智能决策技术在汽车行业的应用实践
发布时间：2022-08-26 11:45:52 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：随着新能源、自动驾驶、人工智能技术的发展，汽车行业的智能化水平也水涨船高。作为人工智能领域皇冠上的明珠，决策智能是如何推动汽车行业数字化转型的？决策智能在实际落地中有哪些痛点和解决方案？本文将结合个人十年的数据分析经验，从实战角度介绍运筹
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随着新能源、自动驾驶、人工智能技术的发展，汽车行业的智能化水平也水涨船高。作为人工智能领域“皇冠上的明珠”，决策智能是如何推动汽车行业数字化转型的？决策智能在实际落地中有哪些痛点和解决方案？本文将结合个人十年的数据分析经验，从实战角度介绍运筹优化在汽车行业的实践探索和经验总结，希望为大家的工作带来帮助和启发，此次分享会围绕下面四点展开： 汽车产业链简介 运筹优化赋能汽车行业 运筹优化项目实施难点 实践探索和经验总结 01 汽车产业链简介 汽车产业链可以分为核心四块，一块是贯穿整个产业链的，从零部件的采购到汽车的制造、销售、售后服务的整个汽车产业链中的研发和技术。另外一块是零部件的采购，一般一个汽车公司会有很多汽车零部件公司的支持，这块非常重要。第三块是整车厂，对于整车厂来说，一般零件是由供应商来支持的，核心部件，像发动机、变速箱，都是由自己来生产的。第四大块是销售和服务，传统的销售模式有一个经销商，然后经销商分销给各个客户，现在还有一种直销的模式。销售之后会有售后和保险服务，包括售后保养、保险、二手车等一系列的售后服务。 汽车产业链是非常长的，所以也会有各种各样的人工智能技术可以发挥作用。比如汽车零件可以构建一些知识图谱，在生产制造和质量方面有预测维护、缺陷检测，以及汽车在销售过程中有票据识别，还有汽车装饰件识别等都有人工智能发挥技术的地方。从数据统计分析、机器学习，到自然语言处理、知识图谱、智能交互、计算机视觉等人工智能领域的各个技术，在汽车产业链上都能够找到非常多的应用场景。随着很多造车公司加入到汽车行业中，以及新能源、自动驾驶技术的推进，汽车行业的智能化水平也会越来越高。 02 运筹优化赋能汽车行业 运筹优化是寻找满足约束条件下，能够使得某一个或几个目标达到最优化的最优决策。运筹优化分为两个关键的步骤，建模和求解。第一步建模是将实际的问题变成一个数学优化模型，模型包含一些关键的要素，包括决策变量、目标和约束条件等。下一步就是求解，求解涉及到很多优化算法，其中一些是求精确解，一些是求非精确解，会涉及到不同的优化算法。运筹学的传统应用非常多，比如路径优化、选址优化、供应链优化、网络布局等。 下面介绍一下运筹优化在汽车供应链的应用。在终端需求采集方面，比如新能源积分政策影响到汽车长期规划，怎样去规划汽车才能满足国家政策要求。在研发设计方面，比如研发设计中的生产排程、库存管理、订单管理中车辆分配策略以及物流运输中的运输计划、调度等。按照实际应用的决策等级和决策范围来分可以把汽车领域的应用场景分为三个层级： 第一个层级是战略层级的优化，比如汽车产能的规划、零件加工工艺的规划、库存长期规划、仓储长期规划。战略层级的优化对于时间性和稳定性的要求会比较低，对结果的最优化有较高要求。 第二个层级是计划层面的优化，像生产计划、分销计划、物流计划、物料计划等，这些对于最优解，时效性和稳定性都有一定的要求，一般是每周或者是每月做一些计划。 第三个层面是一个执行层面优化，例如车间的调度、拣货路径、物料供应等，这些会涉及到正常生产，优化结果立刻会影响到业务，对于优化系统的时效性和稳定性的要求非常高。 总之，从各个层级来说，战略层级偏向于是做一个最优优化；计划层级在最优性、时效性和稳定性方面都有一定的要求；在执行层对最优性要求相对较弱，对于时效性和稳定性要求较高。 下面分享三个运筹优化的例子。 机加工艺方案优化，设计一款发动机的机加工方案时，传统机加工艺需要有几十名资深的工程师，经过几个月的手工编排，才能把一款发动机的编排工作完成，工作量巨大，编排的结果只能找到一个可行解，没有办法找到一个最优解。可以将这个机加工问题进行数学建模，求得一个最优解，在实际应用中可以降低80%的编排工作。这属于中长期规划，目标主要是成本最优，这种目标要求一个精确解。规模比较大，把数学模型建好之后，会用求解器来帮助求解。 第二个例子是生产计划的优化，比如零件生产、试验车生产、整车生产，都是需要做生产计划的，汽车领域的生产线都需要生产计划，一般生产计划目标是生产的均衡性，比如颜色的均衡、配置的均衡、日均衡、月均衡等。同时这种生产计划的优化对于性能也有要求，因为工厂特别多，每个工厂可能都会有计划员去做生产计划的编排，他们对于时间的响应也有一定要求，这种一般需要使用基于整数规划模型的解决方案。 （编辑：甘孜站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
