工业制造的智能化转型：从传统决策到运筹优化

827 0 0

文章摘要

随着工业智能化和数字化转型的推进，制造业企业决策管理面临复杂挑战。传统人工经验决策模式难以适应多品种、小批量生产需求，智能决策技术尤其是基于运筹优化和人工智能的高级计划与排程（APS）系统，成为企业降本增效、提升运营效率的关键工具。清智优化董事长蒙绎泽博士在ArchSummit全球架构师峰会上分享了智能决策在制造业中的应用，重点介绍了运筹优化技术的理论基础、求解方法及其在实际项目中的落地应用。

智能决策发展历史表明，尽管数字化转型、工业化和智能化已发展多年，许多制造业企业仍依赖人工决策。在多品种、小批量生产方式下，人工决策耗时长、质量难保证。工厂虽具备柔性生产能力，但传统人工决策面临局限性。企业采用的ERP和MES系统主要用于记录和执行流程，包含的简单排产和决策逻辑能力有限，不能支持复杂调度问题。

蒙绎泽博士提出基于运筹优化技术，结合人工智能技术，全面考虑经营过程中的决策要素，实现整体最优化的解决方案，显著降低成本并提高效率。APS系统在智能工厂架构中被视为大脑，负责计划执行，上传数据后进行最优运算，生成细化计划并执行，替代人工计划环节。

运筹优化技术起源于二战期间，研究在资源有限系统中，利用数学优化算法制定最佳调配方案，使系统效益最大化。技术涵盖多种核心算法，如整数规划、非线性规划、动态规划等。优化问题包括优化目标和约束条件，分为线性规划、整数线性规划等模型。求解器在运筹优化领域扮演关键角色，内部集成多种优化算法。

运筹学项目的实施方法论包括数据初步分析、设计数学模型、分析模型结构、设计求解方法、代码实现、数据审查、算法性能分析、迭代优化、回测对比和效益提升等关键步骤。智能优化平台架构设计包括场景和行业模板、定制求解器、模型库、算法模块和数字孪生系统。

典型案例包括某企业天然气管道运输优化、某知名烟草企业卷包排产优化和电子元器件高级排产。这些案例展示了智能优化平台在复杂工业场景中的作用，为企业提供全面、优化的决策支持，实现降本增效。

蒙绎泽博士是清智优化创始人，具有丰富的运筹优化技术研究和应用经验，曾获得多项荣誉和认可。他的分享为制造业企业决策管理提供了新的视角和解决方案，展示了智能决策技术在提升企业运营效率和竞争力方面的潜力。