«Диджитал Дизайн» создает решение для автоматизации логистического инжиниринга в ООО «Газпромнефть НТЦ»

По результатам открытого тендера ООО «Газпромнефть НТЦ» компания «Диджитал Дизайн» была выбрана исполнителем проведения НИОКР с целью дальнейшей разработки прототипа решения «Интегратор концептуального и логистического инжиниринга».

Результатом проекта должен стать сервис, который позволит учитывать транспортировку, складирование и другие операции, совершаемые при доставке материально-технических ресурсов (МТР), на этапе концептуального проектирования обустройства месторождения. Другими словами, сервис поможет рассчитывать, как быстрее и дешевле доставлять до месторождений различные строительные материалы. 

Стоимость логистики будет рассчитываться на основе множества факторов: сведений о региональных грузопотоках, их пропускной способности, транспортных связях, географическом расположении точек хранения и других. Система должна автоматически выстраивать матрицу вариантов с учетом всех данных по трем группам затрат: транспортные, капитальные и эксплуатационные.

Илья Ашихмин, руководитель научной лаборатории «Диджитал Дизайн», подробно разъяснил суть проекта:

«Важная часть решения задачи построения оптимальных планов капитального строительства – это определение логистических цепочек, включающих как транспортную, так и складскую логистические задачи. Причем необходимо решать эти задачи таким образом, чтобы выполнялись нормативные сроки доставки при минимальной общей стоимости. Можно решать это методом «грубой силы», перебирая все возможные варианты, но при большом количестве узлов сети такой перебор может занять много времени, поэтому он не подходит для практического использования.

Существуют разные подходы к решению логистической задачи, которые базируются на подборе определенной эвристики, имитирующей действия специалиста. Но не всегда этот подход дает оптимальный результат, потому что специалист обычно решает задачу на базе накопленного опыта. В научной лаборатории разрабатываются алгоритмы на базе машинного обучения, в частности «обучения с подкреплением». Этот класс алгоритмов позволяет создавать самообучающиеся системы, которые используются при создании слабого искусственного интеллекта для создания системы управления беспилотными автомобилями, чат-ботов, ботов для управления персонажами в компьютерных играх. Такой же подход может быть использован и для решения задач логистики, когда мы обучаем алгоритм применять оптимальные и верные решения для минимизации целевой функции общей стоимости логистики при проектировании месторождения».

Редактор раздела: Александр Авдеенко (info@mskit.ru)

Рубрики: ПО

наверх
 
 
     

А знаете ли Вы что?

     
 

ITSZ.RU: последние новости Петербурга и Северо-Запада

14.12.2018 E-commerce заработала больше всего денег в интернет-экономике

07.12.2018 Расходы на AR и VR в 2019 году превысят 20 млрд долларов

05.12.2018 К 2020 году пятая часть россиян будет работать удаленно

04.12.2018 SelectelTechDay пришел в Москву

28.11.2018 В поисках кадрового потенциала

26.11.2018 Дата-центр без права голоса

26.11.2018 Более полутриллиона рублей - объем продаж через соцсети в 2018 году

21.11.2018 Эпоха fraud-as-a-service уже здесь

MSKIT.RU: последние новости Москвы и Центра

NNIT.RU: последние новости Нижнего Новгорода