刘国权 guoquan.liu@xjtlu.edu.cn 马飞 fei.ma@xjtlu.edu.cn 优化/大数据案例-英特尔, Symbion 刘国权 guoquan.liu@xjtlu.edu.cn 马飞 fei.ma@xjtlu.edu.cn
大纲 智能制造的大脑 英特尔案例 供应链的变革 数学模型 大数据在英特尔供链的应用 Symbion公司订单预测案例
给你的企业一个“最强大脑” -把管理层从复杂的运营决策中解放出来！ 给你的企业一个“最强大脑” -把管理层从复杂的运营决策中解放出来！ 智能制造大脑： 优化/大数据/人工智能 躯干： 设备，机器人等 血液： 工业互联网 神经： 传感器 （IoT)等 日常生活中， 我们讲究生活要算计。 企业同样要算计： 订单， 接不接，接了， 什么时间能交货， 需要从哪家买来多少原材料， 产能过不过， 库存应该维持多少， 物流如何最优等等。
工业软件系统架构图订单预测 这个项目是运用运筹学和大数据的技术， 为企业提供最优化的运营决策方案， 比如， 采购方案， 生产计划方案， 物流运输方案等。 为了让大家有个更直观的认识， 我用这个图来解释。 这个图是工业软件的一个整体架构图， 我们的产品是最顶端这个决策的部分。 从其他系统提取数据， 用算法做优化！ 这个工具是工业3.0 到工业4.0提升过程必须的工具。
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供应链战略 最大化产能 最大化客户服务水平 最小化运营成本
Intel Among the Top 10 Supply Chain Companies! Fourth year in a Row!! Gartner Intel Ranked # 4
多目标的线性规划、整数规划 建立数学模型， 调用商用算法引擎。 300+万决策变量 300+万约束条件 20多个目标 比如订单被支持了多少 比如产能约束等 20多个目标 加权平均
大数据， 人工智能的应用 数据质量的监测， 控制和修复 预测新产品的产出率等 自动弥补确实的数据等
大数据， 人工智能的应用 商业规则的挖掘 基于AI的，对决策的解释 规则的场景 规则的参数 比如为什么某个订单不能被支持？ 比如生产要平滑 规则的参数 基于AI的，对决策的解释 比如为什么某个订单不能被支持？ 基于规则推理的复杂计算过程
产品可靠性模型 一门古老又有生命力的技术、理论 IoT 技术： 数据获取大大简化
案例- Symbion公司订单预测
公司背景 澳洲前两大药品批发公司之一 10万多种药品 全澳洲13个库存中心，分布在不同省、地区 供应全国3000多家分店 很多药品销售具有明显季节性
问题描述 公司全国库存中心，部门30来个员工每天为下订单忙的不可开交 库存积压（药品进货过多）和缺货（进货过少）经常发生 很多供应商信息、供应变动信息无法体现到下单中 公司目前有自己的ERP系统
解决期望 自动预测每样药品在未来一年内每一个月的销售额，保证一定的预测准确度。 根据预测的销售，根据每样药品的送货时间，自动产生订单，自动发送订单到供应商。 保证服务水平、提高库存周转率、提高准时交货率和全额交货率 不变动现有的ERP系统
解决方案 集合20多个个库存预测模型，包括多个季节性预测模型 根据每样药品过去三年销售记录，自动选择最佳模型，预测未来12个月每个月的销售 根据预测的月销售，结合每样药品的送货时间，确定需要进货量，自动生成订单
方案结果 库存减少25% 服务水平保证在97% 库存周转率显著提高 预测准确度保持在45%左右 库存中心的员工主要职责转变为维护历史销售数据、维护订单信息、处理供应商信息 利用库存盈利
Q & A