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ミッションコントロールを実際に見る
ミッションコントロールはAIを使用してトレードオフ、実現可能性の限界、および二次効果を明らかにし、チームが行動する前に各オプションの意味を理解するのに役立ちます。
オペレーショナル・フォーサイト・エンジン
重要な決断のために作られました。
モデリング、分析、コラボレーション、モニタリングを組み合わせた単一のプラットフォームで、複雑で重要な意思決定をサポートします。
デジタルツインモデリング
実際にシステムがどのように動作するかを反映した実行可能なモデル。
もしもとゴールシーク
目標から逆算して選択肢を探る。
意思決定室
チームを整え、十分な文脈を持って決定を承認します。
モニタリングとガイダンス
現実が変わっても計画を守り続けてください。
より良い計画と賢い決定をするためにAIを解き放とう。
ミッションコントロールはAIを使用してトレードオフ、実現可能性の限界、および二次効果を明らかにし、チームが行動する前に各オプションの意味を理解するのに役立ちます。
現実が複雑になると計画はうまくいかなくなる。
今日の複雑なデータに対する計画と変更への対応は難しいです。制約が相互に作用します。変更は連鎖的に起こります。一つの変数を最適化することはしばしば別の変数を不安定にします。
ミッションコントロールは、チームがトレードオフを評価し、リスクを理解し、自信を持ってコミットできるように、意思決定空間の共有可能な実行可能なビューを提供します。
意思決定が制約されるあらゆる場面に応用されます。
ミッションコントロールは業界を問わず、チームが実際の制約の下で競合する目標をバランスさせる必要がある場所で使用されます。
オペレーションとキャパシティプランニング
スループット、サービスレベル、およびコストのバランスをとる。
例：スキル、タイミング、SLA目標に対する人員配置計画をテストする。
サプライチェーンと物流
ストレステストの混乱と対応策。
例：ルートと在庫バッファをコストとリスクのトレードオフと比較します。
財政的および資源のトレードオフ
運用上の意思決定を結果に結びつける。
例：実現可能な範囲内で利益目標を達成する。
プログラムと実行管理
前提が変わったら計画を適応させてください。
例：依存関係が遅れたときに作業計画を立て直す。
エンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンス
