Une nouvelle étude de cas pédagogique réalisée par Gurobi et ESUPS démontre l'impact salvateur de l'optimisation

Cette ressource pratique guide les apprenants à travers des méthodes d'optimisation concrètes pour la préparation aux catastrophes.

BEAVERTON, Ore.--(BUSINESS WIRE)--Gurobi Optimization, LLC, leader dans le domaine des technologies d'intelligence décisionnelle, a le plaisir d'annoncer la publication d'une nouvelle étude de cas pédagogique développée en collaboration avec l'Emergency Supply Prepositioning Strategy (ESUPS), un groupe de travail collaboratif composé d'États membres, d'organisations non gouvernementales (ONG), d'universitaires, d'agences des Nations Unies et d'organisations régionales. L'ESUPS opère au sein de Welthungerhilfe, l'une des plus grandes ONG d'Allemagne.

En plus de mettre en avant les résultats obtenus par ESUPS dans l'amélioration du prépositionnement collectif des articles de secours à l'aide de Gurobi, cette étude de cas sert également d'outil pédagogique qui offre aux apprenants une expérience interactive avec les mathématiques, les données et le code qui sous-tendent la plateforme STOCK of Humanitarian Organizations Logistics Mapping (STOCKHOLM) d'ESUPS, un puissant outil d'analyse visuelle qui permet aux organisations humanitaires de cartographier, coordonner et optimiser leurs stocks de secours dans toutes leurs opérations.

De l'exploration des défis réels de la logistique humanitaire à la création d'un modèle d'optimisation fonctionnel qui favorise des interventions plus rapides et plus intelligentes en cas de catastrophe, l'étude de cas guide les étudiants, les enseignants et les professionnels à travers la modélisation mathématique, l'analyse des données et le code Python qui alimentent les stratégies d'approvisionnement internationales d'ESUPS afin de mieux se préparer aux crises futures.

« La plateforme STOCKHOLM d'ESUPS est un exemple incroyable de la manière dont l'optimisation mathématique peut réellement sauver des vies en améliorant la logistique des secours en cas de catastrophe », a déclaré Duke Perrucci, PDG de Gurobi Optimization. « Nous espérons que cette étude de cas encouragera davantage de personnes à explorer comment l'analyse avancée peut favoriser des décisions plus intelligentes pour un monde meilleur. »

« Notre collaboration avec Gurobi a changé la donne pour ESUPS », a déclaré Florent Chane, chef de projet chez ESUPS. « Leur expertise en matière d'optimisation nous a permis de formuler des recommandations en matière d'analyse des stocks qui font véritablement la différence en matière de préparation aux catastrophes. Nous sommes heureux de partager notre expérience à travers une étude de cas qui contribue à sensibiliser davantage le public à ces questions cruciales. »

Pour en savoir plus, regardez le webinaire à la demande de Gurobi avec ESUPS ou découvrez l'étude de cas complète ici.

À propos de Gurobi Optimization

Grâce à la technologie d’intelligence décisionnelle de Gurobi, les clients peuvent prendre des décisions commerciales optimales en quelques secondes. De la planification des effectifs à l’optimisation du portefeuille, en passant par la conception de la chaîne d’approvisionnement, et tout ce qui se trouve entre ces différentes fonctions, Gurobi détermine la solution optimale parmi des milliers de milliards de possibilités.

En tant que leader dans le domaine de l’intelligence décisionnelle, Gurobi propose un logiciel complet et facile à intégrer, ainsi qu’une assistance de premier ordre, avec un Taux de Satisfaction Client de 98 %, le plus élevé du secteur.

Fondée en 2008, Gurobi est présente dans les Amériques, en Europe et en Asie. Elle est au service de clients de presque tous les secteurs, y compris des organisations comme SAP, Air France et la National Football League. Pour plus d’informations, visitez le site https://www.gurobi.com/ ou appelez le [phone].

Le texte du communiqué issu d’une traduction ne doit d’aucune manière être considéré comme officiel. La seule version du communiqué qui fasse foi est celle du communiqué dans sa langue d’origine. La traduction devra toujours être confrontée au texte source, qui fera jurisprudence.