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作者|陈晓

随着新一轮工业技术革命浪潮的到来，大数据，人工智能进入了一个新的发展阶段，以海量的数据不再是企业成功的关键，如何利用大数据实现智能决策是未来制胜之王。 数据驱动的人工智能的应用离不开运筹学的支持。 运筹学是用数学方法解决现实生活中具有大量决策变量的复杂问题，并找到最佳解决方案。 运筹学已广泛应用于各行各业，解决复杂场景下的业务问题，帮助企业实现智能决策。

运筹学可以说是人工智能的重要引擎。 运筹学与人工智能紧密结合，在航空、物流、制造、金融、资源管理、供应链管理等行业和领域中得到了广泛的应用和发挥了巨大的作用，具有巨大的变量和约束。 优桦林成立于2016年，就是这样一家以运筹学，人工智能，大数据技术为核心竞争力，致力于探索人工智能和运筹学技术，落地于高复杂行业，通过聚焦不同行业场景需求，为客户提供“行业AI+OR”智能决策服务。 目前，其解决方案涵盖智能交通，智能供应链，智能制造等行业。作为国内少数掌握运筹优化智能决策技术的公司之一，优球蛋白核心团队成立于智能航空公司初期。 解决全球最大的整数规划问题（变量大小10^16），随着航空业务和智能供应链技术的积累，优球蛋白在供应链和航空领域得到了头部客户的广泛认可。

“现在公司开始关注自己公司的数据资产，但大多停留在数据积累阶段，没有挖掘出数据背后的价值。” 根据数据沉淀，可以利用大数据驱动科学决策，利用运筹优化寻找既定条件下的最优价值，在复杂场景下为客户提供“行业AIOR”智能决策系统。 目前我们在大交通和供应链领域提供网络规划，乘务调度，地勤调度，交通智能调度，高级规划调度，智能供应链网络规划等产品和解决方案，帮助企业降本增效。

例如，在Yorbulin开始的航空领域，航空公司的运营涉及大量的业务决策，如航线网络规划、机组调度、机组调度、异常航班恢复、收入管理等。 传统的航空公司管理者主要依靠行业经验来做出决策。 然而，随着航空公司业务和规模的扩大，商业决策的难度成倍增加。 在这个复杂的场景中，操作问题的数量可以在多个组件中实现，数万个甚至超过1亿个。 如果仅仅是人脑可能只想到两到三个解，很难保证解是最优的。 正是基于这一痛点，你桦为航空公司提供了解决方案，不仅继承了先进的运营优化理念，而且满足了当地航空公司的实际需求。 例如，在航线网络规划中，优桦林团队基于运筹学理论，考虑市场需求预测，飞机运营特点，人力资源配置，国家政策等约束，采用优化算法，帮助航空公司找到最佳航线网络结构，提高整体收益和飞机利用率。孙荣伟表示，通过智能规划航线和时刻表，一年后，您节省了航空公司20%左右的人力资源，增加了1亿多收入。

这种逻辑可以广泛应用于物流行业，包括干线运输调度、仓库位置和配送路径规划。 例如，在向世界500强跨国食品公司提供的运输智能调度解决方案中，白桦林深入到公司的实际业务中，将业务场景中的实际问题转化为运筹学约束，建立数学模型，并能输出真正适合多业务场景和多约束的运输决策解决方案。 提供短时间处理大量运输复杂调度场景，降低企业总成本6%。