Ganz zuerst: NEIN, wir lösen die Optimierungsprobleme selbst NICHT EINFACH mit KI. Wir vereinen aber das aus unserer Sicht Beste aus den verschiedenen Welten. Daher kommen im Zusammenspiel mit mathematischen Optimierungslösern auch KI-Methoden bei uns zur Anwendung.
Diese "Hilfsmethoden" (in unserem Fall) aus den Bereichen des Reinforcement-Learning, Regressionsmethoden oder gar Artificial-Neural-Networks unterstützen unsere Algorithmen aus anderen Bereichen und streuen in das Lösungsverfahren "gelernte" Wege und Suchideen ein. Bei adiutaByte kann man KI als das Assistenzsystem unserer Algorithmen selbst verstehen.
Sowohl Reinforcement- als auch Supervised- (dem Verfahren werden Problem-Lösung-Paare zum Lernen vorgegeben) und Unsupervised-Learning Methoden (das System erkennt selbständig Muster und Strukturen) können an verschiedenen Stellen im globalen Gesamtlösungsverfahren durch ihre individuellen Stärken Informationen extrahieren, die die Lösungszeit verkürzen, indem schneller besonders gute Lösungen gefunden werden oder beispielsweise verschiedene Teillösungen zu besonders nutzer-nahen Gesamtlösungen kombinieren.
Mit KI-Methoden alleine sind die Probleme in unserem Tätigkeitsfeld aus unserer Sicht nicht zufriedenstellend zu lösen - aber im Zusammenspiel mit anderen Disziplinen wie Kombinatorischer Optimierung und Graphentheorie u.v.m. deutlich besser!
First of all: NO, we do NOT solve the optimization problems ourselves SIMPLY with AI. But we combine what we consider to be the best of the different worlds. That is why we also use AI methods in combination with mathematical optimization solvers.
These "auxiliary methods" (in our case) from the areas of Reinforcement-Learning, regression methods or even Artificial-Neural-Networks support our algorithms from other areas and intersperse "learned" paths and search ideas into the solution process. At adiutaByte, AI can be understood as the assistance system of our algorithms themselves.
Reinforcement- as well as Supervised- (the procedure is given pairs of problem-solutions for learning) and Unsupervised-Learning methods (the system recognizes patterns and structures independently) can extract information at different points in the global overall solution procedure due to their individual strengths. This information can shorten the solution time by finding particularly good solutions faster or, for example, by combining different partial solutions to particularly user-oriented overall solutions.
In our opinion, AI methods alone cannot solve the problems in our field of activity satisfactorily - but in combination with other disciplines such as combinatorial optimization and graph theory and many more, they are much better!
Gesamtheitliche Flottenplanung, unternehmensweite Dienstplanung und viele andere solche "Kombinationsprobleme" gehören zu einer besonderen Klasse mathematischer Probleme - einer besonders komplexen - den NP-schweren Problemen! Bis heute ist die Frage offen, ob es für diese Klasse von Problemen allgemeingültige und gleichzeitig effiziente Lösungsalgorithmen geben kann.
Als Millennium-Probleme bezeichnet man die im Jahr 2000 vom Clay Mathematics Institute (CMI) in Cambridge (Massachusetts) in einer Liste aufgezählten ungelösten Probleme der Mathematik. Das Institut hat für die Lösung eines der sieben Probleme ein Preisgeld von jeweils einer Million US-Dollar ausgelobt.
Und die oben genannten Probleme der Klasse NP sind tatsächlich Frage Nr. 4 von 7 auf der Liste der Millennium-Probleme: die Lösung des P-NP-Problems - und bis heute offen! In den vergangenen 20 Jahren konnte trotz des motivierenden Preisgeldes "nur" ein Problem von der Liste gelöst werden: Die Poincaré-Vermutung wurde 2002 von Grigori Jakowlewitsch Perelman bewiesen. Für seine bahnbrechenden Arbeiten wurde ihm 2006 die Fields-Medaille verliehen.
Die schlechte Nachricht: Viele Planungsprobleme aus der täglichen Praxis - vor allem in der Planung - fallen eben in diese Klasse "NP", weshalb sie auch so schwer auf gute Weise zu lösen sind.
Probleme, die mit wachsender Größe überproportional komplex und schwer zu lösen werden - wie die Tourenplanung - liegen in dieser Klasse der NP-vollständigen Probleme. Oder eben auch der Kinderzimmer-"Schreck" aus den 80ern: Der Rubik's-Cube. Man stelle sich einen solchen vor mit nicht 3x3 oder 4x4 Feldern pro Seite, sondern vielleicht 600x600, also über 2 Mio. Farbfelder die in farbigen Einklang zu bringen sind. Täglich!
Was diese Probleme gemeinsam haben ist, dass eine auch nur kleine Änderung an einer Stelle die Lösung an allen anderen Stellen zerstören kann. Wie beim Cube, bei dem nur noch eine Seite fehlte, diese aber nur zu Lösen ist, wenn man auf dem langen Wege alle anderen Seiten zwischenzeitlich zerstört und alle Züge auf diesem Wege im Hinterkopf hat - und der Cube ist ein sehr sehr kleines Problem verglichen mit realisitischen Tourenplänen!
Die gute Nachricht: Algorithmen wie die von adiutaByte können hier extrem stark unterstützen und helfen.
Comprehensive fleet planning, company-wide duty scheduling and many other such "combination problems" belong to a special class of mathematical problems - a particularly complex one - the NP-heavy problems! Until today, the question is still open whether there can be generally valid and at the same time efficient solution algorithms for this class of problems.
Millennium-Problems are special mathematical unsolved questions from the year 2000, listed by the Clay Mathematics Institute (CMI) in Cambridge (Massachusetts) in a consolidated list of unsolved problems in today's mathematics. The institute has offered a prize money of one million US dollars each for the solution of one of the seven problems.
And the NP class problems mentioned above are indeed question no. 4 of 7 on the list of Millennium Problems: the solution of the P-NP problem - and still open today! In the past 20 years, despite the motivating prize money, "only" one problem on the list could be solved: The Poincaré conjecture was proved by Grigori Jakowlewitsch Perelman in 2002. For his groundbreaking work he was awarded the Fields Medal in 2006.
The bad news: Many planning problems from daily practice - especially in planning - fall into this class "NP", which is why they are so difficult to solve in a good way.
Problems that become disproportionately complex and difficult to solve with increasing size - like route planning - fall into this class of NP-complete problems. Or even the children's room "fright" from the 80s: The Rubik's Cube. Imagine such a cube with not 3x3 or 4x4 fields per page, but perhaps 600x600, i.e. more than 2 million color fields that have to be brought into color harmony. Daily!
What these problems have in common is that even a small change in one place can destroy the solution in all other places. Like the Cube, where only one page was missing, but this can only be solved if you destroy all other pages in the meantime on the long way and have all moves on this way in the back of your mind - and the Cube is a very very small problem compared to realistic tour plans!
The good news: Algorithms like the one from adiutaByte can be extremely helpful here.
Es ist ja nicht nur ein Aspekt, der in der Realität wichtig ist. Obgleich das Problem schon in universitären Lehrbüchern hochkomplex ist - so betrachten diese i.d.R. das Modellproblem mit nur einer Zielrichtung. Die Realität ist aber - wie wir alle wissen - nochmal komplizierter.
Statt starrer "eindimensionaler" Zielsetzung ermöglicht die adiutaByte Technologie es, das Problem vielseitig und vielschichtig zu betrachten und eine Lösung vom System ausbalancieren zu lassen, die nicht nur theoretisch kurze Wege und Wirtschaftlichkeit berücksichtigt (wie in klassischen Ansätzen), sondern zum Beispiel reale Wegstreckenverzögerungen, zwischenmenschliche Aspekte und Fairness miteinander in Einklang bringt.
Lösungen sollten sich der echten Welt anpassen - nicht andersherum!
Mit dem individuell anpassbaren Konfigurationsansatz und dem transparenten Feedback System gelangen Sie so in wenigen Schritten zu genau dem Optimierungssystem, das zu Ihnen und Ihrem Team passt - und Sie im Alltag bestmöglich unterstützt!
After all, it is not just one aspect that is important in reality. Although the problem is already highly complex in university textbooks - they usually look at the model problem with only one goal in mind. But reality is - as we all know - even more complicated.
Instead of rigid "one-dimensional" objectives, the adiutaByte technology makes it possible to look at the problem in a versatile and multi-layered way and to have the system balance a solution that not only theoretically considers short distances and economic efficiency (as in classical approaches), but also, for example, reconciles real distance delays, interpersonal aspects and fairness.
Solutions should adapt to the real world - not the other way around!
With the individually adaptable configuration approach and the transparent feedback system, you will find exactly the optimization system that suits you and your team in just a few steps - and supports you in everyday life in the best possible way!
Jeder kennt es aus dem Alltag:
der Weg zur Arbeit ist nicht zeitunabhängig
die reine Luftlinie ist kein ausreichendes Maß für akkurate Fahrzeitabschätzungen
Fahrzeiten in Städten unterscheiden sich grundlegend von Fahrzeiten auf dem Land
Daher kommen klassische Optimierungsansätze auf Basis statischer und mathematisch vordefinierter Verfahren und Daten schnell an ihre Grenzen, wenn die Realität abgebildet werden soll - und dies sowohl in der Stadt als aber auch auf dem Land.
Mathematische Modellierungen von Verkehrsverhalten wie beispielsweise das Nagel-Schreckenberg-Modell geben hier auch nur grundlegende Hilfestellungen. Für eine möglichst realistische Abbildung bezieht adiutaByte für die eigens entwickelte Verkehrssimulation im gesamten Optimierungsverlauf viele verschiedene Quellen und Echtzeitdaten mit ein - von Google-Maps-Daten und Anbindungen an den Mobility Data Marketplace der Bundesregierung für aktuelle offizielle Meldungen über eigene Rechenserver mit laufenden akkuraten Verkehrsmodellierungen auf Basis von Open-Street-Map bis hin zu individuell entwickelten Konzepten und Algorithmen wird bei adiutaByte im gesamten Optimierungsprozess auf die Fülle an Möglichkeiten heutiger Vernetztheit zurückgegriffen.
Everyone knows it from everyday life:
the way to work is not time independent
the pure air-line distance is not a sufficient measure for accurate driving time estimations
Driving times in cities differ fundamentally from driving times in the countryside
This is why classical optimization approaches based on static and mathematically predefined procedures and data quickly reach their limits when it comes to mapping reality - in both urban and rural areas.
Mathematical models of traffic behavior, such as the Nagel-Schreckenberg model, only provide basic assistance here. In order to achieve the most realistic representation possible, adiutaByte uses many different sources and real-time data for its specially developed traffic simulation throughout the entire optimization process. From Google Maps data and connections to the Mobility Data Marketplace of the Federal Government for current official news, to its own computer servers with ongoing accurate traffic modeling based on Open-Street-Map, to individually developed concepts and algorithms, adiutaByte makes use of the wealth of possibilities offered by today's networking throughout the optimization process.
Viele Planer die seit vielen Jahren Tourenpläne erstellen, anpassen und umsetzen haben ein Expertenwissen, welches Algorithmen alleine unserer Meinung nach nicht einfach zeitnah erlangen können - und auch sollten.
Die Flotten- und Tourenplanung - und damit einhergehend die Einsatzplanung - sind essentielle Bestandteile der Teamplanung eines Unternehmens und leider ohne Unterstützung sehr zeitraubend, da sie extrem komplex sind(siehe Kombinatorische Optimierung). Daher nimmt adiutaByte dem Planer die zeitraubenden Optimierungsschritte nach umfassender Maßgabe des Planers ab und bezieht den Experten an den entscheidenden Stellen in den Prozess mit ein. Der Experte bestimmt ganz konkret, in welche Richtungen optimiert bzw. balanciert werden soll (siehe Balancierungsalgorithmen) - transparent simpel und intuitiv.
Die Algorithmik erspart hunderttausendfaches Nachschlagen von zeitabhängigen Wegstreckenabschätzungen bei Drittanbietern und die Auswertung millionenfacher Tourenkombinationen auf Basis dieser und ermöglicht es dem Planer dadurch, sich auf seine essentiellen Aufgaben zu konzentrieren - ohne sein Spezialwissen dem Prozess vorzuenthalten.
Durch die Verbindung beider Welten und den Einbezug vieler verschiedener Datenquellen können Potentiale gehoben werden wie es jeder Akteur alleine sonst nicht könnte - sei es der Planer, die Algorithmik oder die KI...
Many planners who have been creating, adapting and implementing route plans for many years have expert knowledge that algorithms alone, in our opinion, cannot - and should not - simply achieve in a timely manner.
Fleet and route planning - and with it resource planning - are essential components of a company's team planning and unfortunately without support very time-consuming, because they are extremely complex (see Combinatorial Optimization). Therefore, adiutaByte takes the time-consuming optimization steps away from the planner according to the comprehensive specifications of the planner and involves the expert at the crucial points in the process. The expert determines concretely in which directions to optimize or balance (see Balancing Algorithms) - transparently simple and intuitive.
The algorithms save hundreds of thousands of times having to look up time-dependent route estimates from third-party providers and evaluating millions of route combinations on the basis of these, thus enabling the planner to concentrate on his essential tasks - without having to withhold his specialist knowledge from the process.
By connecting both worlds and including many different data sources, potentials can be raised in a way that no single actor could do on his own - be it the planner, the algorithm or the AI...
Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)
adiutaByte ist keine Black-Box!
Durch übersichtliche Auswertungen wird der Nutzer durch den Prozess und auch durch die erstellte Lösung begleitet. Dadurch werden auf einfache Art und Weise Möglichkeiten aufgezeigt, um im Zusammenspiel mit dem System noch mehr in Richtung der individuell gewünschten Lösung zu optimieren oder zu balancieren.
Hierdurch können nicht nur bessere Pläne erstellt werden, sondern durch den Prozess an sich und die Transparenz auch Insights in das eigene Team, die Auftragslage und individuelle Belastungen und Potentiale erlangt werden. Man lernt also durch den Prozess tiefe Potentiale kennen - die von Menschen allein durch die unermessliche Datenflut oft nur sehr schwer greifbar sind.
Diese Transparenz gilt bei adiutaByte nicht nur dem Planer, sondern auch den Mitarbeitern und den Kunden. adiutaByte stellt alle beteiligten Akteure in den Mittelpunkt der Planung - und durch das Konfigurationsmodell kann für jeden Tag, für jedes Team und für jede Situation individuell nachgebessert, umkonfiguriert und begutachtet werden.
Diese gesamtheitliche Sichtweise war von Tag 0 im Fokus des ganzen adiutaByte Teams und wird bei allen Neuerungen und Erweiterungen immer an oberste Stelle gesetzt.
adiutaByte is not a black box!
The user is guided through the process and also through the created solution by clear evaluations. Thus possibilities are pointed out in a simple way, in order to optimize or balance in interaction with the system still more toward the individually desired solution.
Not only can better plans be created, but the process itself and the transparency also provide insights into the own team, the order situation and individual workloads and potentials. Through the process, one gets to know deep potentials - which are often very difficult to grasp by people alone due to the immeasurable flood of data.
At adiutaByte, this transparency applies not only to the planner, but also to the employees and customers. adiutaByte places all involved actors at the center of the planning process - and the configuration model allows for individual improvements, reconfigurations and assessments for every day, for every team and for every situation.
This holistic view was the focus of the entire adiutaByte team from day 0 and is always the top priority for all innovations and enhancements.
Die algorithmische Lösung von Planungsproblemen erfordert eine entsprechende starke Landschaft von Servern und Rechnerarchitekturen. Gleichermaßen ist die Planung der Touren nur ein Teilsaspekt der meisten Anwender in der täglichen Arbeit - sodass weder die Einarbeitung in die nicht alltägliche Programmierung solcher Ressourcen als auch die Wartung und der Betrieb solcher für die meisten Anwender unrealistisch ist.
Bei adiutaByte konzentrieren wir uns auf die Aspekte, auf denen wir Spezialisten sind. Aus unserer Zeit in der High-Performance-Computing Gruppe am Fraunhofer Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen sowie unseren individuellen Tätigkeiten in unseren Spezialisierungen der Algorithmik bringen wir genau die technischen Fähigkeiten und Grundlagen mit, die es braucht um solche Systeme zu erstellen und betreiben.
Als Geschäftsmodell stellen wir dies nun einer Vielzahl von Kunden und gar Kundengruppen bereit und reduzieren damit durch unsere Spezialisierung auf Algorithmik und die gleichzeitige individuelle Anpassungsfähigkeit des Frameworks an die Kundengruppen den IT-Overhead bei Ihnen vor Ort.
Unsere Kunden "teilen" sich die Rechenressourcen - nicht aber die Daten!
Hier wird durch vollständige Pseudonomisierung und Separierung aller Daten unbedingte Vertraulichkeit und DSGVO-konforme Verarbeitung auf höchstem Niveau gewährleistet - und dennoch können alle von der gemeinsamen Nutzung der Ressourcen profitieren!
The algorithmic solution of planning problems requires a correspondingly strong landscape of servers and computer architectures. Similarly, the planning of tours is only a partial aspect of most users in their daily work - so neither the familiarization with the not-everyday programming of such resources nor the maintenance and operation of such resources is unrealistic for most users.
adiutaByte focuses on those aspects in which we are specialists. From our time in the high-performance computing group at the Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing as well as our individual activities in our algorithmic specializations, we bring exactly the technical skills and fundamentals needed to build and operate such systems.
As a business model, we are now making this available to a large number of customers and even customer groups, thus reducing the IT overhead at your site through our specialization in algorithms and the simultaneous individual adaptability of the framework to the customer groups.
Our customers "share" the computing resources - but not the data! Here, complete pseudonomization and separation of all data guarantees unconditional confidentiality and DSGVO-compliant processing at the highest level - and yet everyone can benefit from the shared use of resources!
[[de]]adiutaByte entwickelt anpassungsfähige Software-Lösungen, die in verschiedensten Branchen Anwendung finden.[[en]] adiutaByte develops adaptable software solutions that are used in various industries.
[[de]]Wenn Sie bereits ein Management-System nutzen, in dem Sie die Stammdaten Ihrer Mitarbeiter und Kunden pflegen, stellen wir unsere Planungsalgorithmik über unsere offen dokumentierte RESTful-API bereit - dem Branchenstandard für Webservices.[[en]] If you already use a management system in which you maintain the master data of your employees and customers, we provide our planning algorithm via our openly documented RESTful API - the industry standard for web services.
[[de]]Egal ob zum ersten Ausprobieren oder zur dauerhaften Nutzung. Unsere Web-Interfaces stellen die adiutaByte Funktionalitäten schnell und einfach bereit - ein Webbrowser ist alles was Sie hierfür benötigen[[en]] No matter whether for the first trial or for permanent use. Our web interfaces provide the adiutaByte functionalities quickly and easily - a web browser is all you need!
[[de]]Auch individuelle Schnittstellen und Anbindungen, z.B. an Ihr ERP-System, realisieren wir gerne mit Ihnen und Ihren Partnern.[[en]] We are also happy to realize individual interfaces and connections, e.g. to your ERP system, together with you and your partners.
[[de]]Wir haben ein vielfältiges Netzwerk an Entwicklungs- und Kooperationspartner und Unterstützern aufgebaut.[[en]] We have built a diverse network of development and cooperation partners and supporters.
[[de]]Um den Anforderungen heutiger Planer gerecht zu werden, haben wir in jahrelanger Forschung und Entwicklung am Fraunhofer Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen viele verschiedene Verfahren aus den Bereichen der Mathematik, Optimierung und des maschinellen Lernens in einem flexiblen und schnellen Framework vereint.[[en]] In order to meet the requirements of today's planners, years of research and development at the Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing have combined many different methods from the fields of mathematics, optimization and machine learning in a flexible and fast framework.
[[de]]Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und vereinbaren Sie einen Termin für eine Demo von adiutaByte. Gemeinsam gehen wir die Software durch und sprechen über Ihre Anwendungsfälle.[[en]] Do not hesitate to contact us and make an appointment for a demo of adiutaByte. Together we go through the software and talk about your use cases.
[[de]]Vanessa Wolff[[en]] Vanessa Wolff
[[de]]Co-Founderin[[en]] Co-Founder
Die Grundlage der Technologie wurde in diversen Optimierungskonzepten in der Dissertation des Mitgründers Dr. Dustin Feld gelegt. In der Dissertation (https://kups.ub.uni-koeln.de/7575/) geht es um ein spezielles Anwendungsfeld mit extrem individuellen Anforderungen und schwer modellierbaren Realeinflüssen in zeitkritischen Optimierungsszenarien.
Darauf aufbauend wurde in vielen Jahren Forschung und in diversen Abschlussarbeiten - teilweise der anderen Mitgründer - ein Framework am Fraunhofer Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen entwickelt. Auf dieser Basis wurde die Technologie nach der Ausgründung der "adiutaByte GmbH" intensiv erweitert und verfeinert. Mit vielen Kunden aus verschiedenen Branchen wurden so bereits diverse maßgeschneiderte Lösungen weiterentwickelt, umgesetzt und angewendet.
Die Kombination verschiedenster mathematischer Disziplinen wie der Optimierung, der Numerik oder der Graphentheorie mit Verfahren des maschinellen Lernens (KI) und statistischen Verfahren unter Einbezug von Real-(Zeit)-Daten, realistischer Prognosen und des Feedbacks des Planers machen das adiutaByte-Konzept in den verschiedenen Anwendungsfeldern enorm vielseitig, wandelbar und algorithmisch "mächtig".
Angeboten als Software-as-a-Service können wir diese Vielseitigkeit auf einfachste Art-und-Weise Ihnen als Kunden anbieten und innerhalb von Minuten Optimierungsserver für Sie einrichten und anpassen - kein IT-Overhead für Sie und schnellere Reaktionszeiten für beide Seiten.
The basis of the technology was laid in various optimization concepts in the dissertation of co-founder Dr. Dustin Feld. The dissertation (https://kups.ub.uni-koeln.de/7575/) deals with a special field of application with extremely individual requirements and real influences that are difficult to model in time-critical optimization scenarios.
Based on this, a framework was developed at the Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing in many years of research and in various final theses - some of which were written by the other co-founders. On this basis the technology was intensively extended and refined after the spin-off of "adiutaByte GmbH". Together with many customers from different industries, various customized solutions have already been further developed, implemented and applied.
The combination of various mathematical disciplines such as optimization, numerics or graph theory with machine learning (AI) and statistical methods, including real (time) data, realistic forecasts and feedback from the planner, make the adiutaByte concept enormously versatile, changeable and algorithmically "powerful" in the various fields of application.
Offered as Software-as-a-Service, we can offer this versatility in the easiest way possible to you as our customer and set up and adapt optimization servers for you within minutes - no IT overhead for you and faster response times for both sides.