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杉数科技黄翔:工业4.0时代,定制优化算法助力制造企业改造升级 | AI研习社第129期大讲堂总结

作者:AI研习社
2019/05/09 11:34

雷锋网AI研习社按:随着智能制造2025的到来,传统制造业与运筹优化算法再次碰撞出了激烈的火花。

在雷锋网 AI 研习社公开课栏目上,来自杉数科技的高级算法工程师黄翔在工业制造的实际落地场景中,向大家普及了运筹优化的精髓思想,并借助优化中的具体问题和案例深入剖析了定制优化算法为企业带来的巨大价值。


分享嘉宾:

黄翔,杉数科技高级算法工程师、墨尔本大学数学与统计硕士,主攻研究方向为以网络设计、选址、路径优化等为主的大型规划建模及其相关优化算法。加入杉数科技后,多次主持并参与大型企业的供应链相关优化项目,为企业提供定制算法技术及咨询服务。


公开课回放视频网址:

http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone 


分享主题:

工业4.0时代,定制优化算法助力制造企业改造升级


分享提纲:


雷锋网 AI 研习社将其分享内容整理如下:

杉数科技黄翔:工业4.0时代,定制优化算法助力制造企业改造升级 | AI研习社第129期大讲堂总结

大家晚上好,今天我跟大家分享的主题是「工业4.0时代,定制优化算法助力制造企业改造升级」。

其实「工业4.0时代」是一个非常宽泛的题目,很多的制造企业在现在的场景下都会思考如何进行升级、如何进行变局、如何升级自己的生产线,进而改变自身的困顿状况。不管是工业4.0,还是智能制造2025,这些概念经常出现在我们的生活中。那么,我们该如何运用自己学到的运筹学知识或AI知识去帮助企业?今天,我就围绕运筹学应用跟大家做一些分享。

首先自我介绍一下,我叫黄翔,是墨尔本大学数学与统计硕士,2017年加入杉数科技,在这两年的时间里运用自己所学的运筹学、机器学习方面的知识,为许多企业完成了定制化算法开发、算法咨询项目,其中不乏一些行业巨头企业,为他们做一些非常定制化的、有难度的项目。我在后面的定制化算法的分享中,也会提及如何为这些行业巨头企业做定制化算法的开发。

杉数科技黄翔:工业4.0时代,定制优化算法助力制造企业改造升级 | AI研习社第129期大讲堂总结

现在我来介绍一下什么是运筹优化。

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:02:05,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

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如何把一些问题转换成我们通常所熟悉的数学形式呢?

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:04:05,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

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在我们平时的生活当中,或者是跟企业去接触的时候,两个很重要的能力就是具有运筹学的思维和进行建模的能力。

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:05:40,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

接下来,我们会说到建模和求解,它们的重要性非同一般:我们建出什么样的模型?对应什么样的算法?这两者其实是相辅相成的,通常在我们的规划类模型中被分为四个大类。

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:06:30,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

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接下来我们将介绍常见的求解算法和相关求解器。

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:07:50,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

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在了解完运筹相关的知识后,我们来具体讲一下生产企业比较关心的一些问题。

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:11:00,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

杉数科技黄翔:工业4.0时代,定制优化算法助力制造企业改造升级 | AI研习社第129期大讲堂总结

这边先给大家介绍一个有关产线工艺智能排序的课题。已经接触过这一问题的同学可能对此会比较好理解,现在我用比较通俗的语言加上PPT中较为形象化的展示给大家解释一下。

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:12:20,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

杉数科技黄翔:工业4.0时代,定制优化算法助力制造企业改造升级 | AI研习社第129期大讲堂总结

我在这里用几张图来直观地给大家展示一下,工作台的优化会带来怎样的效果。

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:15:26,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

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我在这里给大家总结了一些我们在研究产线问题时的一些思考。

其实刚才所说的生产问题,它可以在某种程度上被认为是M个工作台上的一个TSP问题。我们知道,TSP问题其实是一个NPC问题,它在求解上是非常具有难度的。那么相应地,我们在求解TSP的时候,如果用整数规划的方法,那么它的求解效率其实是相对较低的。实际应用时,在工艺时间变长、任务数量增加、工作台可用数量增加,或者是这种顺序关系比较复杂,从而增加了它的约束的情况下,它的求解时间是会大大增加的。

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接下来是一个比较形象化的例子,给大家解释一下setup times在工序中用图示画出来是什么意思。

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:20:00,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

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其实产线的设置和排产计划是紧密联系的,排产计划对于一家制造企业来说也是非常重要的。这里给大家举了一个比较简单的例子。

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:22:25,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

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所以,如果说我们把问题往比较宏观的方向考虑的话:一个生产企业,当它的规模达到一定量级的时候,它就会去考虑产销协同的问题,以及库存如何去管理、整条供应链如何去打通等问题。同时,它也会考虑到一个多级库存管理的问题。那么何为多级库存呢?

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:25:10,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

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总结一下刚才的这些例子,从产线到生产计划,再到库存这三个点,我们以点概面的来说一下,企业在算法需求上会遇到什么问题?

【有关本部分的具体讲解,请回看视频00:26:55,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

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最后想给大家分享一些实际的案例。

【具体的分享内容,请回看视频00:29:43,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

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接下来是我们的答疑时间。

【具体的答疑内容,请回看视频00:40:05,http://www.mooc.ai/open/course/642?=Leiphone

今天的分享交流即将结束,非常感谢大家!

如果大家对杉数科技感兴趣的话,可以扫描下面的两个二维码关注我们公司的官方微信;即将毕业的小伙伴如果对我们公司有兴趣的话,也可以投递简历,到我们的官网上去看我们的一些成功案例的介绍。

希望今天的分享交流对大家有所帮助!

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以上就是本期嘉宾的全部分享内容。更多公开课视频请到雷锋网(公众号:雷锋网)AI研习社社区(http://ai.yanxishe.com/)观看。

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