L'apprentissage par renforcement profond a réduit la planification des ordonnancements de portables de Lenovo de six heures à 30 minutes.

LCFC, la plus grande usine de portables de Lenovo à Hefei, planifie les ordres de production sur 43 lignes d'assemblage ; son ancien système manuel ne parvenait pas à suivre le rythme de la production.

Lenovo Research l'a remplacé par une plateforme d'apprentissage par renforcement profond qui équilibre le volume, le coût de changement de série et le taux de satisfaction, avec un masquage pour faire respecter les contraintes opérationnelles.

Résultats : carnet de commandes inférieur de 20 %, taux de satisfaction supérieur de 23 %, et temps de planification réduit de six heures à 30 minutes ; le chiffre d'affaires de LCFC a atteint 1,91 milliard de dollars en 2019 et 2,69 milliards de dollars en 2020. INFORMS a désigné Lenovo comme finaliste du prix Edelman 2021.

Entraîner le planificateur lui-même au lieu d'écrire des règles à la main

La politique apprise s'adapte à l'évolution des mix de commandes sans recoder de règles.

Le masquage des contraintes maintient la recherche à l'intérieur de plans réalisables.

La replanification en quelques minutes permet à l'usine de réagir aux changements au cours d'un poste.

Pour une décision combinatoire récurrente, entraîner un modèle sur l'objectif et laisser un masque garantir la faisabilité — le même planificateur entraîné peut être réutilisé à mesure que les conditions de l'usine évoluent.

Lenovo a étendu la plateforme dans le cadre de son élan vers la fabrication intelligente, et le cas est devenu un exemple phare de l'apprentissage par renforcement profond en ordonnancement industriel ; INFORMS l'a reconnu parmi les finalistes du prix Edelman 2021.