【制造業(yè)成功案例】無人工廠的下一步，排產(chǎn)也能“無人化”？

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從感知到?jīng)Q策，讓數(shù)據(jù)和算法能真正“拍板”

對于智能決策來說，最離不開的就是機器學(xué)習(xí)和運籌優(yōu)化。其中，機器學(xué)習(xí)可以通過深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等算法來實現(xiàn)對未來的預(yù)測，預(yù)測的效果和輸入的數(shù)據(jù)量息息相關(guān)，對于結(jié)果的可解釋性較差；而運籌優(yōu)化則是將具體問題進行抽象建模，得出在滿足一定約束條件下的最優(yōu)解，對結(jié)果的可解釋性較強，通常被用在規(guī)劃、調(diào)度、協(xié)同類問題，如排班、排產(chǎn)、配貨等場景當中。

在智能決策被使用之前，通過數(shù)據(jù)來支持的操作自動化和流程信息化，已經(jīng)可以為決策者提供較強的支持，但最終的“拍板”權(quán)力依然依賴于決策者自身的長期經(jīng)驗。在此階段，機器學(xué)習(xí)等技術(shù)起到的作用還是取代大量的體力勞動，而對于做決策這類腦力勞動的替代還存在較大的提升空間。

但在下一階段的智能決策時代，哪怕是重要決策，也將由數(shù)據(jù)和算法先給到一個考慮到各種約束后的最優(yōu)結(jié)果，在此之上，再由人工根據(jù)經(jīng)驗和場景加以微調(diào)，而大多數(shù)的簡單決策則能夠完全交由算法和模型來完成。

未來能否讓模型和算法代替人類做出決策？對此，成立于2016年的杉數(shù)科技給出了自己的答案：它并沒有走主流智能企業(yè)的老路，而是選擇從智能決策入手，通過深層次的數(shù)據(jù)優(yōu)化算法和復(fù)雜決策模型的求解能力，憑借與微軟建立的合作伙伴關(guān)系和微軟提供的云服務(wù)能力，打造“計算引擎+決策技術(shù)中臺+業(yè)務(wù)場景”的端到端智能決策技術(shù)平臺，為企業(yè)提供靈活、輕便、高效的決策優(yōu)化服務(wù)。

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用算法規(guī)劃排產(chǎn)，兩個引擎實現(xiàn)全局優(yōu)化協(xié)同

對于制造業(yè)來說，由于產(chǎn)業(yè)鏈分工的不斷細化，生產(chǎn)流程也在不斷拉長，需要做決策的環(huán)節(jié)也在逐漸增加。以杉數(shù)科技服務(wù)的某消費電子產(chǎn)業(yè)頭部客戶為例，由于產(chǎn)品所需的零配件眾多，數(shù)百家工廠遍布全球，每個工廠都有各自的生產(chǎn)分工，涉及不同的產(chǎn)品和配件，對整體的協(xié)同排產(chǎn)提出了很高的要求。

在與杉數(shù)科技合作之前，該客戶使用的排產(chǎn)系統(tǒng)僅能在單個工廠范圍內(nèi)進行優(yōu)化運營，根據(jù)單個工廠中設(shè)備和物料的具體情況安排生產(chǎn)計劃。但隨著供應(yīng)鏈和市場需求的不確定性增加，該排產(chǎn)系統(tǒng)無法在多個工廠之間進行排產(chǎn)聯(lián)動，就會造成環(huán)環(huán)相扣的生產(chǎn)鏈出現(xiàn)各種問題，導(dǎo)致預(yù)計的產(chǎn)出、收益與實際的偏差很大。而要想做到在整個鏈條上進行連貫生產(chǎn)，就需要把幾百家工廠放在一起做排產(chǎn)規(guī)劃，其難度不是簡單的線性相加，而是指數(shù)級地增長，單純依靠人力幾乎不可能完成。

而以上這些問題，不僅是該消費電子客戶面臨的難題，也是很多制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)運營狀況的真實寫照。對此，杉數(shù)科技對生產(chǎn)流程和業(yè)務(wù)場景進行了深入研究分析，仔細打磨每個環(huán)節(jié)的方案設(shè)計，最終為客戶構(gòu)建了智能決策平臺，使得決策的質(zhì)量和速度得到有效提升。

對于該智能決策平臺來說，其核心是兩種不同功能的“引擎”。當杉數(shù)科技在第一期為該客戶打造“多工廠協(xié)同排產(chǎn)引擎”之后，就已經(jīng)可以通過考慮全套復(fù)雜約束來實現(xiàn)一次性排產(chǎn)，用全局最優(yōu)解替代生硬的規(guī)則式輸出，在規(guī)定時間內(nèi)完成滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)優(yōu)先級下的最優(yōu)生產(chǎn)計劃與物料分配；第二期時推出的“原材料及半成品庫存優(yōu)化引擎”，則可以通過分析產(chǎn)品的歷史銷售特征，輸出對未來需求預(yù)測和統(tǒng)計特征，進而判斷最合適的庫存策略，以最少的安全庫存代價，達到期望的需求滿足率，從而確定不同物料在不同節(jié)點的最優(yōu)安全庫存水平。

通過使用杉數(shù)科技提供的智能決策平臺，并考慮到產(chǎn)線、產(chǎn)能、物料供應(yīng)等大量約束條件，求解出可執(zhí)行的決策，該客戶最終實現(xiàn)了訂單滿足率提升20%，產(chǎn)能損失率降低30%，人工排產(chǎn)干預(yù)降低70%，仿真速度提升1.5倍。同時，當遇到“急單、插單”等突發(fā)狀況時，智能決策平臺也可以快速敏捷地做出生產(chǎn)計劃的調(diào)整，自動迭代調(diào)整下一期排產(chǎn)計劃的模型參數(shù)，不需要再經(jīng)過人工層層統(tǒng)計和協(xié)商，將生產(chǎn)計劃的整體影響降到最低。

當然，解決了多個工廠之間的聯(lián)動排產(chǎn)問題后，單個工廠的排產(chǎn)自然也不在話下。杉數(shù)科技為某3C電子的燈塔工廠定制的智慧排產(chǎn)系統(tǒng)，就能通過智能決策來動態(tài)控制庫存水位、統(tǒng)籌平衡物料供應(yīng)和車間整體資源等，使得計劃排產(chǎn)的效率提升了80%，非常規(guī)產(chǎn)品庫存積壓天數(shù)縮短了57%，為客戶實現(xiàn)了每年千萬級別的成本節(jié)約。

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自主研發(fā)求解器，高性能求解實現(xiàn)運籌帷幄

智能決策里的“智能”二字，體現(xiàn)在“建模+求解”的過程之中，而“決策”的本質(zhì)則是一種資源分配。通過把企業(yè)面臨的問題梳理出來，經(jīng)過建模轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)上的表達，在滿足約束的條件下求得最優(yōu)解供企業(yè)使用，就是智能決策的本質(zhì)意義。

這看似簡單明了的過程，背后面臨的難度卻非常大。在建模階段，模型的輸入數(shù)據(jù)來自于產(chǎn)能、物料等信息，而不同環(huán)節(jié)需要滿足的約束條件則更多，其中還涉及到大量非線性的優(yōu)化計算，在這個過程中，就需要使用求解器來進行計算。

作為一款工業(yè)軟件，求解器在能源、軍事、航空、金融、電網(wǎng)、工業(yè)制造等關(guān)鍵領(lǐng)域中都起到重要的作用，時至今日，仍有很多企業(yè)需要使用求解器來做運營方面的支持，甚至不惜花費高價去購買國外的求解器。而經(jīng)過多年的努力，杉數(shù)科技自主研發(fā)的杉數(shù)求解器COPT（Cardinal Optimizer）已經(jīng)達到國際一流水準，可以針對大規(guī)模優(yōu)化問題進行高效數(shù)學(xué)規(guī)劃求解，是同時具備大規(guī)?；旌险麛?shù)規(guī)劃、線性規(guī)劃、二階錐規(guī)劃、半定規(guī)劃以及凸二次規(guī)劃和凸二次約束規(guī)劃問題求解能力的綜合性能數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器，為企業(yè)應(yīng)對高性能求解的需求提供了更多選擇。

而在各行各業(yè)都在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新時代，企業(yè)對智能決策等新興技術(shù)的理解和應(yīng)用，不僅是對技術(shù)工具的全面迭代，更是產(chǎn)業(yè)進一步發(fā)展的大勢所趨。

自成立以來，杉數(shù)科技也一直是微軟的解決方案服務(wù)合作伙伴，此前在零售行業(yè)已與微軟進行過多次合作，并且基于微軟的云計算能力，使得杉數(shù)科技在服務(wù)跨國公司時產(chǎn)生了更大的優(yōu)勢。隨著近兩年在制造業(yè)領(lǐng)域的不斷發(fā)力，杉數(shù)科技還將利用更多的微軟云服務(wù)，為客戶提供更好的解決方案，帶來更高收益。在此過程中，利用求解器技術(shù)和以此為基礎(chǔ)打造的智能決策能力，外加豐富的行業(yè)落地經(jīng)驗，杉數(shù)科技將為各類行業(yè)客戶提供極致的產(chǎn)品和解決方案，為企業(yè)未來的數(shù)智化轉(zhuǎn)型之路提供強大的支撐。