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        聯想聯寶近日,2021年Franz Edelman獎獲獎名單揭曉,聯想智能生產規劃系統成功上榜。該系統由聯想研究院人工智能實驗室攜手聯想聯寶工廠聯合打造。本次獲獎,使聯想成為該獎項1972年設立以來,中國首家獲獎的IT企業。

        Franz Edelman獎由國際運籌學與管理科學學會(INFORMS)設立,被業內譽為運籌學(Operation Research)應用領域的“奧斯卡”大獎。重點獎勵世界各國、地區,在運籌和管理學領域做出突出貢獻、并帶來重大應用價值的研究項目或成果。聯想之所以能夠獲此殊榮,要歸功于該方案背后先進的核心技術及帶來的實際效益提升。

        著眼智能決策——打通智能制造核心環節

        在大規模制造業中,由于生產的復雜性,工廠通常將每個客戶訂單分解成一系列生產任務,再將生產任務分配到具體的生產線上。整個生產的排程過程需要考慮包括人員、設備、物料、生產工序與方法、生產環境等在內的數十種復雜因素。

        如何從不可勝數的可行方案中找出符合多個約束條件,并能夠最大化生產效率,合理利用生產資源的生產方案成為整個生產管理智能化轉型的核心問題。聯想智能生產規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,在生產規劃系統的智能化升級道路上邁出了堅實的一步。該系統基于多交互增強學習和多目標策略學習網絡打造的智能生產規劃模型,可以應對多變的生產環境,快速尋找到最佳排程策略。

        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幅縮短。原本計劃員每天要花費6個小時才能完成的排程任務,如今幾分鐘就能完成。不僅如此,面對最為棘手的加單、急單,智能生產規劃系統能夠從多目標全局優化出發,快速提供合理的生產決策。

        此外,解決了計劃員經驗依賴的問題。經驗不足的計劃員也可快速上手,在智能生產規劃系統的輔助下,每一班排程結果的質量都得到了保證。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

        聯想智能生產規劃系統卓越的性能來自于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,對物料齊套和生產排程兩階段優化問題進行聯合求解,充分優化生產線之間的生產資源分配和調度,提供更高效、更優質的生產資源配置方案,解決了制造業生產計劃耗時長、效率低、無法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,通過構建獨創的深度非線性編碼器和策略學習網絡,決策引擎可對大規模排程問題進行多目標協同優化,并支持對優化目標的實時配置和反饋。用戶可根據需求和環境變化,靈活設置生產目標、物料齊套、生產排程等環節的參數和優先級、并能通過添加或刪除決策任務,實現可靈活定制化的生產規劃。同時,引入基于深度圖模型的遮蓋網絡,快速判斷復雜的約束條件,以確保在不犧牲響應速度的前提下,決策結果嚴格遵守復雜的業務邏輯。除此之外,研發人員還進一步引入并行化技術,提升系統響應速度,使其具備實時決策、增量規劃,以及假設分析等能力。

        “基于深度強化學習的多目標優化算法可以高效求解大規模組合優化問題,系統輸出的結果會根據實際生產要求綜合考慮產品數、訂單數、訂單交期滿足率,換線成本和產能合理利用率等多個關鍵指標,而且隨著數據的積累和對人工經驗的持續學習,智能生產規劃系統的能力還會進一步提高。”聯想研究院機器總監范偉表示。“聯想的智能生產規劃系統突破了傳統的高級計劃和排程系統(APS)僅基于業務規則進行簡單僵化的自動化處理的局限,真正意義上實現了人工智能綜合決策,釋放了大量潛在產能,實現了生產資源的最優配置。”

        數字經濟的下半場

        據世界銀行數據顯示,2010年我國制造業增加值首次超過美國,并連續十年保持世界第一制造大國地位,同時據《中國新一代人工智能科技產業發展報告(2020)》披露,我國是人工智能第二大國,擁有全球第二多的人工智能企業。然而,SAP公司做過的一項分析顯示,中國過去三年最大的300項人工智能投資項目中,人工智能+制造業的投資不到1%。這巨大落差的背后,除了工業數據的匱乏、“一機一模型”的算法泛化性挑戰,還存在產業邏輯、領域知識的積累問題。為此,從特征工程到構建優化算法模型,聯想研究院的人工智能專家與聯寶科技的行業專家深度協作,不斷地將工業場景和專家經驗與算法模型深度融合,最終在業界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。

        智能生產規劃系統在聯寶工廠的成功落地應用,進一步驅動聯想智能化和數字化的轉型升級。“數字經濟的下半場,也就是產業的數字化和智能化浪潮,正在拉開大幕,發展前景非常廣闊,”聯想集團首席技術官、高級副總裁芮勇博士表示。“產業的數字化和智能化,正是聯想的優勢所在。聯想正在推動以服務和解決方案為導向的智能化變革,而智能制造是我們所聚焦的最重要、也是我們最擅長的領域之一。”

《電鰻快報》