modeloplossingen

Modeloplossingen verwijst naar methoden en systemen die gebruikmaken van formele modellen om problemen op te lossen of besluiten te ondersteunen. In de praktijk omvat dit wiskundige optimalisatie, statistische modellen en machine learning- of simulatiemodellen. Het doel is om vóór handelen inzicht te verkrijgen, efficiëntie te verbeteren of risico's te beheren door expliciete veronderstellingen over kosten, beperkingen en doelstellingen vast te leggen.

Een modelleringstraject omvat doorgaans probleemdefinitie, data-inzameling en voorbereiding, keuze en opbouw van het model, calibratie en validatie, implementatie in decision support of automatisering en ten slotte monitoring en onderhoud van het model in de praktijk.

Er bestaan verschillende typen modeloplossingen, afhankelijk van de vraag: optimeringsmodellen zoals lineaire, integer of nonlinear programming; statistische en machine learning modellen voor voorspelling en patroonherkenning; en simulatiemodellen die aspecten van een systeem nabootsen. Vaak worden deze benaderingen gecombineerd in hybride modellen.

Toepassingen komen voor in onder meer logistiek en supply chain, productieplanning, financiën en risicoanalyse, gezondheidszorg en energie. De keuze voor een methode hangt af van de beschikbaarheid van data, de complexiteit van het probleem en de gewenste uitlegbaarheid van resultaten.

Belangrijke aandachtspunten zijn datakwaliteit, modelvalidatie, interpretatie en transparantie, computationele vereisten en onderhoud. Goed gedocumenteerde en reproduceerbare modeloplossingen faciliteren besluitvorming en verantwoording binnen organisaties.