Hagnaður:
- Geta til að bera kennsl á aðfangakeðjunet hönnun, leið og vöruhús skipulag vandamál
- Geta til að nota gervigreind við gerð atburðarása, skráningu á takmörkunum og smíði hagræðingarlíkana
- Geta til að sannreyna AI tillögur að lausnum með kostnaði, getu og afhendingartakmörkunum
Aðfangakeðjan er allt flæði efnis, upplýsinga og peninga frá hráefni til enda viðskiptavina. Sérhver ákvörðun í þessu neti (hvar á að fá, hvaða vöruhús á að geyma, hvaða leið á að senda) nær jafnvægi á milli kostnaðar, hraða og endingar. Hagræðing er ekki galdur hér, það þýðir vel skilgreinda hlutlæga virkni og takmarkanir. Gervigreind er mjög öflug á þessu sviði við að skipuleggja vandamálið, búa til sviðsmyndir, skrá takmarkanir og semja hagræðingarlíkanið; En kröfur um „bestu lausn“ þurfa alltaf að vera staðfestar gegn takmörkunum og raunverulegum kostnaði. Í þessari einingu munum við ræða nethönnun, leiðarhagræðingu og vöruhúsaákvarðanir með gervigreindarstuðningi.
Kort um hagræðingu birgðakeðjuvandamála
Að viðurkenna hagræðingarvandamál er fyrsta skrefið í að byggja upp rétta líkanið.
vandamál
ákvörðunarbreytu
Dæmigert tilgangur
nethönnun
Hvaða aðstöðu/vöruhús á að opna?
Samtals fastur + breytilegur kostnaður mín
Úthlutun/úthlutun
Hvaða viðskiptavinur frá hvaða vöruhúsi?
Flutningskostnaður mín
Leiðbeiningar ökutækja (VRP)
Hvaða farartæki gerir hvað stoppar, í hvaða röð?
Heildarvegalengd/tími mín
skipulag vöruhúss
Hvar á að setja vörurnar?
Valfjarlægð mín
Val á flutningsmáta
Land/sjór/loft
Jafnvægi kostnaðar og hraða
Sameiginlegur rammi hvers vandamáls er sá sami: ákvarðanabreytur, hlutlæg virkni, skorður. Verðmætasta framlag gervigreindar er að það hjálpar þér að þýða viðskiptavandamál yfir í þessa þrjá þætti.
Hlutverk: Þú ert iðnaðarverkfræðingur sem sérhæfir sig í hagræðingu aðfangakeðju. Verkefni: Þýddu eftirfarandi viðskiptavanda yfir í hagræðingarlíkan. Tilgreindu: (1) ákvörðunarbreytur, (2) hlutlæg virkni, (3) þvingun (getu, fullnægja eftirspurnar, óneikvæð), (4) gerð þessa vandamáls. Vandamál: "Við erum með 3 verksmiðjur og 5 dreifingarstöðvar. Afkastageta hverrar verksmiðju og eftirspurn hverrar miðstöðvar er ákveðin. Flutningseiningakostnaður frá verksmiðju til miðstöðvar er mismunandi. Lágmarka heildarflutningskostnað Við viljum hlaða því niður." Regla: Nefndu gerð líkansins (t.d. flutningsvandamál), skrifaðu forsendurnar skýrt.
Þetta er klassískt samgönguvandamál. gervigreind getur viðurkennt þetta og byggt upp rétta stærðfræðilega beinagrind; Þú setur líka raunverulegan getu og eftirspurn eftir gögnum.
Leiðarbestun (VRP) og mikilvægi takmarkana
Leiðbeiningar ökutækja er algengasta vandamálið og rangt staðfest vandamál í reynd. Það er mikill munur á einföldum „stytstu leið“ (TSP) og sannri VRP: ökutækisgeta, tímagluggar (klukkustundir þegar viðskiptavinurinn getur sótt), aksturstímatakmarkanir, fjölfarartæki.
Varúð: Þegar gervigreind mælir með leið, „gleymir“ hún oft eða nær til takmörkunar á getu og tímaglugga. Leið hlaðin meiri farmi en farartæki getur borið kann að virðast „stutt“ en er óframkvæmanleg. Athugaðu hverja leið fyrir sig fyrir heildarhleðslu ≤ getu og komutíma ∈ tímaglugga.
Veik kvaðning / sterk kvaðning
Veik kvaðning:
Gefðu stystu leiðina fyrir þessi 8 stopp.
Ef það er engin afkastageta, tímagluggi og fjöldi farartækja gefur gervigreind einfalda röðun; Það stenst ekki í raunverulegum rekstri.
Öflug tilvitnun:
Leggðu til leiðaráætlun fyrir eftirfarandi 8 viðskiptavini. Það eru 2 farartæki, rúmtak hvers þeirra er 100 einingar. Eftirspurn hvers viðskiptavinar og tímagluggi fylgja með. Útskráning frá vöruhúsinu 08:00. Gerum ráð fyrir meðalhraða 40 km/klst. Framleiðsla: röð stöðvunar fyrir hvert ökutæki, uppsafnað álag (ekki fara yfir afkastagetu), áætlaðir komutímar (til að passa við tímagluggann), heildarvegalengd. Ef það er brot á þvingun, segðu það skýrt og leggðu til annan valkost. Gögn: {{ ... }}
Önnur tilkynningin setur beinlínis skorður og biður um brotaeftirlit frá gervigreindinni. Hins vegar er nauðsynlegt að sannreyna niðurstöðuna með leysi eða handvirkt; AI tryggir ekki algjöra hagkvæmni.
Optimal eða bara "Gott"?
Hér er mikilvægt hugtak: lausnin sem gervigreind (og flestar hagnýtar aðferðir) finnur er oft góð lausn (heuristic), ekki ákjósanleg. Hið sanna ákjósanlegasta er fundið með því að stærðfræðilegur leysir (eins og OR-Tools, Gurobi, PuLP) leysir rétt smíðað líkan. Hlutverk gervigreindar er að byggja líkanið, ekki leysa það.
Skrifaðu beinagrind til að leysa eftirfarandi flutningsvandamál með Python PuLP:- Ákvörðunarbreytur x[i][j] (i verksmiðja, j miðstöð)- Markmið: Lágmörk heildarkostnaðar- Þvingun: framboð hverrar verksmiðju, eftirspurn hverrar miðstöð, x >= 0Skýrðu kóðann með athugasemdum, en ég mun slá inn tölulegu gögnin. Einnig: skráðu hvaða athuganir ég þarf að gera þegar lausnin kemur út.
Ábending: Í stað þess að segja gervigreindinni að „skrifa kóðann og finna út úr honum,“ segðu því „skrifaðu kóðann og ég mun keyra hann. Þetta gerir hagræðingu að sönnum leysa; Þú treystir ekki gervigreindum (og óstaðfestum) tölum sem segja „hér er lausnin mín“.
Vöruhús og staðsetningarákvarðanir
Vöruinnsetning í vöruhúsinu hefur bein áhrif á tínslufjarlægð. Grunnreglan er að staðsetja hluti sem oft eru fluttir (mikil velta) nálægt tínslustaðnum (ABC staðsetning). AI getur framleitt útlitstillögu um útlit með vöruhreyfingargögnum; Hins vegar verða líkamlegar takmarkanir (hillustærð, þyngd, aðskilnaður hættulegra efna, kælikeðja) að vera undir eftirliti manna.
Lítill hulstur: Stutt á pappír, ómögulegt á sviði
Dreifingarfyrirtæki gerir 40 sendingar á dag með 3 ökutækjum. Iðnaðarverkfræðingur Selin gefur gervigreindinni stopp, beiðnir og getu ökutækja og biður um leiðaráætlun. AI framleiðir skot sem lítur vel út og hefur litla heildarfjarlægð. En þegar Selin athugar, áttar hún sig á því að uppsafnað álag á leið ökutækis fer um 15% yfir getu; Einnig eru tveir stoppistöðvar þar sem viðskiptavinurinn getur sótt síðdegis en er á áætlun á morgnana. Selin skrifar takmarkanirnar skýrar á leiðbeiningunum og endurskapar þær, staðfestir síðan áætlunina með OR-Tools. Niðurstaðan verður framkvæmanleg. Lexía: Áætlunin sem gervigreindin kallaði „stysta“ var í raun ekki sú stysta og var jafnvel ógild vegna brota á þvingunum.
Algeng mistök
- Ekki tilgreina takmarkanir: Óskað eftir leið án afkastagetu, tímaglugga og fjölda ökutækja.
- Að misskilja gervigreind fyrir leysir: Samþykkja „ákjósanlegu“ lausnina sem gefin eru af gervigreind sem raunverulegt leysirúttak.
- Ekki athuga með brot á þvingunum: Framkvæma áætlunina án þess að athuga uppsafnað álag og komutíma.
- Einbeittu þér að einu markmiði: Að hagræða aðeins kostnaði og gleyma endingu/áhættu (háð einum birgi).
- Nota ekki raunkostnað: Byggja líkan með sjálfgefnum/framleiddum einingakostnaði og ekki uppfæra það með raunverulegum gögnum.
Í stuttu máli
- Sérhver hagræðing aðfangakeðju snýst um þrjá þætti: ákvörðunarbreytur, hlutlæg virkni, takmarkanir.
- Verðmætasta framlag gervigreindar er að þýða viðskiptavandamálið yfir í rétta gerð líkans (flutninga, VRP, verkefni).
- Takmarkanir á afkastagetu og tímaglugga skipta sköpum í VRP; AI sleppir þessu oft, vertu viss um að athuga þau.
- gervigreind byggir, ekki leysir; Leysari (PuLP, OR-Tools) ætti að gera raunverulega hagræðingu.
- Auk kostnaðar ætti ending og áhætta einnig að vera markmiðið; Háð eins birgir/einni leið er falinn kostnaður.
Umsóknarverkefni
Búðu til birgða-/dreifingarvandamál (t.d. 3 vöruhús, 5-8 viðskiptavinir, kröfur og getu ökutækja). Fyrst skaltu láta gervigreindina líkan vandamálið sem ákvörðunarbreytu, markmið og þvingun og nefna tegund vandamálsins. Gefðu síðan VRP atburðarás og biddu um leiðaráætlun; Athugaðu sjálfan uppsafnaðan hleðslu og komutíma hvers ökutækis í framleiðslunni. Gagnrýnin sannprófun: Leggðu handvirkt saman heildarálag að minnsta kosti eins ökutækis og berðu það saman við afkastagetu og leitaðu að þvingunarbroti. Að lokum, láttu gervigreindina skrifa beinagrind leysiskóðans (PuLP) og hanna verkflæði sem kemur í veg fyrir að gervigreindin búi til fölsuð tölur, með „Ég mun keyra lausnina“ nálgun.