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作者|陳曉

隨著新一輪工業技術革命浪潮的到來，大數據，人工智能進入了一個新的發展階段，以海量的數據不再是企業成功的關鍵，如何利用大數據實現智能決策是未來制勝之王。 數據驅動的人工智能的應用離不開運籌學的支持。 運籌學是用數學方法解決現實生活中具有大量決策變量的復雜問題，并找到最佳解決方案。 運籌學已廣泛應用于各行各業，解決復雜場景下的業務問題，幫助企業實現智能決策。

運籌學可以說是人工智能的重要引擎。 運籌學與人工智能緊密結合，在航空、物流、制造、金融、資源管理、供應鏈管理等行業和領域中得到了廣泛的應用和發揮了巨大的作用，具有巨大的變量和約束。 優樺林成立于2016年，就是這樣一家以運籌學，人工智能，大數據技術為核心競爭力，致力于探索人工智能和運籌學技術，落地于高復雜行業，通過聚焦不同行業場景需求，為客戶提供“行業AI+OR”智能決策服務。 目前，其解決方案涵蓋智能交通，智能供應鏈，智能制造等行業。作為國內少數掌握運籌優化智能決策技術的公司之一，優球蛋白核心團隊成立于智能航空公司初期。 解決全球最大的整數規劃問題（變量大小10^16），隨著航空業務和智能供應鏈技術的積累，優球蛋白在供應鏈和航空領域得到了頭部客戶的廣泛認可。

“現在公司開始關注自己公司的數據資產，但大多停留在數據積累階段，沒有挖掘出數據背后的價值。” 根據數據沉淀，可以利用大數據驅動科學決策，利用運籌優化尋找既定條件下的最優價值，在復雜場景下為客戶提供“行業AIOR”智能決策系統。 目前我們在大交通和供應鏈領域提供網絡規劃，乘務調度，地勤調度，交通智能調度，高級規劃調度，智能供應鏈網絡規劃等產品和解決方案，幫助企業降本增效。

例如，在Yorbulin開始的航空領域，航空公司的運營涉及大量的業務決策，如航線網絡規劃、機組調度、機組調度、異常航班恢復、收入管理等。 傳統的航空公司管理者主要依靠行業經驗來做出決策。 然而，隨著航空公司業務和規模的擴大，商業決策的難度成倍增加。 在這個復雜的場景中，操作問題的數量可以在多個組件中實現，數萬個甚至超過1億個。 如果僅僅是人腦可能只想到兩到三個解，很難保證解是最優的。 正是基于這一痛點，你樺為航空公司提供了解決方案，不僅繼承了先進的運營優化理念，而且滿足了當地航空公司的實際需求。 例如，在航線網絡規劃中，優樺林團隊基于運籌學理論，考慮市場需求預測，飛機運營特點，人力資源配置，國家政策等約束，采用優化算法，幫助航空公司找到最佳航線網絡結構，提高整體收益和飛機利用率。孫榮偉表示，通過智能規劃航線和時刻表，一年后，您節省了航空公司20%左右的人力資源，增加了1億多收入。

這種邏輯可以廣泛應用于物流行業，包括干線運輸調度、倉庫位置和配送路徑規劃。 例如，在向世界500強跨國食品公司提供的運輸智能調度解決方案中，白樺林深入到公司的實際業務中，將業務場景中的實際問題轉化為運籌學約束，建立數學模型，并能輸出真正適合多業務場景和多約束的運輸決策解決方案。 提供短時間處理大量運輸復雜調度場景，降低企業總成本6%。