1到100，它所解決的不止是大規模量產難題

科技 10-21

恆大和 FF 撕上頭條的時候，以吃苦耐勞聞名的花花剛剛準備轉投晶元領域。對於賈躍亭「量產交付」的窘境，花花很不以為然：研發是從 0 到 1，量產就是從 1 到 100。從 0 到 1 難，從 1 到 100，只要錢到位，怎麼可能辦不成？財大氣粗的花花踏踏實實搞研發，看著自家的 AI 晶元各項測評指標遙遙領先，花花開心得像個三百斤的孩子。

可萬萬沒想到，花花的晶元正準備大規模量產的時候，卻遇到了致命難題：原有的排產引擎是單工廠作業，邏輯複雜且不透明，產量跟不上需求，光是多工廠的產線優化問題，模型里就有上億個變數。花花嘗試用舊模型求解，電腦直接宕機了。

商場不等人，眼見機會將要流失，花花很心急！四處尋求解決辦法之際，她找到了小夥伴—聯想工業大數據聯盟 IBDA。原本花花並沒有抱太大期望，因為 IBDA 是解決工業企業的業務標準化和數字化問題的專家，而自己遇到的問題在於工業大數據處理。沒想到，這個問題卻完全沒有難倒 IBDA。原來，IBDA 有一個秘密武器：上億變數的求解，兩小時就能搞定。下個月，IBDA 要專門舉辦一場主題沙龍來介紹這個學科。

IBDA 告訴花花，除了生產排程，還有需求預測、物料備貨、庫存管理、運輸優化、倉網布局等各個環節的無數問題，只要問題夠複雜、數據夠準確，都可以著落在這個學科來解決，花花立刻坐不住了。

什麼樣的活動，令花花心動不已？

IBDA 主題沙龍

優化演算法賦能工業 4.0，人工智慧走向決策新生態

互聯網的帶動作用促使著各行業求新求變，消費提質升級已展現出全新的格局和趨勢，新一代的消費者迅速崛起，隨之而來的是不斷細化的消費需求和愈發多元的消費趨勢，人工智慧和大數據成為推動中國企業發展的重要引擎。如何多角度提高自身效率、降低成本，以獲得競爭中的優勢；如何洞察消費者的消費偏好與趨勢；如何結合多維度數據定製符合市場趨勢與自身條件的解決方案，都是現代工業企業必須面對並解決的棘手問題。

隨著產量增加、產線升級，工業製造企業在需求預測、倉網布局、庫存管理、運輸優化、智能排產等各個環節都面臨著挑戰。梳理業務需求、構建智能排產引擎、制定物料備貨方案和多維度精準預測方案，都急需運籌優化、機器學習、隨機模擬等前沿技術的賦能。

在此背景下，由聯想工業大數據與杉數科技聯合舉辦的 IBDA 主題沙龍，旨在凝聚各方力量，共同探討 AI 時代下，運籌學與工業製造業相結合的發展新模式、新理念。

活動時間

2018 年 11 月 15 日（周四）

14:00—17:30

活動地點

上海市楊浦區紀念路 8 號 5 號樓 109

活動嘉賓

活動嘉賓包括但不限於：葛冬冬教授、何斯邁教授、國際汽車企業供應鏈負責人、中國工程機械行業領軍企業負責人