联想智能生产规划系统入围全球运筹学 “奥斯卡”大奖 _运筹学

最近， 2021年Franzedelman奖决赛名单公布，联想智能生产计划系统成功上榜。该系统由联想研究院人工智能实验室联想联想联想宝工厂共同构建。这次上榜，联想成为该奖1972年成立以来，中国首家获得Franzedelman奖的IT企业。

图像来源:informs.org

Franzelman奖由国际运输学和管理科学会(INFORMS)设立，被业界称为运输学(OperationRearch) 。重点鼓励世界各国、地区，在运输和管理学领域做出突出贡献，带来重大应用价值的研究项目和成果。联想之所以能获得这个荣誉，是因为这个方案背后的先进核心技术和实际利益的提高。

着眼智能决策打通智能制造核心环节

在大规模制造行业中，由于生产复杂性，工厂通常将每个客户的订单分解成一系列的生产任务，然后将生产任务分配到具体的生产线上。整个生产过程需要考虑几十个复杂因素，包括人员、设备、材料、生产过程和方法、生产环境等。

如何从数不胜数的可行方案中找出符合多个约束条件，最大化生产效率，合理利用生产资源的生产方案成为整个生产管理智能转型的核心问题。联想智能生产计划系统通过多种人工智能技术和数学优化算法解决了制造业的核心决策问题，在生产计划系统的智能升级道路上迈出了坚实的一步。该系统基于多交互式增强学习和多目标战略学习网络制作的智能生产计划模型，能够应对变化的生产环境，迅速找到最佳排序战略。

图为联想集团最大的PC研发和制造基地联宝科技生产车间。

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。联宝科技拥有多个厂区的数十条生产线，年订单数超过69万笔，涉及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。

首先，制定生产计划的时间大大缩短。原本计划员每天需要6个小时的时间表任务，现在几分钟就能完成。不仅如此，面对最棘手的订单、紧急订单，智能生产计划系统可以从多目标的全球优化出发，迅速提供合理的生产决策。

【联想智能生产规划系统入围全球运筹学 “奥斯卡”大奖】此外，还解决了规划师经验依赖的问题。经验不足的规划师也可以快速使用，在智能生产规划系统的辅助下，保证了所有班级的安排结果质量。另外，计划员通过敏捷的人机交互过程可快速提高自己的业务水平。

另外，多个关键生产性能指标得到全面提升。在应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% ，整体生产效率提高了18% ，充分实现了产能利用，同时也很好地满足了客户的需求。

一名在联宝科技拥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、环等关键因子，为所有的可生产订单自动安排精确的排程计划，简化排程过程，并且充分利用生产资源，优化关键绩效指标，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。

融入行业知识的先进优化算法

联想智能生产计划系统的卓越性能来自其背后的多种人工智能技术和数学优化算法。这些技术和算法共同解决了材料组合和生产流程两个阶段的优化问题，充分优化了生产线之间的生产资源分配和调度，提供了更高效、更高质量的生产资源配置方案，解决了制造业生产计划需要时间、效率低、不能兼顾多个目标等问题。

系统特性包括响应快、使用管理灵活、决策效果好。研发团队开创性地应用深度强化学习等先进算法，打造了具备自主学习能力的优化决策引擎。例如，通过构建原创的深度非线性编码器和战略学习网络，决策引擎可以对大规模排序问题进行多目标协同优化，支持对优化目标的实时配置和反馈。用户可以根据需求和环境变化，灵活设定生产目标、材料组合、生产排程等环节的参数和优先级，通过追加或删除决策任务，实现灵活定制的生产计划。同时，引入基于深图模型的覆盖网络，快速判断复杂的约束条件，确保决策结果严格遵守复杂的业务逻辑，而不牺牲反应速度。此外，研发人员还引进并行技术，提高系统响应速度，具备实时决策、增量计划、假设分析等能力。

基于深度强化学习的多目标优化算法能够高效率地解决大规模的组合优化难题，系统输出的結果能够根据实际生产要求综合性地考虑到产品数量、订单数量、订单交满意率、换线成本费和生产能力合理利用率等多个关键指标，并且伴随着数据的积累和对人工经验的持续学习，智能化生产策划系统的能力会进一步提升。联想研究院机器学习总监范伟说。联想的智能化生产策划系统突破了传统式的高端规划和排序系统（APS）仅依据业务规则开展简易僵化的自动化处理局限性，真实意义上实现了人工智能综合性决策，释放了大量的潜在性生产能力，实现了生产资源的优化配置。

数字经济的后半部分

根据世界银行的数据， 2010年中国制造业的增加值首次超过美国，连续10年保持世界第一制造大国的地位，根据《中国下一代人工智能科学技术产业的发展报告书(2020)但SAP公司做过的一项分析显示，在过去三年中国最大的300个人工智能投资项目中，人工智能制造业的投资不足1% 。在这个巨大的落差背后，除了工业数据的不足、一机一模的算法泛化性挑战外，还存在产业逻辑、领域知识的积累问题。为此，从特点工程到构建优化算法模型，联想研究院人工智能专家与联宝科技行业专家深度合作，不断融合工业场景和专家经验和算法模型，最终在行业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。

智能生产计划系统成功应用于联宝工厂，进一步推进联想智能化和数字化转型升级。数字经济的后半部分，即产业的数字化和智能化浪潮，开幕，发展前景非常广阔，联想集团首席技术官、高级副社长雷勇博士说。产业的数字化和智能化是联想的优势。联想正在推进以服务和解决方案为导向的智能转型，智能制造是我们焦点最重要、最擅长的领域之一。