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在复杂问题中求解,杉数科技想用AI帮更多中国企业找到最优决策|界面创新家⑤

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在复杂问题中求解,杉数科技想用AI帮更多中国企业找到最优决策|界面创新家⑤

工业4.0时代,依靠人工智能技术帮助企业进行相关决策是大势所趋,而优化算法求解器作为人工智能决策的基础引擎,可以帮助企业找到最优决策。

图片来源:杉数科技

记者 | 李晨

今年疫情期间,很多企业因为依旧按照往年的经验、数据进行战略决策部署,导致损失惨重。表面看起来是受疫情冲击的结果,但实际上,这样的情况在工业4.0时代并不少见。

当下,越来越多的企业需要在海量数据以及各种不确定的环境中,进行企业相关决策。而像过往那样依靠数据简单分析,进而在经验判断的基础上所做出的企业决策,显然已经并不能适应4.0时代的新要求。在这种情况下,如何能更进一步利用数据为企业服务,是行业亟待解决的问题。

杉数科技(北京)有限公司(以下简称杉数科技)就是这样一家运用人工智能决策技术,帮助企业进行优化决策的公司。

近日,杉数科技联合创始人&CSO葛冬冬接受了界面新闻的专访。在他看来,工业4.0时代,依靠人工智能技术帮助企业进行相关决策是大势所趋,而优化算法求解器作为人工智能决策的基础引擎,可以帮助企业找到最优决策。

“求解器”:复杂问题中寻找最优解

杉数科技的核心技术是被称为杉数优化求解器(Cardinal Optimizer,COPT)的一款针对大规模优化问题的高效数学规划求解器套件,其也是我国目前唯一一款自主研发的商用级别求解器。求解器是量化管理科学的基本工具,也是优化算法与量化决策中的“芯片”。在实际使用中,求解器可以依据企业提供的当前数据和建模专家构建出不同的数学模型,对这些数学模型进行高效求解,自动分析出多种决策方案,最终挑选出最贴近实际的优化方案来切实改善企业核心痛点问题。

通常,在一些简单的场景下,优化算法与量化决策发挥的作用是由人工完成的,他们依据自身的经验,来判断企业在具体场景中各个环节上变量的取值,进而采取相关策略。这在前工业4.0时代并没有什么大问题,但随着企业规模的不断扩大,所面临的情况更为复杂,这种完全依靠过往经验所做出的决策显然难以满足企业的整体规划需求。

以国内某电子巨头制造商为例,其有数百间工厂,货品涉及近五万种零部件、半成品。这就要求它每天都要进行一次快速的迭代计算,以规划在未来十周的一个计划生产周期内,精确到每个小时每个车间要生产哪些东西,生产的精确数量是多少,消耗的原材料和二级部件的种类和数量又是多少等问题。

这种体量以及精细的决策需求就需要算法的介入。通过精当的建模,企业所面临的具体问题被表示为千万级的决策变量和限制条件,求解器对所有变量的最优取值进行求解,就可以在这种复杂系统中做出最优的决策。

更形象地说,求解器所发挥的作用就好像是电脑的系统一样,而它所解决的企业遇到实际问题的数学模型就是一个个软件。针对企业在面临决策时所遇到的问题,求解器都可以对企业所遇问题构成的数学模型进行求解,在得出最优解后,给企业一个最佳的决策方案。

目前,杉数科技依靠其求解器已经在物流、供应链库存管理以及定价系统等多个领域推出了成熟产品,而服务的对象也包括了华为、小米、百威、富士康、永辉、好丽友等多个头部企业。

自主研发打造产品核心竞争力

对于数学规划求解器来说,它的底层技术是应用数学中的运筹学。在运筹学里,对于数学规划求解器的定义是,针对多种已经建立的线性、整数及各种非线性规划模型,进行算法优化的求解器,可以看作是一个“黑盒子”软件系统。而求解器就可以比作是运筹学里的“芯片”,绝大多数复杂系统的决策问题都需要用到数学规划求解器,从而寻求出最优化解决方案。

求解器应用领域广泛,多涉及国家战略重要布局方向,在工业4.0时代,一些核心算法高度依赖求解器,但是它的研发难度大、壁垒高。

在过去很多年里,商业求解器的技术主要垄断在IBM等欧美企业手中,但这些欧美商业求解器在供给中国企业使用时会存在成本过高以及售后服务困难等问题。2016年,葛冬冬在在见识到国内企业受制于国外求解器技术后,联合他在斯坦福读博时的三位同学一起成立了杉数科技,旨在开发出国产的求解器。

自杉数科技创立,就很注重对于产品的自主研发。“因为见识到掌握核心技术所能带来的强大影响力,所以从一开始,我们就很注重自主研发。”葛冬冬介绍道。

据界面新闻记者了解,国内目前也有一些企业在从事求解器的研发,但他们采用的大都是对国外一些现有的开源求解器连开发者带源代码打包收购,并以此为基础进一步开发的策略。但这种策略往往会使这些企业在更进一步的研发中找不到方向。

由于求解器的研发不是一步到位的事情,需要通过不停地在实践中试错、迭代,才能逐步形成熟完整的产品。所以对于杉数科技来说,选择自主研发看似走了一条远道,实际上是抄了近道。

目前,杉数科技有超过70%的员工是技术出身,正是这批在运筹学领域的多位教授、博士、硕士的共同努力下,才将杉数科技带到了行业前列。

在最新一次的求解器排行榜上,杉数优化求解器已经达到了榜单第一,求解速度是榜单第二名的两倍。即使是与国外顶级求解器相比,杉数优化求解器也已经达到了国际第一梯队水平,与顶级商业求解器之间的差距越来越小。

智能决策的黄金时代

智能决策行业将进入一个前所未有的黄金时期,这是葛冬冬对于行业未来的一个判断。

葛冬冬介绍,在过去的20年里,中国的很多企业特别是一些头部的大企业经历了信息化的浪潮。在这波浪潮中,很多企业把该有的信息化系统和流程化作业的软件都建立了起来,现代化的库存、仓储、物流、交通、制造行业的ERP、WMS、TMS、APS等软件基本都有所部署,这些软件一方面可以帮助企业进行信息收集,另一方面也可以帮助企业进行流程作业管理。

但是在这些管理软件运行过程中,其本身并没有办法帮助企业进行智能化的决策。而随着企业逐步发展完备,进入工业4.0以后,这种智能化决策又会成为刚需。因此,近些年里,多数企业又掀起了第二波浪潮——“智能化”的建设,希望能够打通信息孤岛,进行自动决策。

“跟前些年最大的区别的是,越来越多的企业每年开始留出固定的预算,对现有软件体系进行必要的智能化升级,而升级的目标,他们也定义的越来越清晰。”葛冬冬介绍说:“这样的时代里,我们看到了无限的机会。”

从实际运营情况上看,自2016年成立至今,杉数科技始终保持着每年翻一番的业绩。今年上半年,签订的合同就已近8000万。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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在复杂问题中求解,杉数科技想用AI帮更多中国企业找到最优决策|界面创新家⑤

工业4.0时代,依靠人工智能技术帮助企业进行相关决策是大势所趋,而优化算法求解器作为人工智能决策的基础引擎,可以帮助企业找到最优决策。

图片来源:杉数科技

记者 | 李晨

今年疫情期间,很多企业因为依旧按照往年的经验、数据进行战略决策部署,导致损失惨重。表面看起来是受疫情冲击的结果,但实际上,这样的情况在工业4.0时代并不少见。

当下,越来越多的企业需要在海量数据以及各种不确定的环境中,进行企业相关决策。而像过往那样依靠数据简单分析,进而在经验判断的基础上所做出的企业决策,显然已经并不能适应4.0时代的新要求。在这种情况下,如何能更进一步利用数据为企业服务,是行业亟待解决的问题。

杉数科技(北京)有限公司(以下简称杉数科技)就是这样一家运用人工智能决策技术,帮助企业进行优化决策的公司。

近日,杉数科技联合创始人&CSO葛冬冬接受了界面新闻的专访。在他看来,工业4.0时代,依靠人工智能技术帮助企业进行相关决策是大势所趋,而优化算法求解器作为人工智能决策的基础引擎,可以帮助企业找到最优决策。

“求解器”:复杂问题中寻找最优解

杉数科技的核心技术是被称为杉数优化求解器(Cardinal Optimizer,COPT)的一款针对大规模优化问题的高效数学规划求解器套件,其也是我国目前唯一一款自主研发的商用级别求解器。求解器是量化管理科学的基本工具,也是优化算法与量化决策中的“芯片”。在实际使用中,求解器可以依据企业提供的当前数据和建模专家构建出不同的数学模型,对这些数学模型进行高效求解,自动分析出多种决策方案,最终挑选出最贴近实际的优化方案来切实改善企业核心痛点问题。

通常,在一些简单的场景下,优化算法与量化决策发挥的作用是由人工完成的,他们依据自身的经验,来判断企业在具体场景中各个环节上变量的取值,进而采取相关策略。这在前工业4.0时代并没有什么大问题,但随着企业规模的不断扩大,所面临的情况更为复杂,这种完全依靠过往经验所做出的决策显然难以满足企业的整体规划需求。

以国内某电子巨头制造商为例,其有数百间工厂,货品涉及近五万种零部件、半成品。这就要求它每天都要进行一次快速的迭代计算,以规划在未来十周的一个计划生产周期内,精确到每个小时每个车间要生产哪些东西,生产的精确数量是多少,消耗的原材料和二级部件的种类和数量又是多少等问题。

这种体量以及精细的决策需求就需要算法的介入。通过精当的建模,企业所面临的具体问题被表示为千万级的决策变量和限制条件,求解器对所有变量的最优取值进行求解,就可以在这种复杂系统中做出最优的决策。

更形象地说,求解器所发挥的作用就好像是电脑的系统一样,而它所解决的企业遇到实际问题的数学模型就是一个个软件。针对企业在面临决策时所遇到的问题,求解器都可以对企业所遇问题构成的数学模型进行求解,在得出最优解后,给企业一个最佳的决策方案。

目前,杉数科技依靠其求解器已经在物流、供应链库存管理以及定价系统等多个领域推出了成熟产品,而服务的对象也包括了华为、小米、百威、富士康、永辉、好丽友等多个头部企业。

自主研发打造产品核心竞争力

对于数学规划求解器来说,它的底层技术是应用数学中的运筹学。在运筹学里,对于数学规划求解器的定义是,针对多种已经建立的线性、整数及各种非线性规划模型,进行算法优化的求解器,可以看作是一个“黑盒子”软件系统。而求解器就可以比作是运筹学里的“芯片”,绝大多数复杂系统的决策问题都需要用到数学规划求解器,从而寻求出最优化解决方案。

求解器应用领域广泛,多涉及国家战略重要布局方向,在工业4.0时代,一些核心算法高度依赖求解器,但是它的研发难度大、壁垒高。

在过去很多年里,商业求解器的技术主要垄断在IBM等欧美企业手中,但这些欧美商业求解器在供给中国企业使用时会存在成本过高以及售后服务困难等问题。2016年,葛冬冬在在见识到国内企业受制于国外求解器技术后,联合他在斯坦福读博时的三位同学一起成立了杉数科技,旨在开发出国产的求解器。

自杉数科技创立,就很注重对于产品的自主研发。“因为见识到掌握核心技术所能带来的强大影响力,所以从一开始,我们就很注重自主研发。”葛冬冬介绍道。

据界面新闻记者了解,国内目前也有一些企业在从事求解器的研发,但他们采用的大都是对国外一些现有的开源求解器连开发者带源代码打包收购,并以此为基础进一步开发的策略。但这种策略往往会使这些企业在更进一步的研发中找不到方向。

由于求解器的研发不是一步到位的事情,需要通过不停地在实践中试错、迭代,才能逐步形成熟完整的产品。所以对于杉数科技来说,选择自主研发看似走了一条远道,实际上是抄了近道。

目前,杉数科技有超过70%的员工是技术出身,正是这批在运筹学领域的多位教授、博士、硕士的共同努力下,才将杉数科技带到了行业前列。

在最新一次的求解器排行榜上,杉数优化求解器已经达到了榜单第一,求解速度是榜单第二名的两倍。即使是与国外顶级求解器相比,杉数优化求解器也已经达到了国际第一梯队水平,与顶级商业求解器之间的差距越来越小。

智能决策的黄金时代

智能决策行业将进入一个前所未有的黄金时期,这是葛冬冬对于行业未来的一个判断。

葛冬冬介绍,在过去的20年里,中国的很多企业特别是一些头部的大企业经历了信息化的浪潮。在这波浪潮中,很多企业把该有的信息化系统和流程化作业的软件都建立了起来,现代化的库存、仓储、物流、交通、制造行业的ERP、WMS、TMS、APS等软件基本都有所部署,这些软件一方面可以帮助企业进行信息收集,另一方面也可以帮助企业进行流程作业管理。

但是在这些管理软件运行过程中,其本身并没有办法帮助企业进行智能化的决策。而随着企业逐步发展完备,进入工业4.0以后,这种智能化决策又会成为刚需。因此,近些年里,多数企业又掀起了第二波浪潮——“智能化”的建设,希望能够打通信息孤岛,进行自动决策。

“跟前些年最大的区别的是,越来越多的企业每年开始留出固定的预算,对现有软件体系进行必要的智能化升级,而升级的目标,他们也定义的越来越清晰。”葛冬冬介绍说:“这样的时代里,我们看到了无限的机会。”

从实际运营情况上看,自2016年成立至今,杉数科技始终保持着每年翻一番的业绩。今年上半年,签订的合同就已近8000万。

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