运筹优化：分钟级求解最优计划
把计划问题交给数学——在产能、物料、交期、工艺等全部约束下，从数百万种组合中找出成本最低或交付最优的方案。
第二层 · 运筹优化 Optimization
运筹优化：分钟级求解最优计划
本体模型让系统“理解”问题，运筹优化引擎负责“解决”问题。
积兆自研的优化引擎将供应链计划问题转化为大规模数学优化模型：
- 决策变量：每个产品在哪里生产、生产多少、什么时候开始、用什么原料、发往哪个仓库……
- 目标函数：最小化总成本（生产成本+库存成本+运输成本+缺货惩罚）或最大化服务水平
- 约束条件：产能约束、物料约束、交期约束、工艺约束、批量约束……全部来自本体模型
引擎在分钟级内从数百万种可能的计划组合中找到最优解——在可证明最优的规模内给出全局最优，在超大规模问题中给出带质量评估的高质量可行解。
优化模型（简化）
min Σ 生产成本 + 库存成本 + 运输成本 + 缺货惩罚
s.t.
Σp xp,l,t · 工时p,l ≤ 产能l,t产能约束
Σp BOMm,p · xp,·,t ≤ 可用量m,t物料约束
完工o ≤ 交期o + 延迟o交期约束
换产p→q,l ≥ 清洗时间p,q工艺约束（来自本体）
目标函数收敛过程
示意优化前后成本结构对比
示意 · 以优化前为 100求解规模
多工厂 × 多产线 × 多SKU × 多周期的大规模联合优化模型
求解速度
几分钟内完成上千万个方案的计算和比较
实时重算
数据变更后只对受影响范围做增量求解，快速给出影响分析与更新计划
并发计划
需求 / 生产 / 物料 / 库存 / 运输同步优化，告别顺序计划
多目标
总成本最低、服务水平最高或二者加权，由你决定什么最重要
可解释
识别紧约束与瓶颈资源，说明“为什么这样排”
对你意味着什么
过去你的计划员需要花一整天在 Excel 中反复试算，现在系统几分钟就给出最优方案——而且保证考虑了所有约束条件，不会遗漏。计划员的角色从“算数”变成“决策”。
对比
运筹优化 vs 规则启发式排程
规则能排出“能用”的计划，优化能告诉你“最好”的计划是什么。
| 维度 | 规则 / 启发式排程 | 积兆运筹优化引擎 |
|---|---|---|
| 求解目标 | 按规则排出“可行”计划 | 在全部约束下追求全局最优 |
| 计划范围 | 生产、物料、运输依次计算 | 生产 / 物料 / 库存 / 运输并发优化 |
| 多目标权衡 | 靠调整规则优先级 | 成本与服务水平显式加权 |
| 应对变化 | 全量重跑，人工比对 | 增量求解，只动受影响部分 |
| 可解释性 | 规则可读，但不知是否最优 | 识别紧约束与瓶颈，量化改进空间 |
应用
同一个引擎，覆盖全链路计划
主生产计划（MPS）
跨工厂、跨周期的产能分配与平衡
车间排产
产线 / 工位级的排序优化，精确到小时
物料需求计划
BOM 展开与采购计划联合优化
仓网规划
选址、服务关系与流量流向的全局求解
补货调拨
多级库存网络的补货与调拨决策
运输计划
车型、起运量与运价阶梯下的最优调运
在伊利的部署中，内嵌的时空网络优化引擎能够在几分钟内完成上千万个方案的计算和比较——主计划制定从 5 天缩短到半天，总产能提升 5%。查看案例 →
常见问题
积兆用的是开源求解器还是商业求解器？+
积兆自研了面向供应链计划的优化引擎（多周期时空网络模型 + 专用算法），并可根据问题类型组合使用通用求解技术。对客户而言，无需单独采购求解器许可。
问题规模很大时，还能保证最优吗？+
在可证明最优的规模内给出全局最优解；在超大规模问题中，引擎给出带质量评估（与理论下界的差距）的高质量可行解，并保证全部约束满足。
优化结果计划员能看懂吗？+
可以。系统会标出起作用的紧约束和瓶颈资源，并支持方案对比与 what-if 分析，计划员可以理解“为什么这样排”，再做最终决策。
用你的数据跑一次优化
上传一份 Excel 排产数据，看看优化引擎能为你找到多少改进空间。