14 Мая 2024 17:08 14 Мая 2024 17:08 |

Поделиться

Зачем бизнесу оптимизаторы и какой лучше

Где применяются оптимизаторы

В Москве 17-18 апреля 2024 г. состоялась конференция CNews и ВТБ «Data Fusion 2024», посвященная анализу данных и технологиям искусственного интеллекта. Среди важных тем, которые были подняты на конференции, — применение оптимизаторов в бизнесе. Популярность таких решений обсудили на сессии, которую модерировал Сергей Голицын, руководитель направления Т1 Искусственный интеллект (Т1 ИИ) Холдинга Т1.

Компании сегодня активно применяют инструменты, способные полностью заменить эксперта на этапе поиска оптимального решения: «универсальные «решатели» задач», специализированные программно-аппаратные комплексы, или солверы, работающие на базе методов математической оптимизации.

Александр Смоленский, гендиректор «Цифровой индустриальной платформы» отметил, что в промышленности хороший оптимизатор дает не меньше 2% экономии. Известно также, что европейская авиакомпания Lufthansa экономит за счет планирования расписаний около 600 000 евро в год, а международный грузоперевозчик DHL благодаря солверам на 30% сократил стоимость транспортировки.

«Чаще всего оптимизаторы применяются в промышленности для оптимизации производственных процессов, в FMCG и ритейле, где нужно планировать запасы, ассортимент, стратегию по продвижению, — рассказал Василий Замолотов, бизнес-лид направления математической оптимизации Axenix. — Применяются они также в пассажирских перевозках и логистике для оптимизации цепочек поставок, маршрутов и ценообразования».

В агробизнесе такие решения используют для планирования посевных и полевых работ. Пользуются популярностью оптимизаторы также в телеком-отрасли, энергетике, строительстве, кино, спорте, медицине и образовании. Даже в случае с крупнобюджетными голливудскими фильмами план съемок оптимизируется так, чтобы отснять картину быстрее и сократить расходы на производство с учетом стоимости съемочного дня крупных кинозвезд.

Активно используются оптимизаторы и в банковской отрасли. Так, в ВТБ, по словам заместителя руководителя департамента анализа данных и моделирования — вице-президента ВТБ Дениса Суржко, с помощью оптимизаторов принимаются решения по выдаче кредитов и ценообразованию — на основе прогнозов, составленных с помощью ИИ.

Распространены солверы и в нефтегазовом сегменте — об этом подробно рассказал Александр Белинский, заместитель гендиректора по науке «НИИгазэкономика».

«Оптимизация применялась с момента образования нефтяной отрасли — чтобы понять, в какие сроки и где бурить скважины, как обустроить дороги и вахтовый поселок. В системе газоснабжения оптимизация тоже широко применяется, ведь оборудование газопроводов — это десятки тысяч различных аппаратов. Ими надо управлять: например, экономить затраты на перекачку, когда летом снижается объем потребления. Подобные затраты составляют 5-7% от объема перекачки, так что без оптимизационных решений не обойтись», — подчеркнул эксперт.

Алексей Чернов, старший научный сотрудник — заместитель заведующего лаборатории «Численные методы прикладной структурной оптимизации» МФТИ подчеркивает: оптимизатор способен помочь компании создать новую систему управления и открыть путь новой технологии.

«И в этом плане эффект оптимизатора может измеряться в триллионах рублей. Это может обернуться переходом к новому технологическому укладу», — отметил Чернов.

Где брать оптимизаторы

Василий Замолотов отмечает, что среди трендов в области решения оптимизационных задач — выделение в отдельный домен знаний направления Operations research scientist, квантовые вычисления, совместное применение прогнозных моделей — ML и Deep Learning совместно с оптимизационными алгоритмами. В то же время сейчас на российском рынке не хватает качественных коммерческих продуктов для смешанного целочисленного программирования и имитационного моделирования.

Решение проблемы, впрочем, предлагают холдинг Т1 и МФТИ, которые объявили на конференции Data Fusion о создании совместного предприятия «Квантовые и оптимизационные решения» (ООО «КОР»), которое будет заниматься разработкой оптимизационных решений в области математики и искусственного интеллекта.

Так, планируется создать платформу «Оптимизатор», которая ляжет в основу линейки продуктов для разных отраслей экономики. Платформа на базе оптимизационных математических алгоритмов способна выстроить стратегию для решения сложных многофакторных задач, в том числе оптимизации загрузки производственных линий, складских запасов, генерации электроэнергии, планирования и управления процессом производства нефтепродуктов и других.

Алексей Чернов рассказал об оптимизаторе подробнее.

«Название отражает цель его работы — решать задачи. В его основе — алгоритм или семейство алгоритмов. Это сложная система, реализация которой может начинаться с простой библиотеки на компьютере, а заканчиваться информационной системой — она будет распределенно рассчитывать элементы задачи и выдавать пользователю решение. МФТИ сейчас — один из лидеров в данном направлении», — отметил Чернов.

К слову, к 2026 году Холдинг Т1 планирует войти в топ-5 компаний по разработке решений в области искусственного интеллекта — для этого было выделено направление Т1 Искусственный интеллект, которое консолидирует экспертизу холдинга в работе с большими данными, в разработке платформ хранения информации, а также в построении аналитических и рекомендательных систем для крупного бизнеса.

«На эти цели планируются серьезные инвестиции: более 1,5 млрд рублей в ближайшие три года. При этом среднегодовой органический рост бизнеса Холдинга по направлению ИИ планируется на уровне более 30% в 2024-2026 годах», — отметил Алексей Фетисов, генеральный директор Холдинга Т1.

Во главе новой структуры встанет Сергей Голицын — под его руководством планируется создание продуктово-сервисной экосистемы ИИ. Стоит отметить, что по ряду направлений у Холдинга Т1 уже есть опыт: специалисты проводят анализ бизнес-процессов и пилотирование гипотез, реализуют ИИ-модели на заказ, ведут разметку данных и их управление.

«Сейчас в продуктовом портфолио более 13 решений, которые успешно используются в компаниях разного профиля и госструктурах, в том числе системы видеоаналитики и распознавания документов, модули BI-отчетности, цифровые ассистенты», — отметил Сергей Голицын.

Среди наиболее перспективных отраслей для внедрения таких решений Алексей Фетисов назвал финансы и розничную торговлю, транспорт и ресурсодобывающие компании, телеком, а также структуры госуправления.

Какой солвер выбрать

На рынке есть open-source солверы, однако необходимо смотреть, подходят ли они для решения конкретных бизнес-задач, отмечают эксперты. Кроме того, у open source решений ограниченные возможности настройки и не такая хорошая документация, как хотелось бы заказчикам. Также важна поддержка и развитие решения, его актуализация — с этим у open source продуктов также бывают проблемы.

Решение можно приобрести за рубежом, что в нынешние времена довольно рискованно, или сделать у себя, создав центр компетенций, который будет его развивать. Так, в «НИИгазэкономика» под ключевые процессы решения разрабатывают сами, а создание решателя для более редких задач отдают на аутсорсинг.

Идеальный сценарий — если на рынке появится универсальное решение для разных индустрий.

«Мы считаем, что универсальный решатель нужен, — отмечает Денис Суржко. — Все сейчас пытаются реализовать задачи с помощью open source. Но такие решения в оптимизации (в отличие от ИИ) существенно проигрывают коммерческим решателям или заказным, которые делаются под конкретную задачу. Для разовой задачи можно ждать решения долго, но, если у вас поток, время имеет значение, и требуется коммерческое решение. Таких универсальных промышленных решателей сейчас на рынке нет. А заказная разработка — это всегда очень высокий time-to-market. Универсальный солвер сегодня — это важное условие для достижения технологического суверенитета страны».

Поделиться

Подписаться на новости Короткая ссылка