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              瑞友企業規劃算法



                簡介  

                      規劃算法是數字化時代的基礎支柱算法,在機器人、無人駕駛、智慧物流、智能家居、軍事、醫藥研發、航空航天等領域,都發揮著重要作用。企業經營中所需要解決的規劃問題,是特殊的一類,在設計和應用規劃算法時,需要深入探索企業業務,分析和定位問題,并結合算法,才能夠設計和開發出有價值的規劃決策系統。

                      瑞友專注企業經營中的規劃問題,采用線性規劃、整數規劃、動態規劃等算法,在特定商業場景中,根據用戶的戰略,快速實現自動規劃系統,幫助用戶在商業競爭中正確、及時決策,在競爭中贏在先機。



              插圖工具:Python Pycharm



                優勢  

              • 自主算法平臺
              • 科研能力
              • 行業背景知識

                應用  



                技術  

              • 采用 Python 語言構建
              • 基于線性規劃、整數規劃、
                動態規劃等規劃算法

                場景  

              插圖創作自 Pycharm,Djikstra 最短路徑規劃問題。


              生產計劃優化


                      生產制造企業,基于物料采購、機器產能、勞動力等條件約束,對產品生產計劃進行優化,獲得利潤最大化、產能最大化等目標



              零售單品經營規劃


                      零售單品經營規劃,基于單品的采購周期、銷售量,以及商店的貨架容量、庫存容量,對單品經營做優化,獲得利潤最大化、銷售額最大化等目標



              醫療資源規劃


                      醫療資源規劃和排程,用于對醫院病床、手術室、ICU 等關鍵資源做排程規劃。根據資源占用時間、醫療路徑等約束,對關鍵資源做最優的規劃。目標可以是收入最大、醫療覆蓋最大、醫療質量最大等。



              勞動力資源規劃


                      勞動力資源規劃和排程,在商業服務場所、專業服務機構,技術工人、服務員、醫生、律師等都是經營中的關鍵資源,是營業支柱。要規劃好勞動力資源,獲得營業產能最大化,并且各種變化、突發事件頻繁發生,需要頻繁的重新規劃、重新排程,自動化算法的支持就是必然的。



              庫存及采購規劃


                      庫存及采購規劃,在商業、工業領域,庫存和采購受約束于庫房容量、資金積壓、物流能力、銷售和生產能力等因素,要達成經營利潤最大化、庫存成本最低等目標。



              供應鏈物流規劃


                      供應鏈物流規劃,大型生產制造企業、大型工程和大規模項目都需要對設備、物品、人員等資源進行合理規劃,受挑戰于各種變化、突發事件,人工處理幾乎無法應對復雜的數據運算和利弊決策,AI 算法很好的解決供應鏈物流規劃。




                行業方案  

              • 生產制造企業
                資源規劃、供應鏈規劃、
                產能規劃、人力規劃
              • 商業零售企業
                單品選品規劃、供應鏈規劃、
                庫存規劃、服務員規劃
              • 醫療行業
                病床規劃、手術室規劃、
                ICU規劃、醫師規劃

                實施  

                      規劃算法的實施以及規劃系統的開發,不同于其他AI系統,對業務的理解至關重要,必須深入分析用戶的業務規則,抽取業務約束并做抽象,提煉客戶的戰略目標,然后基于算法原理設計算法,并開發代碼。全過程非常依賴業務經驗和算法理解,瑞友提供的個性化IT服務,在規劃算法的實施上,通過 “一個云端,兩種代碼” 和 “整體方案,三種服務”,幫助用戶在業務上進入智能規劃時代。

                      瑞友自研的算法云,具有數據工具集和算法/模型引擎,數據工具機用于數據處理和分析,算法/模型用于模型訓練和推理之行。

                      三種服務包括數據科學設計服務、開發服務,以及科研合作,除了開發出可用的系統之外,與客戶合作收獲專利和論文,在行業領域中獲得領先地位。




                案例  

              某醫院的床位排程和規劃系統

                      醫院的病床床位是關鍵資源,病床床位管理一直是個艱難的任務。手工排床費時費力,容易出錯,耗費醫生大量時間,而且經常造成病患入院延遲,引起病患的不滿。傳統的 HIS 系統中,只有床位占用的結果數據,無法對排床做出智能的安排。

                      我們用運籌學中PBAP問題理論,獨創設計醫療排床算法。病人入院時間確定之后,可根據入院時間,醫生手術時間安排,病床占用情況,以AI規劃算法實時決策,快速重新計算排床,立刻決定病患入院時間。

                      經驗證,規劃算法支持下的排床可提高 18% 的翻床率,極大減少醫生排床占用時間。

                      手術室的安排和排程,一樣制約于多種條件: 日程、手術日、門診日、空閑情況、病人數量、手術復雜程度、手術等級要求、醫生能力等。傳統的手工方法,耗時耗神,而且容易出錯?;谝巹澦惴ǖ闹悄芘懦?,能夠實時求解,對手術室的使用做出最優的安排。



              插圖來自醫院科室病患入院管理界面


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