自动化规划工具提升工单分配效率

自动化规划工具是结合人工智能和设计算法的程序，用于规划和调度任务、资源和活动。这些工具广泛应用于制造业、供应链管理、医疗保健和运输等行业，通过自动化重复耗时的规划任务来提高效率并降低成本。

工单分配是许多行业中的关键任务，属于资源分配问题的一种。其目标是在一组资源（机器、人员等）上高效地安排一组工单，涉及劳动力、设备和材料等资源的分配，需要满足各种约束条件和目标。

方法介绍

该方法名为自动化规划工具（APT），使用混合整数非线性规划（MINLP）求解器来处理工单分配问题的复杂非线性特性。MINLP是一种优化技术，将受限于整数值的变量与连续非线性函数相结合。

APT算法基于分支定界法，将优化问题划分为更小的子问题，然后使用边界函数估计每个子问题的解。边界函数提供最优解的上界或下界，可用于通过排除已知不包含最优解的子问题来修剪搜索空间。

问题复杂性

由于涉及大量约束条件（如任务依赖关系、截止日期和资源约束），工单分配是一个NP完全问题。当涉及非线性约束（如资源利用率和维护成本）时，问题变得更加复杂和具有挑战性。

自动化规划工具必须找到优化问题的近似解，或利用问题结构来降低计算复杂度。传统优化技术（如线性规划）不太适合解决这类问题。

APT的复杂性与创建计划时必须考虑的约束条件密切相关。这些约束可能包括任务必须完成的时间窗口、技术人员的可用性和资格，或设施的物理布局。此类约束可能限制可能的解决方案数量，或使找到最优计划变得更加困难。

技术实现

在APT中，算法实现为树搜索，其中根节点代表原始问题，每个节点的子节点代表通过分支生成的子问题。搜索持续进行，直到探索所有节点或找到可行解。

该实现使用Xpress求解器来解决具有多个约束和整数/连续决策变量混合的问题。研究表明，APT能够在相对较短的时间内找到具有非线性目标函数的工单分配问题的最优解。

云服务实现

APT使用Python编写，并利用某中心的云服务基础设施进行数据存储和计算。某中心的ECS Fargate技术允许以经济高效的方式扩展APT，且用户数量没有上限。Fargate是一种在某中心弹性容器服务上运行Docker容器而无需管理底层基础设施的技术。它消除了用户配置和管理运行容器的EC2实例的需要，允许他们专注于开发和部署应用程序。它还支持容器化应用程序的自动扩展，并与其他某中心服务集成。

自动化规划工具（APT）是解决工单分配问题的强大高效方法。其处理非线性目标的能力和使用分支定界法使其成为调度和资源分配的宝贵工具。