Пару лет назад мы открыли новое (для компании) направление — оптимизацию производства

Пару лет назад мы открыли новое (для компании) направление — оптимизацию производства. Обычную, классическую математическую оптимизацию. И что интересно: в эпоху генеративного AI она нужна ничуть не меньше, чем раньше.

Задач в этом поле всё так же полно, потому что привычными AI-инструментами они просто не решаются. Построить оптимальное расписание, найти действительно лучшие настройки технологических параметров, чтобы минимизировать расход сырья и простои — привычные AI-инструменты здесь не слишком полезны Все эти задачи, при всей их внешней непохожести, по сути сводятся к одной задаче, которую впервые решил в конце 30-х молодой математик Леонид Канторович.

Его пригласили в Ленинградский фанерный трест решить вроде бы рядовую производственную задачу: как распределить восемь сортов шпона по пяти типам станков, чтобы получить максимальный выход. Канторович справился и заодно случайно открыл новый раздел математики, линейное программирование, а в 1975 году еще и получил за это Нобелевскую премию по экономике. Ну, знаете, в Советском союзе AI не было, автоматизировали тихо, не спеша, с помощью линейного программирования.

Внедрять проекты с математической оптимизацией сейчас бывает интересно — иногда приходится убеждать заказчика, что AI-инструменты тут не понадобятся, иногда настоящая оптимальность оказывается совсем не там, где искали, а иногда оптимальное решение вообще заставляет пересмотреть сложившиеся процессы.

Но вот что успокаивает — и на заре оптимизации такие проекты сталкивались с забавными проблемами и непониманием. Дальше можно было бы пересказать своими словами, но, честно говоря, не хочется ничего менять в оригинальном рассказе самого Канторовича из его последнего в жизни интервью:

Много лет назад произошла, пожалуй, наиболее типичная - по непониманию - ситуация, которую сегодня часто вспоминают как анекдот. Но это - не анекдот. На вагоностроительном заводе имени Егорова в Ленинграде с помощью линейного программирования сделали раскрой металла. Это была пионерная работа и в мире, и у нас в стране. Делалось все в эпоху арифмометров, а не ЭВМ, вообще, вероятно, это было первое в мировой практике реальное применение методов линейного программирования.

После того как были применены оптимальные методы и несколько сократился расход металла, оказалось, что резко уменьшилась возможность сдачи металлолома. В итоге был сорван план сдачи отходов металла, а раз один из показателей плана не выполнен, то предприятие не может быть премировано в полном размере. Тогда райком помог преодолеть эту трудность, и в виде исключения премия заводу была сохранена, несмотря на срыв одного из показателей. Второй казус этой ситуации: отраслевое начальство, получив рапорт о том, что завод на 4 процента увеличил использование металла при раскрое, предложило им не терять темпа и в следующем году опять подняло план использования металла на те же 4 процента. Выходило, что металл должен использоваться на 101 процент, и пришлось даже писать бумагу от академии, что больше 100 процентов не бывает.