天筹(OptVerse)AI求解器

天筹(OptVerse)AI求解器

天筹(OptVerse)AI求解器 将运筹学和AI相结合,突破业界运筹优化极限,针对线性和整数模型寻找最优解,以通用形式描述问题,高效计算最优方案,助力企业量化决策和精细化运营,提升资源利用率和运转效率,增强决策水平和竞争力。

天筹(OptVerse)AI求解器 将运筹学和AI相结合,突破业界运筹优化极限,针对线性和整数模型寻找最优解,以通用形式描述问题,高效计算最优方案,助力企业量化决策和精细化运营,提升资源利用率和运转效率,增强决策水平和竞争力。

求解器--现代决策优化的“芯片”和“根技术”


小到快递员路线选择、商铺选址,大到工厂排程、物流路径规划和金融风控等问题,都可以建成数学规划模型,用天筹(OptVerse)AI求解器进行求解。利用运筹优化算法和决策模型求解方法,将业务问题转化为数学规划模型,适用在多种复杂约束条件限制(如人力、时效、容量等约束限制)和海量数据的基础上获取全局最优方案(如成本最低、时间最短)的业务场景,助力业务实现从数据到决策的闭环。

华为自研先用-- 天筹(OptVerse)AI求解器

历经华为多场景实战检测,千锤百炼

天筹(OptVerse)AI求解器已成功支撑华为供应能力及冗余分析等13个场景的模拟应用,计划预案周期从周缩短到天,保障了高效的连续性作战。

  • 支持求解混合整数线性规划问题(MIP)和线性规划问题(LP)
  • AI建模,易用高效,大幅度提升建模效率,让客户聚焦核心业务问题和诉求。
  • AI赋能求解,基于历史数据和问题特征自适应选择最优参数,不断挖掘求解器自身潜力,适应客户场景和问题特点。
  • 支持基于拓扑感知的分布式并行加速,充分利用华为云分布式并行能力,给客户带来极致性能体验。

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应用场景

港口智能计划与调度

在港口智能计划与调度场景中,为提升港口作业效率,需要合理制定生产作业计划并调动生产作业资源。通过天筹(OptVerse)AI求解器可实现港口全链路协同,最大化地调动所有资源,提升设备利用率,降低堆场翻倒率,大幅度地提升了港口运转效率和作业效率,进而缩短船舶在港时间,真正地实现了港口资源调度最大化。

供应链排产

在供应链排产场景中,为确保客户需求能及时交付,提升客户满意度,需要合理决策内部各产品的生产计划。产品线生产多种产品,各产品之间的装配关系高度耦合,使得所有物品、所有工厂的决策联合制定成为一个超大规模的优化问题,天筹(OptVerse)AI求解器的数学建模方案可以快速建立问题约束和目标,支撑求解器快速求解。

物流路径规划

在物流运输路径规划、班车接送路径等路径规划场景,基于运输需求、时间窗、车型、可用车辆数量、位置等信息,天筹(OptVerse)AI求解器可以快速求解输出最优路径,节省调度时间,提高运输效率,节约运输成本。

客户案例

深圳机场

深圳机场机位分配项目中,基于天筹(OptVerse)AI求解器的智能分配算法可用性超过95%、靠桥率相比人工提升5-10%,分配结果直接进入生产系统,深圳机场在全球首例使用人工智能技术完成自动化,依靠智能化进行机位分配。


在深圳机场的行李转盘调度场景中,基于列生成框架调用天筹(OptVerse)AI求解器 ,秒级内得到最优分配结果分配效率提升10倍+。

华为

华为供应链项目中,天筹(OptVerse)AI求解器已成功支撑器件到单板/产品的双向模拟,支撑快速识别TOP器件风险、模拟单板齐套量、供应能力及冗余分析等13个场景的模拟应用,计划预案周期从周缩短到天,保障了高效的连续性作战。




工业园区

多工厂排产面临的挑战是针对几十个工厂,几万个item,千万级限制条件,上亿种可能计划,35天+10周订购单以及预测需求条件下,需要1.5小时内给出排产方案,最终基于AI求解器,使得任务令及时齐套率提升37个百分点,产品任务令自动执行率提升52个百分点。实现最大化供应能力,减少库存积压,每年节省资金一亿多元。





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