杉数科技AI决策典型案例集-V2025.pptx

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四位斯坦福博士联合创立

服务20+行业数字化转型;

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COMPANYPROFILE

公司简介101;

能源电力;作为知名大型电力基础设施头部企业，承担着保障电力供应稳定、高效、可靠的重要使命。随着电力市场的不断发展与变革，其运行主要面临如下挑战：

?多目标优化：实现机组发电成本、启停成本、弃水成本等最小化；

?高精度预测：提升发电计划的准确性，以提升系统可靠性；

?日前出清优化：综合考虑机组组合约束、逻辑关系约束、时间耦合性约束等因素，进行出清模型改造，生成最优的发

?电计划和市场出清结果；

?跨区域协同：实现区域间电力资源的优化配置和互济，提升整体系统的经济性和可靠性。;

建设天然气管网流量流向分析优化软件

研发流量流向分析系统,以稳态模型、目标函数和优化算法的研究成果为基础，支持用户基于不同管网结构的基础数据

创建基础模型。用户可根据业务需求选择基础数据，调用算法设置优化目标，运行基础模型求解，并在地图上直观展示优化结果。

构建管网多目标优化模型。支持用户基于业务目标自主选择优化指标并配置权重。管网优化模型不仅可以在满足管段

输送能力的基础上进行平衡优化，还可对管段能力进行松弛，进一步拓展管网优化计算能力，满足更复杂的业务需求。

技术创新融合。将运筹优化技术与水力计算创新性融合，解决管网优化计算的非线性难点。基于COPT求解器，采用序列

线性规划框架（SLP）求解模型，融合一阶泰勒展开与信赖域方法，同时设计了基于流量和压力去耦合的两阶段初始解求解算法，能够处理约束复杂、规模极大的问题，并实现0.0001精度的秒级求解。;

构建计划优化模型，定制非线性求解算法

该场景属于大规模混合整数非线性规划问题，求解难度大。团队通过结合原油采购、装置加工、生产工艺流程、产品调和及销售等流程要求，基于杉数自研COPT求解器构建计划优化数学规划模型，实现高效求解，涵盖从原油进厂到产品出厂的整个链条，满足生产计划调???计算需求，实现企业效益的最大化。

研发面向炼化业务中非线性约束的处理框架，为非线性求解模块提供起点，用于寻优迭代计算。通过COPT求解器支持对业务场景建模的定制化加速，包括内置算法研发与定制化求解器调参，对于企业实现国产化工业软件的技术突破、自主可控具有重要意义。;

定制运筹算法实现辅助决策

运用定制化智能优化算法，结合杉数COPT求解器的高效计算能力，实现了LNG贸易和船舶运输的全局最优计划制定，显

著提升决策的抗风险性，建立贸易与物流部门之间的协同反馈机制，借助模拟仿真技术分析边际效益，为决策提供了科学依据。

LNG贸易运输优化模型以LNG供给需求数据、船舶数据等为输入，以最大化船舶运输利用率为优化目标，建模侧涉及船

型组合、航线组合等多种决策，同时考虑了供需、泊位、坞修等复杂约束，最终构建了混合整数规划算法模型。

算法集部分主要应用运筹优化建模技术。混合整数问题求解引擎模块基于杉数COPT求解器的分支剪界算法

（Branch-and-Cut）的技术框架设计，显著提升了模型的计算效率与稳定性。;

交通物流;

智能决策优化的港口一体化生产调度系统

方案核心在于构建一个集成的生产调度系统，利用运筹优化算法和人工智能技术，实现精准计划制定、作业指令分解、动

态监控布设、实时数据收集与分析、计划优化、决策形成等闭环运行机制。通过数据接入、模型计算与业务流转，系统将提供装卸指令推荐、泊位分配、卸车计划等功能，辅助各部门计划员完成调度决策。COPT求解器作为系统的核心优化引擎，以其卓越的计算性能，实现了求解器全面国产化替代，高效解决港口调度中的复杂资源分配问题，显著提升港区生产效率。同时，系统还将提供可视化展示、方案分析、多版本对比等功能，帮助用户理解优化结果，并进行决策调整。;

智能车辆调度系统：

基于智能调度算法，综合考虑订单特性、车辆能力和服务需求，构建一套自动化配送管理系统，优化订单匹配和路径规

划。COPT求解器作为系统的底层优化引擎，以其卓越的计算性能高效解决物流调度中的复杂资源分配问题，实现订单与车辆资源的最优匹配。系统支持一键上传标准化订单模型，并通过优化参数配置自动排单，确保在业务约束下最大化车辆利用率。方案结合智能算法动态调整跨区拼单、车组服务能力和车辆载货限制，在降低人工调度成本的同时，提升订单执行效率。此外，系统具备可视化数据分析和KPI监控功能，帮助企业实时优化运营策略。;

当前仓库主要依赖人工进行入库和拣选规划，