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IBM智能決策系統(tǒng)助您安定乾坤

IBM中國 ? 來源:IBM中國 ? 作者:何金池 ? 2022-03-31 14:46 ? 次閱讀

IBM智能決策優(yōu)化系統(tǒng)已經(jīng)融入IBM Cloud Pak for Data平臺(tái),支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家通過Python、OPL、CPLEX、CPO、建模助手等方式構(gòu)建決策模型。

0. 引言

在制造業(yè),如何將有限的人力和設(shè)備,在不同的時(shí)段分配到不同產(chǎn)品制造上,使得企業(yè)的效益最大化?

在航空業(yè),如何實(shí)時(shí)地調(diào)整航空時(shí)刻表來調(diào)度航班,機(jī)組人員,航線設(shè)計(jì)等,使得收益最大化?

在金融業(yè),如何實(shí)現(xiàn)信貸資金優(yōu)化配置,權(quán)衡用戶需求和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管要求,使得利益最大化?

在物流業(yè),如何調(diào)配物流車輛和選擇物流路徑,才能最低的成本和最快的速度完成貨物的運(yùn)輸?

作為企業(yè)的決策者,該如何來回答這些問題呢?不乏有人會(huì)根據(jù)初步數(shù)據(jù)和歷史經(jīng)驗(yàn)來“拍腦袋”決策,造成的結(jié)果可能是后悔得“將大腿拍腫”。

隨著數(shù)字化時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)越來越多,運(yùn)營模式越來越復(fù)雜,這給決策者帶來了前所未有的困難。企業(yè)只有全面地對(duì)決策鏈進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型,讓“數(shù)據(jù)說話”,才能塑造核心競爭力,統(tǒng)籌成本和規(guī)模等,實(shí)現(xiàn)效益最大化。

IBM智能決策平臺(tái),作為行業(yè)的領(lǐng)跑者,通過持續(xù)革新,不斷賦能企業(yè)全鏈路決策升級(jí),助力企業(yè)完成數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型,加速企業(yè)卓越地完成業(yè)務(wù)KPI指標(biāo)。IBM智能決策平臺(tái)將和中國企業(yè)一起攜手共創(chuàng),優(yōu)化一切。

1. 從統(tǒng)籌學(xué)鼻祖軟件CPLEX說起

CPLEX是一位妥妥的80后,最初版本在1988年就被開發(fā)出來,可謂歷史悠久!在1997年,被ILOG公司收購,2009年,納入IBM懷抱, CPLEX在統(tǒng)籌學(xué)領(lǐng)域可謂盡人皆知。

CPLEX是業(yè)界領(lǐng)先的數(shù)學(xué)規(guī)劃問題求解軟件,以靈活的超高性能優(yōu)化程序,來解決線性(LP)優(yōu)化問題、網(wǎng)絡(luò)流問題、二次規(guī)劃(QP)問題、二次約束規(guī)劃(QCP)問題和混合整數(shù)規(guī)劃(MIP)問題等,適應(yīng)于多種統(tǒng)籌學(xué)決策優(yōu)化場景。經(jīng)過多年的技術(shù)沉淀,IBM ILOG CPLEX 已經(jīng)全面發(fā)展成為商業(yè)的智能決策平臺(tái)IBM Decision Optimization系列產(chǎn)品。

2. IBM決策優(yōu)化系統(tǒng)COS蓬勃發(fā)展

IBM ILOG CPLEX Optimization Studio(簡稱COS)為用戶提供了一個(gè)非常簡便的建模環(huán)境,可供運(yùn)籌學(xué)專家或者數(shù)據(jù)科學(xué)家輕松方便的建模,并測試模型。COS的關(guān)鍵組件和構(gòu)架如下:

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資料來源:IBM CPLEX市場培訓(xùn)宣傳資料

2.1 COS的優(yōu)化引擎

優(yōu)化引擎猶如決策優(yōu)化系統(tǒng)的大腦,而COS有兩個(gè)強(qiáng)悍的大腦,其中之一就是CPLEX,CPLEX通常用于大規(guī)模的戰(zhàn)略問題。CPLEX包含了多種算法,并可基于問題自動(dòng)檢測出最佳的算法。CPLEX引擎支持并行化,可以運(yùn)行在共享和分布式內(nèi)存體系結(jié)構(gòu)中,支持不可行性分析。CPLEX引擎支持解決方案池,用戶可以從解決方案池中選擇最適合他們需求的特定方案。此外,CPLEX支持用戶通過參數(shù)集對(duì)算法進(jìn)行微調(diào)來達(dá)到最理想的效果。CPLEX用戶的自定義行為,運(yùn)籌專家用戶可以利用自己對(duì)問題的深刻理解來創(chuàng)建自己的算法,更有效地解決復(fù)雜的問題。

COS的第二個(gè)大腦是CPO (Constraint Programming Optimizer),用不同的算法解決不同類型的問題,比如離散非線性問題等。這也正是COS與其他商業(yè)決策優(yōu)化引擎之間的重要區(qū)別,CPO可以解決CPLEX和其他求解器難以解決的復(fù)雜調(diào)度問題。CPO引擎允許建模者基于預(yù)置的調(diào)度模型來構(gòu)建,從而實(shí)現(xiàn)輕松而又快速建模。和CPLEX引擎一樣,CPO一般可以自行決定在底層使用哪些算法,支持統(tǒng)籌學(xué)專家微調(diào),支持在共享內(nèi)存架構(gòu)中并行運(yùn)行來提高性能。

2.2 COS模型開發(fā)工具

COS集成開發(fā)環(huán)境(IDE)是基于Eclipse的,運(yùn)籌學(xué)專家或數(shù)據(jù)科學(xué)家可以基于此IDE,使用OPL(Optimization Programming Language)建模語言來構(gòu)建優(yōu)化模型。通過這個(gè)IDE,使用OPL建模會(huì)更加容易,因?yàn)镺PL有很多內(nèi)置的模塊可供用戶使用,而且格式化的建模便于用戶快速簡單上手,用戶按照預(yù)定格式,定義變量、目標(biāo)、約束等模型結(jié)構(gòu),同時(shí)可選擇性定義一個(gè)數(shù)據(jù)初始化塊和一個(gè)后處理塊。OPL并不像編碼語言那么要求嚴(yán)格,它更像是一種容易讀懂的高級(jí)腳本語言,上手容易。

2.3訪問和部署

COS支持IBM產(chǎn)品的Connectors有 SPSS Modeler Connector和Planning Analytics Connector 等。另外還有一些第三方的軟件,比如Excel、JDBC Connector (連接到數(shù)據(jù)庫)、Microsoft Solver Foundation、MATLAB等,可以通過這些Connector獲取數(shù)據(jù)。輸出和部署模型,可通過API,用戶使用C, Java, C++, .NET, Python等語言來創(chuàng)建一個(gè)應(yīng)用程序,來控制對(duì)引擎的訪問、輸入和輸出。

3. IBM端到端智能決策平臺(tái)DOC

IBM 決策優(yōu)化中心(Decision Optimization Center,簡稱DOC)是一個(gè)決策優(yōu)化端到端的平臺(tái),支持從模型開發(fā)、測試、部署和應(yīng)用全生命周期過程。

當(dāng)前DOC以聯(lián)合開發(fā)的方式,并向著如火如荼的云原生平臺(tái)積極靠攏,既支持以Docker Compose方式安裝部署,同時(shí)也可以通過Helm等方式安裝到Openshift或者Kubernetes平臺(tái)上。其核心是Optimization Server(下文稱為DOC OS),可以使用戶專注于模型開發(fā)和應(yīng)用上,無需關(guān)注IT底層設(shè)施的維護(hù),DOC OS可以自動(dòng)的管理測試環(huán)境,模型部署測試,同時(shí)提供自動(dòng)伸縮性和健壯性。其構(gòu)架圖如下。

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(資料來源:IBM CPLEX市場培訓(xùn)宣傳資料)

DOC OS Master猶如一個(gè)管理者,從客戶端接收作業(yè)請(qǐng)求和輸入數(shù)據(jù),并通過一個(gè)消息隊(duì)列(RabbitMQ),合理分配到Worker上執(zhí)行,并實(shí)時(shí)地得到Worker的反饋,DOC OS預(yù)置了CPLEX和OPL兩種優(yōu)化器,同時(shí)支持用戶自定義Worker,以便靈活使用。每個(gè)作業(yè)的日志、輸入和輸出都存儲(chǔ)在一個(gè)分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(MongoDB)中。業(yè)務(wù)用戶通過Web控制臺(tái)來提交作業(yè)(可從本地上傳文件和數(shù)據(jù)),并在Web控制臺(tái)監(jiān)控作業(yè)運(yùn)行,并查看結(jié)果。

4. 決策優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)相得益彰

機(jī)器學(xué)習(xí)已在各行各業(yè)取得了巨大的進(jìn)展,越來越多的企業(yè)借助機(jī)器學(xué)習(xí)來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、聚類、用戶行為分析等。其實(shí)運(yùn)籌學(xué)的歷史比機(jī)器學(xué)習(xí)更悠久,當(dāng)運(yùn)籌學(xué)的決策優(yōu)化遇上機(jī)器學(xué)習(xí),可謂相得益彰,相互成就。

機(jī)器學(xué)習(xí)更多的是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”,其重點(diǎn)在于通過歷史數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型,然后預(yù)測未來。比如某電信營運(yùn)商可以通過大量歷史用戶的信息來訓(xùn)練模型,預(yù)測流失用戶,但是機(jī)器學(xué)習(xí)不會(huì)告訴用戶如何使用營銷和降費(fèi)等手段,以最佳方案地避免此類用戶的流失。決策優(yōu)化系統(tǒng)更多的是“認(rèn)知驅(qū)動(dòng)”,可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測,并利用規(guī)則限制和目標(biāo),給出最佳的行動(dòng)方案。二者如下圖所示。

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IBM Watson是領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),目前IBM決策優(yōu)化系統(tǒng)已和Watson連珠合璧,形成智能決策平臺(tái)IBM Decision Optimization for Watson Studio(下文稱DO for Watson Studio)。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以基于DO for Watson Studio,借助于AI能力,端到端地快速構(gòu)建和部署智能化決策優(yōu)化模型,并通過微服務(wù)發(fā)布模型服務(wù)。因其天然優(yōu)勢(shì),可以很容易地連接到構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型所用的相同數(shù)據(jù)源。DO for Watson Studio平臺(tái)支持用戶可以圖形界面的形式,查看模型的有效性,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)一些模型的缺點(diǎn)或者不正確(或者遺漏)的約束條件,或者不合理的目標(biāo)等。模型驗(yàn)證通過后,可以直接基于Watson平臺(tái),將模型部署為微服務(wù),供業(yè)務(wù)用戶使用。

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(資料來源: IBM Watson Studio截圖)

5.決策優(yōu)化和規(guī)劃分析雙劍合璧

在規(guī)劃分析領(lǐng)域,IBM Planning Analytics(PA)被廣泛使用,它有個(gè)曾用名叫“TM1”,業(yè)界熟知。PA是基于內(nèi)存的預(yù)算、預(yù)測解決方案。和Watson結(jié)合,形成IBM Planning Analytics with Watson 平臺(tái)。借助此平臺(tái),消除了業(yè)務(wù)部門孤島,簡化和整合企業(yè)內(nèi)的財(cái)務(wù)和運(yùn)營規(guī)劃,快速地為財(cái)務(wù)、銷售、供應(yīng)鏈等創(chuàng)建更準(zhǔn)確的計(jì)劃和預(yù)測,并實(shí)時(shí)地做出調(diào)整。

然而,規(guī)劃和分析很難離開決策,因?yàn)殡m然PA可以產(chǎn)生動(dòng)態(tài)的規(guī)劃分析結(jié)果,但不能保證其是最優(yōu)的,或者是局部最優(yōu)的,也沒有假設(shè)場景可以供用戶測試,而且很多時(shí)候,PA的規(guī)劃分析并不能納入某些必要的條件約束,這就會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)結(jié)果產(chǎn)生影響,甚至造成不可執(zhí)行。然而在今天,這已經(jīng)不是問題了,因?yàn)樵?021年發(fā)布的PA Cloud版本中,已然和IBM決策優(yōu)化系統(tǒng)的雙劍合璧,共同為客戶提供基于決策優(yōu)化的預(yù)測分析。

6.決策優(yōu)化和數(shù)據(jù)經(jīng)緯魚水情深

數(shù)據(jù)經(jīng)緯(Data Fabric)是一種全新的數(shù)據(jù)處理方法論,猶如汪洋大海,包羅萬象。IBM Cloud Pak for Data平臺(tái)是當(dāng)前數(shù)據(jù)經(jīng)緯構(gòu)架最具代表性的實(shí)現(xiàn),通過數(shù)據(jù)虛擬化,減少數(shù)據(jù)實(shí)際遷移過程,提高自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理;通過建立智能數(shù)據(jù)目錄,以便自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)、理解數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)時(shí)刻準(zhǔn)備好支持業(yè)務(wù)需求;通過設(shè)定數(shù)據(jù)安全策略,保證多用戶和多數(shù)據(jù)源下的數(shù)據(jù)安全;通過混合云靈活的基礎(chǔ)架構(gòu),提供多種數(shù)據(jù)智能化技術(shù),從而淋漓盡致地發(fā)揮AI潛力。

IBM Cloud Pak for Data借助于各種技術(shù)手段,讓企業(yè)數(shù)據(jù)變活,更好地服務(wù)于業(yè)務(wù),在讓數(shù)據(jù)智能化服務(wù)業(yè)務(wù)的過程中,決策優(yōu)化則是關(guān)鍵的一環(huán),舉足輕重。決策優(yōu)化就好比數(shù)據(jù)經(jīng)緯汪洋大海中的“蛟龍”,蛟龍入海,使得數(shù)據(jù)經(jīng)緯“有龍則靈”,盤活整個(gè)數(shù)據(jù)經(jīng)緯海域。IBM智能決策優(yōu)化系統(tǒng)已經(jīng)融入了IBM Cloud Pak for Data平臺(tái)中,支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家通過Python、OPL、CPLEX、CPO、建模助手等方式構(gòu)建決策模型。

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(資料來源: IBM Cloud Pak for Data截圖)

在IBM Cloud Pak for Data平臺(tái)中,構(gòu)建決策模型主要分為三步:

第一步,導(dǎo)入和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。用戶可以從項(xiàng)目導(dǎo)入數(shù)據(jù),并檢查和修正數(shù)據(jù)。

第二步,構(gòu)建模型。用戶可以使用Python(包括Notebook方式),OPL、建模助手等方式來構(gòu)建決策優(yōu)化模型,并完成模型的調(diào)試和驗(yàn)證,也可以通過從本地上傳文件等方式來導(dǎo)入模型。建模助手可輔助用戶,使用基于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和某些特定的規(guī)則和策略(如資源分配、調(diào)度等)來規(guī)劃決策優(yōu)化模型。

第三步,探索解決方案。允許用戶預(yù)覽解決方案、KPI、優(yōu)化目標(biāo)、限制沖突或者建議等。最優(yōu)解決方案將通過圖形化和表格等形式展示出來,用戶可以查看結(jié)果(解決方案和沖突條件等),引擎的統(tǒng)計(jì)信息(運(yùn)行狀態(tài),比如已處理,已停止或者以失敗的作業(yè),方案圖形化信息和模型的統(tǒng)計(jì)信息),和日志信息等。

7.結(jié)語

IBM決策優(yōu)化系統(tǒng)四處開花,發(fā)展迅猛,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),包括航空業(yè)、金融業(yè)、零售業(yè)、物流業(yè)、證券業(yè)、制造業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、能源領(lǐng)域、電子商務(wù)領(lǐng)域等,助力用戶持續(xù)降本增效。

正如IBM中國混合云與AI華東及華南大區(qū)總經(jīng)理許偉杰所說:“我們有業(yè)界最穩(wěn)定的企業(yè)級(jí)工具、為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的團(tuán)隊(duì)、優(yōu)化企業(yè)各個(gè)環(huán)節(jié)的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),以及注重實(shí)效的IBM方法論。我們希望和中國企業(yè)一起攜手共創(chuàng),優(yōu)化一切。在生產(chǎn)領(lǐng)域,IBM利用Cloud Pak for Data攜手伙伴幫助中國頭部的汽車內(nèi)飾企業(yè)實(shí)現(xiàn)多產(chǎn)線全局最優(yōu)的小時(shí)級(jí)自動(dòng)排程,提高生產(chǎn)效率,幫助中國頭部的鋰電池制造企業(yè)開啟了新一代全局最優(yōu)生產(chǎn)排程APS之旅,同樣的例子還發(fā)生在航空、半導(dǎo)體、化工、醫(yī)藥等行業(yè)。”

IBM大中華區(qū)車庫創(chuàng)新體驗(yàn)中心負(fù)責(zé)人魚棟表示:“決策優(yōu)化是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的重中之重,IBM智能決策系統(tǒng)可賦能企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)決策全鏈路轉(zhuǎn)型。IBM車庫體驗(yàn)中心團(tuán)隊(duì)可以通過車庫工作坊的形式,和客戶一起梳理決策優(yōu)化中的痛點(diǎn),并和客戶攜手共創(chuàng),定義最小可行性產(chǎn)品(MVP),助力企業(yè)以敏捷靈活的方式開啟智能決策之門。”

IBM智能化決策優(yōu)化平臺(tái)依舊在根據(jù)市場的需求變化而持續(xù)革新,在未來,將繼續(xù)結(jié)合Cloud Pak for Data的多種數(shù)據(jù)處理工具和人工智能技術(shù),更進(jìn)一步成就客戶,助力企業(yè)在混合云和AI時(shí)代,走向高光時(shí)刻。

審核編輯 :李倩

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    IBM近期宣布了一項(xiàng)重大戰(zhàn)略調(diào)整,決定將其在中國系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室的基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)研發(fā)工作全面撤出,并轉(zhuǎn)移至海外其他IBM基礎(chǔ)設(shè)施基地。這一決定背后,是中國市場近年來基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)面臨的挑戰(zhàn)與下滑趨勢(shì)。為更好地把握全球市場機(jī)遇,
    的頭像 發(fā)表于 08-27 15:58 ?607次閱讀

    智能變電站集中監(jiān)控輔助決策系統(tǒng)配置原則

    智能變電站集中監(jiān)控輔助決策系統(tǒng)是依靠技術(shù)手段做到實(shí)時(shí)監(jiān)測、事前預(yù)警、事中報(bào)警、事后分析的無人值守運(yùn)維模式,對(duì)變電站各種電氣設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測、保護(hù)、控制,對(duì)變電站內(nèi)環(huán)境包括溫度、濕度、空調(diào)、新風(fēng)機(jī)、漏水、SF6氣體泄漏,安防
    的頭像 發(fā)表于 04-29 10:11 ?986次閱讀
    <b class='flag-5'>智能</b>變電站集中監(jiān)控輔助<b class='flag-5'>決策</b><b class='flag-5'>系統(tǒng)</b>配置原則

    IBM收購HashiCorp拓展AI驅(qū)動(dòng)云軟件產(chǎn)品

    此舉旨在通過拓展IBM云服務(wù)理念,滿足日益增長的人工智能(AI)需求。此消息發(fā)布后,HashiCorp股價(jià)顯著上揚(yáng),而IBM股價(jià)則微跌逾7%。
    的頭像 發(fā)表于 04-25 17:08 ?670次閱讀

    IBM已同意收購HashiCorp 估值64億美元

    的HashiCorp公司估值達(dá)64億美元。 高達(dá)64億美元交易金額是是IBM公司自2019年花費(fèi)318億美元收購軟件公司RedHat以來最大的一筆收購。 IBM計(jì)劃收購HashiCorp后創(chuàng)建一個(gè)專為人工智能時(shí)代設(shè)計(jì)的綜合混合云
    的頭像 發(fā)表于 04-25 16:36 ?625次閱讀

    2023 “IBM 影響力”報(bào)告

    。 過去一年,全球廣泛采用人工智能和其他新興技術(shù)。IBM 員工利用這些技術(shù)開發(fā)了多種新方法,以應(yīng)對(duì)持續(xù)增加的道德挑戰(zhàn),增強(qiáng)社區(qū)的技能,保護(hù)環(huán)境,更好的為客戶提供支持。 2023年“IBM 影響力”報(bào)告中的亮點(diǎn)包括: 發(fā)布 wat
    的頭像 發(fā)表于 04-21 09:36 ?696次閱讀

    IBM 對(duì)歐盟議會(huì)批準(zhǔn)歐盟人工智能法案表示贊賞

    法案》提供了一個(gè)亟需的框架,以確保開發(fā)和部署人工智能技術(shù)過程中的透明度、問責(zé)制和人為監(jiān)督。雖然要確保該法案成功實(shí)施還有許多重要工作要做,但?IBM 相信該法規(guī)將促進(jìn)人們對(duì)人工智能系統(tǒng)
    的頭像 發(fā)表于 04-07 18:22 ?1099次閱讀

    IBM大規(guī)模裁員:近8000個(gè)崗位面臨替代

    值得注意的是,IBM總裁Arvind Krishna曾在去年年底公開表示,公司計(jì)劃全力培訓(xùn)全體員工在人工智能技術(shù)方面的能力。早前,IBM還宣布了一項(xiàng)計(jì)劃,欲利用人工智能取代約8000個(gè)
    的頭像 發(fā)表于 03-14 09:30 ?760次閱讀

    IBM在watsonx上提供開源的Mistral AI模型

    IBM 提供 Mixtral-8x7B 的優(yōu)化版本,該版本可將延遲時(shí)間最多縮短 75% IBM、第三方和開源模型的目錄不斷增加,為客戶提供更多選擇和靈活性 是 watsonx 人工智能與數(shù)據(jù)平臺(tái)
    的頭像 發(fā)表于 03-12 19:10 ?1387次閱讀

    從數(shù)據(jù)到決策:車載中控系統(tǒng)在空中交通指揮車中的應(yīng)用探索

    隨著航空業(yè)的快速發(fā)展,空中交通的復(fù)雜性和密度不斷增加,對(duì)空中交通指揮車的要求也越來越高。訊維車載中控系統(tǒng)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和決策支持功能,為空中交通指揮車提供了高效、準(zhǔn)確的解決方案,實(shí)現(xiàn)了從
    的頭像 發(fā)表于 03-06 16:07 ?407次閱讀

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