排程與調(diào)度 從學(xué)術(shù)到實踐

大學(xué)是人類知識的圣殿。但有一些領(lǐng)域，工業(yè)界反而領(lǐng)先于學(xué)術(shù)界，諸如軟件工程，項目管理等需要大量實踐的領(lǐng)域，特別是需要“動腦”更需要“動手”的領(lǐng)域，工業(yè)界往往比學(xué)術(shù)界更有優(yōu)勢。

那么“排程與調(diào)度”這個領(lǐng)域呢？實際上，學(xué)術(shù)界并沒有一個專門的學(xué)科與之對應(yīng)。這是一個多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機算法、企業(yè)管理和工業(yè)管理等眾多學(xué)科都會研究的領(lǐng)域。

很多知識領(lǐng)域，從運籌學(xué)、最優(yōu)化、控制理論、模糊混沌、規(guī)劃、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘甚至最時興的人工智能和大數(shù)據(jù)，都在研究“排程和調(diào)度”相關(guān)問題。

盡管，眾多學(xué)術(shù)論文的模式都是：用一半甚至更多篇幅，描繪一個宏大而有意義的問題場景，大談意義作用，然后寫幾個公式或算法的偽代碼以示高大上，然后就神奇般的得到了一些結(jié)論……

當(dāng)然，這些論文一般都出自管理類學(xué)科（苦笑），數(shù)學(xué)和算法背景的論文多數(shù)還是相對嚴(yán)謹(jǐn)。但問題是，盡管邏輯推導(dǎo)是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，但這些學(xué)術(shù)和技術(shù)在現(xiàn)實中的作用仍然有限。為什么？

人類從愚昧發(fā)展出科學(xué)和文明，重要的是邏輯思維及建構(gòu)在此基礎(chǔ)上的一項關(guān)鍵能力：抽象和建模。筆者認(rèn)為，在公開資料中，對這種能力最精彩的解釋是 MIT 的公共課《電路和電子學(xué)》（第一課），從原子分子尺度，到模擬數(shù)字信號，最終到程序里的變量……可以說，沒有抽象與建模就沒有人類從農(nóng)業(yè)、工業(yè)到信息時代的跨越。

抽象和建模也是目前“排程和調(diào)度”相關(guān)學(xué)術(shù)成果很難在實踐中產(chǎn)生廣泛、深入、有效作用的原因。比如，多數(shù)基于數(shù)學(xué)的方法對現(xiàn)實問題的抽象和建模都過于簡化。這是“后續(xù)推理全對但實際結(jié)論沒什么大作用”的原因?；谝粋€錯誤（過分簡單片面）的假設(shè)是不可能得出正確的結(jié)論的。當(dāng)然，過分簡化本不是學(xué)者們的錯，因為工具和時代有其局限性。但拿這些有本質(zhì)缺陷的工具包裝成產(chǎn)品賣就是另外的問題了。

多說一句，過分簡化不好，但另一個極端 —— 過分復(fù)雜 —— 也是不對的。所謂“抽象”，還是要有概括取舍。保留有效因素，去掉無關(guān)因素。現(xiàn)實中的工商業(yè)場景是極其復(fù)雜的，如果不做抽象，目前沒有計算機能進行運算。所以，看似簡單的“抽象”二字，實則非常考驗研究人員或工程師的專業(yè)水平和敬業(yè)態(tài)度。

其實人類很早就認(rèn)識到了像數(shù)學(xué)等一些高大上模型的局限性，加之確實有很多棘手問題要解決，因而出現(xiàn)很多樸素但有效的模型，比如決策樹、規(guī)則引擎和專家系統(tǒng)。這些技術(shù)雖然古老（上世紀(jì)80年代），聽上去也不高大上，但反而在軍事，這個實際上比工業(yè)更嚴(yán)苛的領(lǐng)域取得了顯著作用。

而且關(guān)鍵是，這些技術(shù)客戶在經(jīng)過學(xué)習(xí)后也能懂，不違反直覺。這一點的好處真是再怎么強調(diào)也不過分。比如，不像所謂 AI 技術(shù)是一個黑箱，規(guī)則可以被理解，于是人可以參與決策過程。現(xiàn)實中，沒有一個企業(yè)可以完全不加入人工決策而全部靠系統(tǒng)指揮生產(chǎn)活動。一方面最靈活的還是人而不是系統(tǒng)。另一方面，只有人“懂事”，可以做出看似非最優(yōu)，但實際上是系統(tǒng)是不會考慮采購經(jīng)理是老板的小舅子這種事的。簡單也是一種美。再復(fù)雜也復(fù)雜不過人性。

說到這里，必須解釋下，仙工智能不是排斥高大上的技術(shù)。我們只是比較務(wù)實的看待各種技術(shù)的實際價值。我們對“智能”的理解是比較謙卑的：公司內(nèi)部始終強調(diào)，首先要做到的是“不比人笨”，而這已經(jīng)是“高”智能了。我們非常慎重的對待“超越人”這件事 —— 這當(dāng)然是終極目標(biāo) —— 但絕不是現(xiàn)狀。

作為仙工智能企業(yè)數(shù)字化中臺的子產(chǎn)品 —— SEED RDS —— 機器人及自動化設(shè)備統(tǒng)一資源調(diào)度系統(tǒng) —— 是一個比較務(wù)實的系統(tǒng)。它不是一個憑空出現(xiàn)，而是對公司目前調(diào)度類、設(shè)備控制類及流程優(yōu)化類產(chǎn)品和功能的總結(jié)提升。在經(jīng)過足夠數(shù)量和足夠多類型的項目歷練后，我們在架構(gòu)上做出了重大調(diào)整，為的就是讓其更靈活和通用。

實話講，目前我們并沒有“一招鮮吃遍天”的技術(shù)，沒有一個高大上的統(tǒng)一技術(shù)或模型可以適配所有行業(yè)。即，我們?nèi)匀粵]有足夠的能力做出強大的“抽象”和“建模”統(tǒng)一全部工商業(yè)場景。實際上，站在真正為客戶負(fù)責(zé)的角度，客戶需要的是解決問題，也不是系統(tǒng)本身多高大上多精美。所謂“大小型企業(yè)數(shù)字化路徑不同”，我們?yōu)榭蛻籼峁┑模且粋€統(tǒng)一但靈活的架構(gòu)，在此基礎(chǔ)上可以方便擴展從簡單到復(fù)雜的算法和策略，解決從單車單任務(wù)、多車多任務(wù)到多設(shè)備多產(chǎn)線的全局最優(yōu)；特別的，當(dāng)遇到技術(shù)瓶頸時，可以通過 ad－h(huán)oc 策略“貼身肉搏”地解決問題。

關(guān)鍵要把問題解決！

關(guān)鍵要把問題解決！

關(guān)鍵要把問題解決！

系統(tǒng)內(nèi)部已經(jīng)內(nèi)置一些經(jīng)典的、經(jīng)過多年項目驗證的策略，開箱即用。此外，對于寫代碼比配置更快更好的策略， RDS 還可提供 C＋＋、C＃、Java、Python、Rust、Node．js 等主流語言的 SDK；用戶可以利用 SEED 的強大的基礎(chǔ)設(shè)施進行二次策略開發(fā)。

限于篇幅，本文不能展開介紹 SEED RDS 的設(shè)計理念、產(chǎn)品思想和全系列功能。期待下期請見：《解決數(shù)字化最后一公里：從安燈、手持端和呼叫器說起》。

仙工智能是一家從浙大走出來的企業(yè)。浙大的校訓(xùn)過去一直只有兩個字——求是。后來又增加了兩個字——創(chuàng)新。但遭到了眾多浙大師生的激烈反對，辯論一度白熱化。筆者也是工作多年后才（痛苦）領(lǐng)悟到——談什么創(chuàng)新，前人的東西都充分消化吸收了嗎？所謂創(chuàng)新是站在巨人肩膀上，那咱們先爬上去吧。先求是，再創(chuàng)新。與君共勉！

有關(guān)仙工智能（SEER）

上海仙工智能科技有限公司（簡稱 SEER）是一家專注于智能生產(chǎn)和智慧物流的高新技術(shù)企業(yè)，業(yè)務(wù)涵蓋了通用 AMR 控制器、自動叉車、可視化工業(yè)系統(tǒng)軟件及智能視覺方案，為各行業(yè)的客戶提供一站式解決方案和服務(wù)，致力于推動工業(yè)的信息化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級。

從發(fā)現(xiàn)需求到解決需求，從解決需求到創(chuàng)造需求，SEER 堅持在客戶需求與自身的多層次需求中尋找突破，聚焦工業(yè)智能化，進行開放式創(chuàng)新，為合作伙伴創(chuàng)造價值。

審核編輯 黃昊宇