從求解器到行業(yè)智能決策,杉數(shù)尋求“最優(yōu)解” | ToB產(chǎn)業(yè)觀察_環(huán)球精選
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每個(gè)數(shù)字化階段都對(duì)應(yīng)著一套不同的技術(shù)體系,從自動(dòng)化到信息化再到智能化,很難用一個(gè)階段的體系解決另外一個(gè)階段的問題。
現(xiàn)階段,數(shù)字化浪潮下,企業(yè)經(jīng)營(yíng)進(jìn)入全新拐點(diǎn),通過數(shù)字化驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈精益運(yùn)營(yíng),實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理,成為企業(yè)審時(shí)度勢(shì),調(diào)整經(jīng)營(yíng)思路,應(yīng)對(duì)不確定性的關(guān)鍵能力。
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數(shù)據(jù)逐漸完備,模型漸趨復(fù)雜,如何搭建從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的橋梁,實(shí)現(xiàn)智能決策?在企業(yè)數(shù)字化深度轉(zhuǎn)型新階段的迫切需求下,作為智能決策的核心技術(shù)引擎,求解器開始為更多企業(yè)所知。
隱形計(jì)算“芯片”
在中國(guó)每天有超過10000個(gè)航班起降,地鐵僅北京每天開行就超10000列,物流領(lǐng)域每天有上億件包裹被運(yùn)輸,2021年全國(guó)發(fā)電量超多8萬億千瓦時(shí)。在諸如此類極其復(fù)雜的運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景中,背后都有一個(gè)隱形計(jì)算“芯片”——求解器,在大規(guī)?,F(xiàn)實(shí)問題中,給定模型和數(shù)據(jù),它可以快速找出問題的最優(yōu)解,解決千頭萬緒的資源調(diào)度優(yōu)化問題,在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)生活中具有重要價(jià)值和意義。
以北京四號(hào)線-大興線地鐵為例,這條線路地鐵客運(yùn)量排在全國(guó)前10名,早高峰發(fā)車密度小于兩分鐘一班,最短時(shí)間能達(dá)到1分43秒一班。在地鐵運(yùn)營(yíng)中,只要是小于兩分鐘,其信號(hào)系統(tǒng)就要承擔(dān)非常大的壓力。由于列車需要保持安全的運(yùn)行間距,在發(fā)車間隔時(shí)間短的情況下,諸如高峰期乘客擁擠導(dǎo)致車門關(guān)不上等原因,就會(huì)導(dǎo)致某一列地鐵不能按時(shí)發(fā)車,進(jìn)而產(chǎn)生多米諾骨牌效應(yīng),造成整條線路運(yùn)行延誤。對(duì)地鐵運(yùn)營(yíng)方而言,不僅需要制定合理的列車排班,還需要具備預(yù)測(cè)并應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)高峰客流的能力。
此外,基于列車排班還要進(jìn)行乘務(wù)排班。據(jù)四號(hào)線-大興線地鐵的運(yùn)營(yíng)方京港地鐵介紹,通過梳理發(fā)現(xiàn)乘務(wù)排班有80個(gè)約束條件,其中包含69個(gè)硬約束跟11個(gè)軟約束,如此復(fù)雜的約束條件下,即便是非常有經(jīng)驗(yàn)的排班經(jīng)理都需要耗費(fèi)大量時(shí)間去反復(fù)對(duì)排班模型和計(jì)劃進(jìn)行推論論證驗(yàn)算。
而今年,京港地鐵有了新的幫手——針對(duì)地鐵運(yùn)營(yíng)管理中列車運(yùn)行、排班等決策優(yōu)化場(chǎng)景,通過杉數(shù)科技的運(yùn)籌優(yōu)化算法+高性能求解器,大幅了提升決策智能化程度及運(yùn)營(yíng)效率。
“整個(gè)地鐵運(yùn)營(yíng)管理確實(shí)是環(huán)環(huán)相扣,智慧城軌的最大價(jià)值之一是在于互動(dòng)的平臺(tái)數(shù)字管理理念,從單一項(xiàng)目管理決策輔助,擴(kuò)大到運(yùn)營(yíng)體系互動(dòng)互通的決策優(yōu)化?!本└鄣罔FCIO賀贊賢說,杉數(shù)科技智能決策算法平臺(tái),未來有望能為城軌運(yùn)營(yíng)提供從客流預(yù)測(cè),到排車排人、排修等一系列的決策鏈路上優(yōu)化賦能,達(dá)成智慧城軌建設(shè)的使命,為乘客及城市提供更優(yōu)質(zhì)的出行體驗(yàn)。
“智能決策是數(shù)字化的終極目標(biāo)和最終的原動(dòng)力?!鄙紨?shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO羅小渠說。從2016年成立,杉數(shù)科技就提出“智能決策”,此后也一直圍繞這個(gè)目標(biāo)不斷進(jìn)行技術(shù)升級(jí)。
3月30日,杉數(shù)科技正式公布了核心技術(shù)引擎COPT求解器6.5版。在公布的前一天,國(guó)際權(quán)威測(cè)試榜單ASU教授Hans Mittelmann測(cè)試平臺(tái)最新數(shù)據(jù)顯示,杉數(shù)優(yōu)化求解器COPT6.5在近20多個(gè)模塊測(cè)試中獲得5項(xiàng)第一和5項(xiàng)第二的優(yōu)異成績(jī)。
其中,線性規(guī)劃領(lǐng)域,COPT6.5在求最優(yōu)頂點(diǎn)解和求最優(yōu)數(shù)值解兩個(gè)模塊上均取得世界第一的成績(jī)。值得一提的是,杉數(shù)從2019年5月份發(fā)布第一版線性求解器開始,COPT求解器在線性規(guī)劃模塊至少75%以上時(shí)間位列榜單第一。作為在現(xiàn)實(shí)中最常用的整數(shù)規(guī)劃,杉數(shù)優(yōu)化求解器COPT取得了世界第二,同時(shí)COPT也是整數(shù)規(guī)劃榜單上唯一的國(guó)產(chǎn)求解器。
此次COPT6.5還新增加了函數(shù)回調(diào)Callback功能。該功能可以幫助用戶在求解一些復(fù)雜問題,使用整數(shù)規(guī)劃建模時(shí),反復(fù)調(diào)用函數(shù)計(jì)算求解。
“雖然在一些線性和非線性的模塊杉數(shù)跟榜單上的其他企業(yè)一樣或者比它們更好,但整數(shù)規(guī)劃模塊還存在差距。“這一模塊極端重要,占了80%的場(chǎng)景,我們必須做到跟最先進(jìn)的企業(yè)性能一樣或者比它更好?!鄙紨?shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CSO 葛冬冬坦言,未來將繼續(xù)降低整數(shù)規(guī)劃模塊求解速度上跟歐美企業(yè)的差距。
但在技術(shù)比拼之外,求解器跟模型之間的配合也極其關(guān)鍵。
例如杉數(shù)早期跟國(guó)內(nèi)一家頂級(jí)ICT廠商合作時(shí),技術(shù)上跟國(guó)際水平差距還很大,但最后計(jì)算的效果超過了技術(shù)性最好的Gurobi,“這種超越并不是在短短幾個(gè)月里面求解器有一個(gè)巨大的飛躍,其實(shí)是綜合性的模型優(yōu)化,求解器定制化的開發(fā)能力達(dá)到的綜合效果超過了它,這是非常關(guān)鍵的?!绷_小渠說,“美國(guó)求解器不會(huì)幫國(guó)內(nèi)企業(yè)干這個(gè)事情,這就是我們服務(wù)國(guó)內(nèi)企業(yè)時(shí)一個(gè)很大的優(yōu)勢(shì)。作為國(guó)產(chǎn)求解器,我們可以打破這個(gè)技術(shù)壁壘,讓企業(yè)一起來看怎么更好優(yōu)化?!?/p>
從標(biāo)準(zhǔn)工具到行業(yè)解決方案
與COPT6.5一起公布的,還有兩款新產(chǎn)品:面向零售快消的決策優(yōu)化產(chǎn)品計(jì)劃宇宙(Planiverse)與面向工業(yè)制造的決策優(yōu)化產(chǎn)品數(shù)弈(LibraMind)。
杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CPO王曦表示,在幫助企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的近七年來,杉數(shù)發(fā)現(xiàn),零售快消企業(yè)與工業(yè)制造企業(yè)各自面臨的經(jīng)營(yíng)需求都具有高度普適性。例如,消費(fèi)場(chǎng)景下,零售快消企業(yè)普遍亟待解決長(zhǎng)/短周期、不同顆粒度下的需求計(jì)劃(包括新品計(jì)劃)、庫(kù)存計(jì)劃、補(bǔ)貨計(jì)劃、動(dòng)態(tài)定價(jià)等一系列供應(yīng)鏈計(jì)劃難題;工業(yè)場(chǎng)景下,制造企業(yè)則希望打造不同交付模式下、多工廠生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)與柔性生產(chǎn)等經(jīng)營(yíng)系統(tǒng),以解決最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃、多工廠協(xié)同、物料齊套等難題,實(shí)現(xiàn)最優(yōu)產(chǎn)線產(chǎn)能規(guī)劃、產(chǎn)供銷協(xié)同優(yōu)化、危機(jī)場(chǎng)景精確快速響應(yīng)以及最優(yōu)化能耗策略等。
計(jì)劃宇宙(Planiverse)—消費(fèi)智能運(yùn)營(yíng)決策優(yōu)化平臺(tái):基于新一代智能決策技術(shù)幫助企業(yè)構(gòu)建預(yù)測(cè)-優(yōu)化-模擬-協(xié)同的供應(yīng)鏈計(jì)劃分析決策閉環(huán),精準(zhǔn)感知需求,敏捷響應(yīng)變化,智能輔助決策,驅(qū)動(dòng)當(dāng)下業(yè)務(wù)增長(zhǎng),賦能未來發(fā)展變革。計(jì)劃宇宙可有效助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、一體化、差異化運(yùn)營(yíng)管理。具體來說,場(chǎng)景細(xì)分保障供應(yīng)鏈計(jì)劃精準(zhǔn)可落地;從計(jì)劃視角查看未來供應(yīng)鏈計(jì)劃總體狀態(tài);協(xié)同差異,拒絕“one-number-plan”。
杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind)—工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺(tái):以新一代智能決策技術(shù)直面復(fù)雜決策難題,統(tǒng)籌全業(yè)務(wù)要素,高效求解,全局優(yōu)化,構(gòu)建工業(yè)制造“決策大腦”,打破企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型核心壁壘,實(shí)現(xiàn)從“制造”到“智造”的跨越。杉數(shù)數(shù)弈能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)前瞻性規(guī)劃、高柔性響應(yīng)意見多目標(biāo)優(yōu)化。具體來說,從長(zhǎng)周期產(chǎn)能產(chǎn)線規(guī)劃,到短周期經(jīng)營(yíng)目標(biāo)分解,全面保障生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益;以靈活的策略組合拼接驅(qū)動(dòng)柔性制造,快速應(yīng)對(duì)變局;從財(cái)務(wù)目標(biāo)到工序工藝,從元素平衡到節(jié)能減排,多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化。
目前這兩款智能決策優(yōu)化新產(chǎn)品已經(jīng)在美妝日化、食品飲料、生物醫(yī)藥、汽車制造、航空軌交、3C電子、化工等數(shù)十個(gè)行業(yè)數(shù)百家知名頭部企業(yè)落地應(yīng)用,并在收益及成本端的取得了顯著成果。
“兩個(gè)新產(chǎn)品本身都是長(zhǎng)在COPT引擎上的,COPT也有一些新的算法引擎開始慢慢地冒出來,就像一棵大樹向上生長(zhǎng)分杈。本質(zhì)上是從求解器和需求兩端在往中間搭橋?!绷_小渠說,但杉數(shù)的目標(biāo)絕對(duì)不是簡(jiǎn)單的發(fā)一堆應(yīng)用產(chǎn)品,最終會(huì)完成一個(gè)大的框架,或者是一個(gè)計(jì)算環(huán)境,能夠把所有產(chǎn)品全部整合在一起。
在智能制造和零售快消之后,下一個(gè)場(chǎng)景會(huì)是哪里?羅小渠坦言,作為創(chuàng)業(yè)公司,資源比較有限,在選擇行業(yè)和場(chǎng)景的時(shí)候會(huì)從機(jī)會(huì)、成本等很多維度去做判斷,會(huì)傾向選擇行業(yè)數(shù)字化領(lǐng)先、規(guī)范度高、配合度高的場(chǎng)景或領(lǐng)域。
在標(biāo)準(zhǔn)化和定制化之間
從目前國(guó)際上領(lǐng)先的三家商用求解器公司Gurobi、Fico、IBM來看,它們分別代表了三種完全不同的商業(yè)模式:全球范圍內(nèi)技術(shù)性最好的Gurobi只做求解器這一個(gè)工具軟件,沒有定制化,幾乎不做服務(wù),具體到建模的服務(wù)要么客戶自己去做,要么第三方公司去做;Fico則是在求解器的基礎(chǔ)之上,同時(shí)也做應(yīng)用軟件,但主要以金融行業(yè)為主要的服務(wù)目標(biāo),圍繞這個(gè)行業(yè)把整個(gè)產(chǎn)品和服務(wù)一起構(gòu)建的比較完整;第三種是IBM,是一個(gè)巨無霸——求解器只是它整個(gè)完善的底層技術(shù)里的一部分,這個(gè)計(jì)算體系上有各類行業(yè)性產(chǎn)品,產(chǎn)品上有咨詢和服務(wù)體系。這三種模式也代表了所有技術(shù)產(chǎn)品的商業(yè)化路徑。
以杉數(shù)科技的產(chǎn)品路徑來看,其選擇的是類似于IBM的思路:“引擎+產(chǎn)品+服務(wù)”。
選擇這個(gè)方式的原因跟中國(guó)的市場(chǎng)環(huán)境有關(guān)系?!爸袊?guó)頭部企業(yè)里對(duì)服務(wù)的要求是非常高的,它并不是簡(jiǎn)單買一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化工具,這是之前頭部企業(yè)在購(gòu)買和使用上非常大的痛點(diǎn)。”羅小渠介紹說,服務(wù)這種大型企業(yè)時(shí)定制化是不可避免的,企業(yè)有很強(qiáng)的溢價(jià)權(quán)流程也很長(zhǎng),幾乎不存在簡(jiǎn)單的賣標(biāo)品的情況。
在杉數(shù)創(chuàng)立之前,很多大型央國(guó)企都是跟IBM這樣的國(guó)外大企業(yè)合作,但這些企業(yè)服務(wù)的并不好——中國(guó)市場(chǎng)的采購(gòu)量只占其全球銷售額的幾個(gè)點(diǎn),這么小的比例不可能在中國(guó)投入優(yōu)質(zhì)的服務(wù)資源、產(chǎn)品資源。
但定制化的問題就是需要投入大量人力、財(cái)力、物力,定制化產(chǎn)品服務(wù)和標(biāo)準(zhǔn)化工具之間,杉數(shù)如何平衡?羅小渠的答案是“模塊化”。
“我們對(duì)未來有一個(gè)預(yù)期,有點(diǎn)像預(yù)制件工廠,東西造出來可以自己組裝也可以交由第三方組裝,但最核心的能力是放在預(yù)制件的打造上。”羅小渠說,就像提供一個(gè)積木盒子,客戶可以自行搭建,這樣效率相對(duì)來說比較高,也是杉數(shù)科技在摸索的一條重要路徑。
在過去近七年時(shí)間里,杉數(shù)科技并沒有簡(jiǎn)單的追求商業(yè)化。依托COPT求解器技術(shù)平臺(tái),杉數(shù)服務(wù)了中國(guó)數(shù)十個(gè)細(xì)分行業(yè)中的數(shù)百家頭部企業(yè),從計(jì)算的視角重新審視需求邏輯,探索新一代管理軟件的邏輯和架構(gòu),推動(dòng)中國(guó)產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)方式的根本性轉(zhuǎn)變。
“做難而正確的事?!泵鎸?duì)正在發(fā)生的大變局,作為產(chǎn)業(yè)與技術(shù)的連接者,作為國(guó)內(nèi)為數(shù)不多的真正意義上的國(guó)產(chǎn)自研商用優(yōu)化求解器,杉數(shù)選擇迎難而上。
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