聯寶(LCFC)是聯想在合肥最大的筆記型電腦工廠,負責在43條組裝線上安排生產訂單;其舊有的人工系統無法跟上產出速度。

聯想研究院以深度強化學習平台取而代之,該平台在產量、換線成本與履約之間取得平衡,並透過遮罩機制強制執行營運限制。

成果:待處理訂單減少20%,履約率提升23%,排程時間從六小時縮短至30分鐘;聯寶2019年營收達19.1億美元,2020年達26.9億美元。INFORMS將聯想列為2021年Edelman獎決選入圍者。

訓練排程器本身,而非手寫規則

學習所得策略能適應不斷變化的訂單組合,無須重新編寫規則。

限制遮罩使搜尋維持在可行排程範圍內。

數分鐘內即可重新規劃,讓工廠能在一個班次內回應變化。

對於反覆出現的組合決策,可依目標訓練模型,並讓遮罩機制強制確保可行性——同一個訓練完成的排程器可在工廠條件變動時重複使用。

聯想將該平台延伸至其智慧製造推動工作,此案例也成為深度強化學習應用於工業排程的旗艦範例;INFORMS將其列為2021年Edelman獎決選入圍者之一。

追溯依據

參考來源

  1. Finalists Selected for the 2021 INFORMS Franz Edelman Competition (via Internet Archive) INFORMS · web.archive.org
  2. Lenovo Schedules Laptop Manufacturing Using Deep Reinforcement Learning (INFORMS Journal on Applied Analytics 52(1), 2022) INFORMS (via RePEc) · ideas.repec.org
  3. How Lenovo Cut PC Production Planning from Six Hours to 90 Seconds with Artificial Intelligence Lenovo StoryHub · news.lenovo.com