华为智能供应链项目简介
项目背景：
- 目标：通过AI求解器实现供应链的智能化。
- 实施主体：华为诺亚方舟决策与推理实验室。
主要成果：
- 2016-2020年：初步实现了智能仓库调度、车队动态调度、智能装箱、智慧物流等功能。
- 2020年：实现自动分箱、装车模拟、运输投递优化等应用，大幅降低了成本。
- 2021年：进一步推进了自动仓库排产、智能排产引擎等项目的实施。
案例分析：
- 普洛斯智能排产：周期下降50%，UPPH提升20%。
- 自动分箱：应用到PC重构、生产段货量预估和终端等场景，节约成本。
- 装车模拟：优化上线后节约成本，支持多场景应用。
- 运输投递优化：在松山湖区试运行推广。
工业大规模供需匹配问题研究
关键技术挑战：
- 超大规模MIP问题求解：处理千万级变量的供需匹配优化。
- 复杂业务建模：涵盖多种业务约束，实现全局最优。
- 模型可解释性：提供详细的生产计划和供应链分析。
核心功能：
- 生产计划：优化生产量、运输量、交付计划等。
- 多目标平衡：最大化交付，最小化库存和成本。
- 全局资源共享：实现跨工厂的协同加工。
工业级AI求解器
应用场景：
- 资源调度：物流、库存优化。
- 生产计划：排班、路径优化。
- 市场营销：预算优化。
- 供应链管理：采购计划、生产配料等。
优势特点：
- 智能建模：降低建模门槛，提高建模效率。
- 自适应求解：利用历史数据调整参数，提升求解效率。
- 分布式并行加速：实现高效并行搜索策略，加速求解过程。
案例分析：
- 大型空调制造厂商：通过智能排产引擎降低库存20%。
- 三维装箱：提升装箱效率5.84%。
- 工业平面切割：提升材料利用率，降低排版时间。
总结
华为通过AI求解器实现了供应链的智能化，解决了大规模供需匹配的问题，提升了生产计划的优化和资源配置效率。未来将继续推进智能排产引擎、自动仓库排产等项目的实施，进一步提升企业的运营效率和竞争力。
