La valeur marchande du produit.
Nous
voudrons effectuer une analyse SWOT (forces, faiblesses, opportunités et
menaces) dans le cadre du plan d'affaires.
Cependant,
le concept ici est d'utiliser des analyses descriptives, prédictives et prescriptives
pour décrire la probabilité de résultats simulés possibles. Le logiciel
recommandera ensuite un certain plan d'action, dans un intervalle de confiance
spécifique (c'est-à-dire la probabilité de succès en pourcentage).
La saisie
des paramètres du système se fera de manière automatisée ou au moyen d'un
questionnaire, qui pourra être généré dynamiquement (par exemple, cela peut
être fait à l'aide d'un grand modèle de langage). Pour MVP, les simulations et
les analyses peuvent être effectuées initialement par le biais d'applications
d'IA générative existantes. Ceux-ci seront progressivement remplacés par des
composants propriétaires par la suite.
Le
modèle de revenus du produit.
Une version
générique à faible coût sera disponible pour le grand public. La version
générique coûtera environ 100 dollars américains et sera accessible à tous.
Des
versions personnalisées seront conçues pour des utilisations commerciales et
professionnelles spécifiques. Les abonnements aux versions personnalisées
seront facturés pour des entreprises de différentes tailles, de centaines à des
milliers de dollars, en fonction de la complexité des processus simulés.
Les
abonnements sont généralement annuels et sont mis à jour automatiquement.
Cependant, un achat unique devrait également être une option, car tout le monde
n'a pas besoin ou ne veut pas de mises à niveau.
La
concurrence
Il n'y a
actuellement pas de véritables concurrents directs pour ce produit. Il existe
des systèmes de gestion des risques très coûteux à la disposition des
entreprises pour des besoins spécialisés, tels que la finance et la banque.
Cependant, il n'y a rien sur le marché qui soit aussi flexible ou à un prix
raisonnable que ce produit.
Par
conséquent, Simulation Magic devrait créer un nouveau marché de niche mondial,
car il n'y a pas d'équivalent. Cela est possible parce que l'architecte système
d'origine possède l'étendue des connaissances et de l'expérience nécessaires
pour simplifier considérablement un ensemble d'interactions autrement
complexes.
Ainsi, ce
qui semble complexe pour une équipe spécialisée peut être simplifié par une
personne possédant des connaissances diverses en ingénierie, en développement
de logiciels, en finance, etc.
Flexibilité
d'utilisation
La
flexibilité du système lui permet d'être utilisé pour pratiquement tous les
processus qui ont une certaine entrée et sortie (par exemple, la fabrication,
la finance, les processus chimiques, les diagnostics, etc.). De plus, la saisie
des données elle-même peut être automatisée, ce qui rend le système indépendant
de toute intervention manuelle.
Les
composants du système seront déployés en tant que microservices, hébergés dans
des conteneurs virtuels (par exemple, Docker). Les instances des différents
microservices seront automatiquement créées/détruites selon les besoins, à
l'aide d'un système de gestion de conteneurs intégré, tel que Kubernetes.
Les
spécialistes DevOps devront régulièrement configurer et ajuster ce programme de
gestion de conteneurs.