10
MIMPRENDO 2015の８０つの参加者の中にCHAINMENT プロジェクトはトップ１０に着きました。
MIMPRENDOはイタリア国内コンテストで、企業のプロジェクトを実現するために企業家に支援されている大学卒業生は
チーム結成します。