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打造企业决策大脑2.0,全息计算模型如何在物流场景中落地?

[罗戈导读]从工业时代到信息化时代,一直发展至今,今天已经实现真正的智能了吗?奇弦智能研发的全息计算模型如何在物流场景中落地?

2019年11月1日,同济大学首届TECH产博会拉开帷幕。本次会议以“企业决策大脑2.0”为主题,分享面向全局可推理的企业决策大脑在各行业的创新和探索。

打造企业决策大脑2.0

从工业时代到信息化时代,一直发展至今,今天已经实现真正的智能了吗?

同济大学副教授、奇弦智能创始人&CEO陆云波

在同济大学副教授、奇弦智能创始人&CEO陆云波看来,今天还处于智能初级水平,基于相关性的学习智能。

他解释道,相关性智能做的是点状人工智能,但社会性系统是个因果高度动态变化的系统,仅仅单点智能是远远不够的,需要整体智能才能更好地解决各种实践决策问题。如果要做强人工智能,则离不开推理。奇弦智能一直在努力把一个企业的运行规律和数据结合起来,变成一个全息计算的模型。

经过十多年的探索实践,奇弦智能研发出了全球首个组织建模与计算平台——holocomputing。通过全息计算模型,所有细节都被还原到计算机中。实现了将一个公司的底盘,全部克隆到计算机里。目前奇弦智能的全息计算模型已经在物流等多个领域得到应用实践。

全息计算模型助力烟台港“自主智能之路”

放眼世界,全球港口正加快脚步奔向智慧未来。正如山东港口集团党委常委&副总经理、烟台港集团党委书记&董事长孙付春所言,未来20年,港口将高度无人自主智能化。科技将串联整个港口经济生态。在此背景下,烟台港正在走“自主智能”独特而全新之路。

港口智慧之路转型面临的最大瓶颈是什么?在烟台港“自主智能之路”上,全息计算模型发挥了怎样的作用?

山东港口集团党委常委&副总经理、烟台港集团党委书记&董事长孙付春

孙付春提到,港口智慧之路转型面临诸多挑战,如:一味地“自下而上”,很难有效整合串联现有单点自动化和局部智能,1+1<2;即便当下的单点智能,面向学习、预测、分类,无法推理,很难解释因果;关键的运营决策难以应对现实挑战:现实多变复杂性和应对割裂之间的矛盾;投资大、见效慢,投入1+1,效果<2。

期间,烟台港与奇弦智能双方曾围绕“如何有效管控”、“如何更好提高效率”、“如何更好降低成本”等问题进行过一些列探索,确立了烟台港“自主智能之路”。让计算机智能“理解”烟台港,使港口变得可计算、能思考、慧决策,让智慧升级,少走弯路,让1+1>2;奇弦“全息计算”技术,面向因果导向、面向整体、独特的“自上而下”的视角,支持整合单点智能,助力运营决策面对复杂挑战;使“自上而下”变成现实,找到烟台港自己的“上下结合、双线发展”之路;双方共鸣,共同打造王冠上的明珠——烟台港自己的“智慧大脑”。为明确发展方向,双方明确了以“二三一”战略部署,打造“自主智能”烟台港。

原油储运管道输送公司为首期试点企业。原油储运管道输送公司有30万吨级原油码头,200万立方库区容量,560公里长输管道跨越6市,2000万吨原油输送能力。烟台港与奇弦智能共同打造智能管道系统,开启管道智能运行新时代。智能管道依托智慧中枢系统,融入万物互联世界,基于大数据的强因果全新计算模型,让人、能源、信息、设备,在多维世界里进行全方位连接、交互、共享。通过智能终端,实现资源最佳分配,运营,操作的透明化,将各个环节化繁为简。其独特的诊断功能,大大降低了管道的停运风险,保证客户利益最大化。数据语言的解读使人与管道、管道与原油之间实现无缝对接。以智能科技赋能管理,聚焦更高价值决策,让更具远见的品质服务成功落地。从风险评估到前瞻性预警,从辅助决策到统筹全局,致力于科技解放生产力,助力中国能源运输产业智能升级。双方合作短短时间内,价值成果显著。平均风险由8.9%下降到4.3%,支线输送効率提升13%。

据悉,目前双方的一期试点工作已经结束。二期启动,将全面深入主体建设。

会思考的快递网络,10倍速改进

蜂网投资是由顺丰中通申通圆通韵达5家民营上市快递公司共同设立的投资平台,旨在利用股东的行业资源优势,投资和整合快递物流上下游产业链,建立快递物流产业智慧供应链体系,协助推动快递物流企业将成本优势转化为服务优势、技术优势、装备优势和品牌优势,提升整个行业的综合竞争力。

蜂网投资有限公司总裁&CEO徐勇

蜂网投资有限公司总裁&CEO徐勇表示,目前物流运营面临诸多挑战,不断吞噬企业经营利润,但传统手段难以应付,且很难带来差异化优势。蜂网投资携手奇弦智能,推动“全息计算”在快递行业的应用。打造“会思考”的快递网络,将快递企业的成本优势转化为技术优势。使得运营更智慧、流转更高效、服务更优质、决策更智能、进化迭代更快。融合多维智能技术,打造智慧“路由大脑”平台,以科技助力进入下一个增长点,加速快递行业智能化进程。

他以重构算法助力高峰期规划举例:

双十一迎来货量高峰,基于经验的传统规划方式往往难以兼顾到所有车线路由合理性,而盲目加大运力容易造成车辆资源的浪费,另外,准备时间往往长达两个月以上,需多部门沟通协调,耗费大量人力。

在前置性货量预测的基础上,算法在兼顾各个业务目标自动输出合理、最佳的运力计划,指导运力资源前置储备。当业务假设或目标发生变化时,算法可快速响应,给出新的方案。使得车辆资源调配更加合理,在不浪费运力的情况下,确保双十一期间网络健康运转。极大地优化双十一运力计划的准备周期,工作压力降低,同时决策速度提高10-100倍。

所有的技术,只有实现落地应用才有价值。相信在未来,会有更多像奇弦智能一样的新力量,去推动整个行业实现真正的智能!

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