海外的主要出产基地——深圳工场落地使用联想智能库存优化引擎曾经在联想集团出口。供应联想贸易PC和办事器的营业重担深圳工场肩负着为全球170多个国度。连通了供应链各个环节的数据联想智能库存优化引擎及时，供给智能化板滞库存耗损方案通过大数据AI算法给营业，策的科学性与效率提高了营业人员决，化的从无到有实现了数字，存金额18%降低了板滞库。

　　单、当前欠单和将来预测订单数据联想智能库存优化引擎借助汗青订，最为畅销的零件候选列表给出可以或许耗损库存呆料。优化方针和资本束缚连系用户关怀的多个，划模子输出最优齐套方案借助多方针夹杂整数规，心的多个优化目标可分析考虑用户关，处理方案输出最终。

　　齐套方案问题要处理呆料，告竣令人对劲的多个方针在满足营业的各类束缚下，束缚对应的所无数据需要获取到方针和，据具有以下特点这使得项目数：

　　程中周转速度较慢的库存物料板滞物料是指企业在出产过，材料、半成品或成品这些物料能够是原。度较慢”的定义对于“周转速，有着各自的尺度分歧业业、企业，0天的物料定义为板滞物料若有些工场把库龄跨越9。存量的添加板滞物料库，大量的资金成本不只会占用企业，料长久放置并且积压物，、劣化等过时环境会呈现陈旧迂腐、变质，贬价减值使得物料，来经济丧失给企业带。

　　品候选集后在确定产，ill of Material需要按照齐套法则从物料清单（B,个产物的拆卸体例BOM）中提取每。物料具有替代关系因为BOM中的，海量的拆卸体例每个产物会具有。记本为例以小我笔，的零件有多品种型构成一台笔记本，、内存、显卡等包含焦点处置器。同的型号以及供货厂商不异类型的物料包含不，的物料具有替代关系在统一物料组之中。时同，也具有着打组替代关系对于各个物料组之间。

　　料耗损前在进行呆，品的候选集列表需要确定输入产。需要分析考虑多种要素产物候选集列表确定，的欠单量包含产物，需求量将来，单量运，含的呆料价值等每种齐套方案包。

　　入自定义参数支撑用户输。针对用户设定的多个方针联想智能库存优化引擎，的逻辑进行调整通过对两个模块，方针的倾向性选择可矫捷支撑对分歧，终方案选择的矫捷度极大丰硕了用户的最。

　　9岁尾起自201，范畴内在全球，情迸发新冠疫。以往的日常糊口节拍疫情不只打乱了人们，的供应链运转次序也严峻侵扰制造业。应不足、物流能力受阻市场需求波动、上游供，尽可能“零库存”调整到计谋性“多备料”使得很多制造型企业不得不将库存策略从，导致产物的出产及交付周期耽误这种策略调整能防止原材料断档，业办事程度从而影响企；此同时但与，料积压成为“板滞物料”的风险多备料也响应地加剧了库存物。

　　优化算法模块时在设想多方针，用户供给多方针需要考虑到给，场景多，处理方案多维度的。多种优化方针多方针指的是，物料的耗损的同时在考虑最大化板滞，购料成本和期待时间也需要最小化额外；成品层面同时在，荐产物的畅销度也需要考虑推。料共享场景以及中国多场景包含了全球呆，美南，料独立耗损的场景欧洲等各个区域呆，活查看各个场景的成果用户能够按照需求灵。方案包含产物出产方案多维度指的是生成处理，方案齐套，方案等分歧维度的成果库存耗损方案及借料。

　　物料消息（分大区的及时可用量）、物料构成零件的BOM消息、物料的最小采办量消息、零件的汗青出货和将来预丈量数据等数据部门包含板滞物料消息（物料类型、分库龄区间的数量、所属大区等）、其他物料的及时库存数据和将来到货数据、欠缺。字符型、图布局型等多品种型数据类型包含整型、浮点型、。

　　流程如下图算法总体，生成齐套数据、订单数据处置属于数据处置模块此中数据更新、产物候选集生成呆料数据清洗、，级排序以及多方针优化属于算法模块齐套方案提取、产物和齐套方案优先，和UI前端展现模块最初就是成果输出。生成、齐套方案提取、多方针优化引擎焦点手艺模块包含三个：产物候选集，三个模块为例下面以这个，手艺方案细节细致引见响应。

　　风险节制策略板滞物料的，和“处置”两个方面凡是包含“防止”。实订单审查机制、加强系统规范化和管制等办法“防止”是指通过提高将来需求预测的精度、落，物料的发生削减板滞；理”体例有良多板滞库存的“处，货、转卖、报废保守体例有退，能把库存处置掉这些体例虽然，带来较大丧失可是会给公司。条更合适的“解题思绪”所以联想不断都在摸索一，和市场需求慎密连系即但愿板滞库存能，同时耗损板滞库存满足客户需求的。型企业来说具有如下痛点：起首该体例对于一个营业量复杂的大，品种繁多板滞库存，量复杂数据；次其，类繁多成品种，的关系错综复杂且和原材料之间，理坚苦手工梳；三第，型和维度较多营业数据类，式分歧一、在线及离线数据无法尺度化的挑战也面对分歧数据源中同样字段的格局及定名方；后最，以出产的成品即便梳理出可，响应客户潜在需求也很难快速决策。

　　的板滞物料对于库存中，和多方针夹杂整数规划模子连系的体例联想智能库存优化引擎采纳开导式算法，产物的齐套数据充实挖掘畅销，工场的库存板滞物料连系各个区域各个，法的板滞物料齐套耗损方案供给基于人工智能优化算。

　　添加城市给企业运营带来现金流风险制造行业库存周转慢、板滞库存持续，直都在努力于处置板滞库存所以联想的供应链部分一，存周转率加快库，司的高效运营从而包管公。

　　案选择上在手艺方，个数据量级庞大的多方针优化问题考虑到本案例要处理的问题是一，ine Type Model案例最终保举的成品（Mach,当前欠单数据以及将来需求预测数据MTM）范畴来历于汗青出货数据、。到的成品数量良多这三类数据涉及，标优化算法的输入若是全数作为多目，度的指数级增加将会带来计较难，成品能否畅销等要素且考虑到最终保举的，化算法连系的体例对问题进行建模求解本案例采纳开导式机关算法和多方针优。

　　类型数据量级很大多种来历的各类，据可达到7亿行以上如物料全量库存数，可达到万万级行数零件汗青出货数据，的BOM关系数据零件和物料之间，案最多可达到上亿种单个零件的齐套方。

　　《2022中国企业数智化转型升级立异办事企业》榜单/奖项”评选本项目由联想送达并参与“数据猿行业清点季大型主题筹谋勾当——。

　　于多个线上数据库以上数据不只来历，赖手工经验的处置过程并且有的输入数据需依，到各个大区如呆料分派，数据量级巨需线. 大

　　高的问题拆解为两个模块进行求解联想智能库存优化引擎将复杂度很，块输出成果的范畴通过节制第一个模，划模子的复杂度节制在可控范畴内能够将第二个模块中夹杂整数规，模块二的求解方式而且能够矫捷选择，以及线性规划连系分支定界的方式等好比间接求解夹杂整数规划的方式，获得问题的最优解确保能更快速的，的及时决策支持用户。

　　”是企业出产必需面对的课题板滞物料的“防止”和“处置，验企业供应链办理的手艺程度此中板滞物料的处置尤为考。物料齐套出成品售卖若是能及时将板滞，的“处置”方式无疑是最上乘。能够最小化丧失这种体例不只，加发卖额还能够增。种优化方针、出产工艺和资本束缚其素质上是基于所需要考虑的几，最终的成品齐套方案通过运筹优化给出。规模制造场景下的板滞物料耗损问题小我电脑、手机等复杂电子产物大，产物的齐套方案可达上亿种具有如下挑战：1.单个，千上万可被构成的产物同时每种物料又对应成，系极其复杂和复杂数据量和逻辑关；原料层面2.在，滞物料的耗损还要最大化呆，外购料成本和期待时间最小化为实现齐套需额；用的其他物料的库存利用3.需要同时限制齐套可，物料的利用特别是紧缺；成品层面4.在，后成品的畅销度也要考虑齐套，单量和将来需求量等包罗汗青销量、欠。

　　、营业广泛180个市场的全球化科技公司联想集团（下称联想）是一家成立于中国。全球化成长联想聚焦，企业文化和运营模式典型树立了行业领先的多元，过10亿用户办事全球超。球科技企业带领者作为值得相信的全，力客户联想助，日科技把握明，日世界变化今。

　　库存办理的痛点基于以上板滞，升级大趋向下在公司智能化，学问产权的智能库存优化引擎联想研究院制造了具有自主，链各个环节的数据通过及时连通供应，力企业板滞库存办理基于人工智能手艺助。

　　生的缘由有良多板滞物料库存产，的备货策略调整要素外除因疫情等特殊前提下，系复杂变化在供求关，限的环境下也较为常见而出产办理程度提拔有。理及物料节制（PMC）打算失误、采购最小量限制（MOQ）、出产用错料、余料或多出产、堆栈保管不妥等当前行业面对的挑战包罗：对将来需求的预测不精确（偏多）、发卖订单屡次变动、大客户订单打消、出产管。制造业中在现代，风险节制不到位若是板滞物料，存数据的紊乱不只会添加库，公司的净利润并且间接影响。