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智能决策

引擎消声器自动优化设计
       消声器作为辅助设备常用于消除工业引擎的噪声，如下图。飞利浦和腾利工业公司40%的引擎消声器都由客户订制。对这样的设计问题，通常需要一个工程师花费至少16个小时的时间才能设计出来并生成图纸。但是客户需要一个能通过网上订购的平台，厂商可以进行全自动优化设计并把设计结果和报价通过互联网反馈给客户。因此怎样才能使设计过程自动化且设计出制造成本最低的消声器呢？
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       首先Empower在前端打造了一个网上订购平台。客户可以通过网上平台告诉厂商用户需求。在后台我们建立了详细的生产成本模型和产品功能模型，并且进行全自动优化设计。最后优化设计结果以及所有相关图纸都自动生成，并且通过互联网将自动报价反馈给客户。下图显示了我们的解决策略，实现了网上订货和自动优化设计系统。平均产品生产成本节省48%，设计时间从16小时削减到1分钟。
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医院急诊室流程优化
       由于难以预测突然增多的病人流量，急诊室病人等待时间过长一直是困扰人的问题。医院信息与资源的流程与管理效率直接影响病人生命安全、医院的收入、和病人满意度。圣保罗医院急诊室想知道哪些因素导致了等待时间过长，有哪些措施可以加速看病过程，如何在等待时间和资源投入之间找到最优的平衡。因此我们考虑了以下因素：
  • 增加资源配置
  • 根据拥挤程度，等待时间，部门临时性的关闭等情况分配现有资源
  • 寻找资源之间的最优配搭
  • 缩短病人在急诊室的全部就诊时间
      我们使用专门的流程仿真软件ARENA建立了详细的急诊室流程模型。下图是一个浓缩的流程示意图。此模型经过17万条病人记录的仔细校验。
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       以下是我们找到的有趣结果：
  • 在下午新增一个医生对减少等待时间没有明显的帮助
  • 病床和护士必须与其他资源一起在多个部门同时增加才能减少等待时间
  • 使用快速评估区可平均减少等待时间100分钟
  • 而诊断治疗区的资源即使减少50%，也不会太增加病人等待时间
       因此Empower优化了医生、护士和床位的协同配置，减少了DTU部门50%的资源浪费，缩短了平均等待时间100分钟。
能源系统规划优化
       曼尼托巴水电公司常输出其丰富的水电给邻省安大略省和美国，每年的交易量都以亿（美元）计，如下图所示。曼尼托巴水电公司的能源系统规划部门需要知道如何确定电站的发电量，使得公司能在不影响系统稳定性的前提下，能卖给安大略省最多的电。
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       传统的方法是查找通过经验和历史数据汇编而成的表格来确定发电量。但随着能源系统和市场的不断变化，以及每年不同的储水情况，公司需要相应的方法和工具来随时确定能带给公司最大利润的发电方案。因此通过我们的预测元模型建模方法(RBF-HDMR)，建立了发电方案和最大能源输出值之间的数学模型并开发了相应的工具，其浓缩的流程示意图如下。曼尼托巴水电公司可以使用此工具来规划各电站的发电量而不用担心影响系统稳定。
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       此问题代表着元模型技术得到成功应用的问题中规模（含50个变量）最大的问题之一。我们只用了315个仿真点就构建了这个具有50个变量的预测模型。我们的预测建模方法可以用于建立复杂能源系统且含很多约束及可靠性校验的系统模型。通过我们的模型，工程师可以获得对能源系统本身的更深的认识。我们提供的工具也可以直接用于系统规划，下图为开发的规划实用工具界面之一。
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