聯想智能生產規劃系統入圍全球運籌學 “奧斯卡”大獎 _運籌學

最近， 2021年Franzedelman獎決賽名單公布，聯想智能生產計劃系統成功上榜。該系統由聯想研究院人工智能實驗室聯想聯想聯想寶工廠共同構建。這次上榜，聯想成為該獎1972年成立以來，中國首家獲得Franzedelman獎的IT企業。

圖像來源:informs.org

Franzelman獎由國際運輸學和管理科學會(INFORMS)設立，被業界稱為運輸學(OperationRearch) 。重點鼓勵世界各國、地區，在運輸和管理學領域做出突出貢獻，帶來重大應用價值的研究項目和成果。聯想之所以能獲得這個榮譽，是因為這個方案背后的先進核心技術和實際利益的提高。

著眼智能決策打通智能制造核心環節

在大規模制造行業中，由于生產復雜性，工廠通常將每個客戶的訂單分解成一系列的生產任務，然后將生產任務分配到具體的生產線上。整個生產過程需要考慮幾十個復雜因素，包括人員、設備、材料、生產過程和方法、生產環境等。

如何從數不勝數的可行方案中找出符合多個約束條件，最大化生產效率，合理利用生產資源的生產方案成為整個生產管理智能轉型的核心問題。聯想智能生產計劃系統通過多種人工智能技術和數學優化算法解決了制造業的核心決策問題，在生產計劃系統的智能升級道路上邁出了堅實的一步。該系統基于多交互式增強學習和多目標戰略學習網絡制作的智能生產計劃模型，能夠應對變化的生產環境，迅速找到最佳排序戰略。

圖為聯想集團最大的PC研發和制造基地聯寶科技生產車間。

該方案已經在聯想集團旗下的最大的PC研發和制造基地聯寶科技落地部署。聯寶科技擁有多個廠區的數十條生產線，年訂單數超過69萬筆，涉及500余種PC產品和超過30萬個成品物料料號。其PC生產車間在應用了該智能生產規劃系統后，借助產線數據積累和模型進化，實現了效率和收益的巨大提升。

首先，制定生產計劃的時間大大縮短。原本計劃員每天需要6個小時的時間表任務，現在幾分鐘就能完成。不僅如此，面對最棘手的訂單、緊急訂單，智能生產計劃系統可以從多目標的全球優化出發，迅速提供合理的生產決策。

【聯想智能生產規劃系統入圍全球運籌學 “奧斯卡”大獎】此外，還解決了規劃師經驗依賴的問題。經驗不足的規劃師也可以快速使用，在智能生產規劃系統的輔助下，保證了所有班級的安排結果質量。另外，計劃員通過敏捷的人機交互過程可快速提高自己的業務水平。

另外，多個關鍵生產性能指標得到全面提升。在應用了智能生產規劃系統后，聯寶科技制造的交期滿足率提高了20% ，整體生產效率提高了18% ，充分實現了產能利用，同時也很好地滿足了客戶的需求。

一名在聯寶科技擁有多年排產經驗的計劃員說：這套智能系統，能在有限生產資源約束下，整合人、機、料、法、環等關鍵因子，為所有的可生產訂單自動安排精確的排程計劃，簡化排程過程，并且充分利用生產資源，優化關鍵績效指標，解決了以前我們憑借人工經驗排程，耗時長、準確率低等問題。

融入行業知識的先進優化算法

聯想智能生產計劃系統的卓越性能來自其背后的多種人工智能技術和數學優化算法。這些技術和算法共同解決了材料組合和生產流程兩個階段的優化問題，充分優化了生產線之間的生產資源分配和調度，提供了更高效、更高質量的生產資源配置方案，解決了制造業生產計劃需要時間、效率低、不能兼顧多個目標等問題。

系統特性包括響應快、使用管理靈活、決策效果好。研發團隊開創性地應用深度強化學習等先進算法，打造了具備自主學習能力的優化決策引擎。例如，通過構建原創的深度非線性編碼器和戰略學習網絡，決策引擎可以對大規模排序問題進行多目標協同優化，支持對優化目標的實時配置和反饋。用戶可以根據需求和環境變化，靈活設定生產目標、材料組合、生產排程等環節的參數和優先級，通過追加或刪除決策任務，實現靈活定制的生產計劃。同時，引入基于深圖模型的覆蓋網絡，快速判斷復雜的約束條件，確保決策結果嚴格遵守復雜的業務邏輯，而不犧牲反應速度。此外，研發人員還引進并行技術，提高系統響應速度，具備實時決策、增量計劃、假設分析等能力。

基于深度強化學習的多目標優化算法能夠高效率地解決大規模的組合優化難題，系統輸出的結果能夠根據實際生產要求綜合性地考慮到產品數量、訂單數量、訂單交滿意率、換線成本費和生產能力合理利用率等多個關鍵指標，并且伴隨著數據的積累和對人工經驗的持續學習，智能化生產策劃系統的能力會進一步提升。聯想研究院機器學習總監范偉說。聯想的智能化生產策劃系統突破了傳統式的高端規劃和排序系統（APS）僅依據業務規則開展簡易僵化的自動化處理局限性，真實意義上實現了人工智能綜合性決策，釋放了大量的潛在性生產能力，實現了生產資源的優化配置。

數字經濟的后半部分

根據世界銀行的數據， 2010年中國制造業的增加值首次超過美國，連續10年保持世界第一制造大國的地位，根據《中國下一代人工智能科學技術產業的發展報告書(2020)但SAP公司做過的一項分析顯示，在過去三年中國最大的300個人工智能投資項目中，人工智能制造業的投資不足1% 。在這個巨大的落差背后，除了工業數據的不足、一機一模的算法泛化性挑戰外，還存在產業邏輯、領域知識的積累問題。為此，從特點工程到構建優化算法模型，聯想研究院人工智能專家與聯寶科技行業專家深度合作，不斷融合工業場景和專家經驗和算法模型，最終在行業首次實現了人工智能算法在大規模生產調度場景中應用的先例。

智能生產計劃系統成功應用于聯寶工廠，進一步推進聯想智能化和數字化轉型升級。數字經濟的后半部分，即產業的數字化和智能化浪潮，開幕，發展前景非常廣闊，聯想集團首席技術官、高級副社長雷勇博士說。產業的數字化和智能化是聯想的優勢。聯想正在推進以服務和解決方案為導向的智能轉型，智能制造是我們焦點最重要、最擅長的領域之一。