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着眼智能决议??打通智能制作中心环节

时间:2021-01-26 06:23  作者:admin  来源:未知  查看:  
内容摘要:图片来源:informs.org 数字经济的下半场 如何从成千上万的可行方案中找出合乎多个约束条件,并能够最大化生产效力,公道应用生产资源的生产计划成为全体生产管理智能化转型的中心问题。联想智能生产规划系统通过多种人工智能技巧和数学优化算法,解决了制造业的...

图片来源:informs.org

数字经济的下半场

如何从成千上万的可行方案中找出合乎多个约束条件,并能够最大化生产效力,公道应用生产资源的生产计划成为全体生产管理智能化转型的中心问题。联想智能生产规划系统通过多种人工智能技巧和数学优化算法,解决了制造业的核心决议问题,www.bk8c5.com.cn,在生产规划系统的智能化进级道路上迈出了坚实的一步。该系统基于多交互增强学习和多目标策略学习网络打造的智能生产规划模型,可以应答多变的生产环境,快捷寻找到最佳排程策略。

该方案已经在联想集团旗下的最大的PC研发和制造基地??联宝科技落地部署。联宝科技占领多个厂区的数十条生产线,年订单数超过69万笔,波及500余种PC产品和超过30万个成品物料料号。其PC生产车间在应用了该智能生产规划系统后,借助产线数据积累和模型进化,实现了效率和收益的巨大提升。

另外,多个关键生产性能指标得到全面提升。在利用了智能生产规划系统后,联宝科技制造的交期满足率提高了20%,整体生产效率进步了18%,充分实现了产能应用,同时也很好地满足了客户的须要。

Franz Edelman奖由国际运筹学与管理科学学会(INFORMS)设破,被业内誉为运筹学(Operation Research)应用范畴的“奥斯卡”大奖。重点褒奖世界各国、地区,在运筹和管理学领域做出突出贡献、并带来重大应用价值的研讨名目或结果。联想之所以可能获此殊荣,要归功于该方案背地先进的核心技术及带来的实际效益提升。

首先,制定生产规划的时间大幅缩短。原本盘算员每天要花费6个小时才华实现的排程任务,当初多少分钟就能实现。不仅如此,面对最为棘手的加单、急单,智能生产规划系统可能从多目标全局优化出发,快速供应公平的生产决定。

近日,2021年Franz Edelman奖决赛名单揭晓,联想智能生产规划系统胜利上榜。该系统由联想研究院人工智能实验室携手联想联宝工厂联合打造。本次上榜,使联想成为该奖1972年设破以来,中国首家入围Franz Edelman奖的IT企业。

智能出产计划体系在联宝工厂的胜爽利地应用,进步驱动联想智能化跟数字化的转型升级。“数字经济的下半场,也就是工业的数字化和智能化浪潮,正在拉开大幕,发展前景非常广阔,”联想集团首席技能官、高级副总裁芮勇博士表示。“产业的数字化和智能化,正是联想的优势所在。联想正在推动以服务跟解决打算为导向的智能化变革,而智能制作是咱们所聚焦的最重要、也是咱们最擅长的范围之。”

着眼智能决策??打通智能制造核心环节

系统特点包含响应快、利用治理机动、决策成果好。研发团队开创性地运用深度强化学习等进步算法,打造了具备自主学习能力的优化决策引擎。例如,通过构建独创的深度非线性编码器和策略学习网络,决策引擎可对大范围排程问题进行多目的协同优化,并支持对优化目标的实时配置和反馈。用户可依据需求和环境变更,灵活设置生产目标、物料齐套、生产排程等环节的参数和优先级、并能通过增添或删除决策义务,实现可灵活定制化的生产规划。同时,引入基于深度图模型的掩蔽网络,疾速判断庞杂的束缚条件,以确保在不捐躯响应速度的前提下,决策成果严格按照复杂的业务逻辑。除此之外,研发职员还进一步引入并行化技术,晋升系统响应速度,使其具备实时决策、增量规划,以及假设分析等才能。

一名在联宝科技领有多年排产经验的计划员说:“这套智能系统,能在有限生产资源约束下,整合人、机、料、法、环等要害因子,为所有的可生产订单主动安排正确的排程谋划,简化排程过程,并且充分利用生产资源,优化症结绩效指标,解决了以前我们凭借人工经验排程,耗时长、准确率低等问题。”

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据世界银行数据显示,2010年我国制造业增加值首次超过美国,并连续十年保持世界第一制造大国地位,同时据《中国新代人工智能科技产业发展报告(2020)》暴露,我国是人工智能第二大国,领有寰球第二多的人工智能企业。然而,SAP公司做过的一项剖析显示,中国从前三年最大的300项人工智能投资名目中,人工智能+制造业的投资不到1%。这巨大落差的背地,除了工业数据的匮乏、“一机模型”的算法泛化性挑战,还存在产业逻辑、领域常识的积聚问题。为此,从特色工程到构建优化算法模型,联想研究院的人工智能专家与联宝科技的行业专家深度配合,始终地将产业场景和专家教训与算法模型深度融合,最终在业界首次实现了人工智能算法在大规模生产调度场景中应用的先例。

在大规模制造业中,由于生产的复杂性,工厂通常将每个客户订单分解成一系列生产任务,再将生产任务调配到具体的生产线上。全部生产的排程进程需要斟酌包括人员、设备、物料、生产工序与方法、生产环境等在内的数十种复杂因素。

此外,解决了计划员经验依靠的问题。经验不足的计划员也可倏地上手,在智能生产规划系统的辅助下,每一班排程结果的品德都得到了保障。另外,筹划员通过敏捷的人机交互过程可快捷提高自己的业务水平。

联想智能生产规划系统杰出的机能来自于其当面的多种人工智能技术和数学优化算法。这些技术和算法,对物料齐套和生产排程两阶段优化问题进行结合求解,澳门49码生肖免费资料,充足优化生产线之间的生产资源调配和调度,供给更高效、更优质的生产资源配置方案,解决了制造业生产方案耗时长、效率低、无奈兼顾多个目标等问题。

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融入行业常识的先进优化算法

“基于深度强化学习的多目标优化算法可以高效求解大范畴组合优化问题,系统输出的结果会根据实际生产恳求综合考虑产品数、订单数、订单交期满意率,换线成本和产能合理利用率等多个关键指标,而且随着数据的积累和对人工教训的持续学习,智能生产规划系统的才干还会进一步提高。”联想研究院机器学习总监范伟表现。“联想的智能生产规划系统冲破了传统的高等方案和排程系统(APS)仅基于业务规则进行简单僵化的自动化处理的局限,真正意思上实现了人工智能综合决策,释放了大量潜在产能,实现了生产资源的最优配置。”

图为联想团体最大的PC研发和制造基地??联宝科技生产车间。