近年来，大模型、生成式AI和计算机视觉等新兴技术备受关注，但企业更应关注的是一项强大而常被忽视的AI应用：AI优化规划。本文将深入探讨如何利用AI优化规划在规划流程中实现降本增效，并通过具体案例剖析AI技术在企业运营中的巨大潜力。 这并非依赖花哨的新工具，而是扎根于经过验证的技术，这些技术数十年来一直是AI工具包的一部分——以运筹学之名存在。如果应用得当，它们可以改变业务运营。
规划：企业运营的核心
在商业语境下，规划的核心在于以最佳方式协调需求与资源。它横跨三个时间维度：长期（如产品线扩张等战略决策）、中期（如六个月的生产计划等战术决策）和短期（如每周人员配置等运营需求）。优秀的规划是企业高效运营的关键，它能帮助企业快速响应市场变化，同时降低运营成本和浪费。然而，由于需求和资源都存在不确定性，实现最佳规划并非易事。规划者必须在众多相互关联的选项中做出选择，同时兼顾企业利润、员工偏好和法规要求。
企业通常采用两种方式应对这些挑战。许多企业设立专门的规划部门，依靠人工流程和经验来制定“良好”的规划。然而，这种方法往往导致主观的结果和缓慢的响应速度。或者，一些企业使用商业规划软件，这些软件在解决常见的行业问题方面表现良好，但在处理公司特定的需求时却显得力不从心。这可能会导致规划与实际运营脱节，降低整体效率。
规划成熟度模型：从手动到自动
企业通常会经历一个规划能力成熟度循环，从基础方法演进到更复杂的系统，这些系统与现有的业务流程无缝集成，同时平衡运营需求与公司特定要求。这个过程可以分为以下几个阶段：
- 手动规划：完全依赖Excel文件，手动制定规划，然后将文件发送到组织的各个部门。这种方式效率低下，容易出错，且缺乏协同性。
- 统一手动规划：使用统一的规划工具，仍然手动进行规划，但按照固定的规划步骤/定义和工作方式进行。这提高了流程的标准化程度，但仍然依赖人工，效率有限。
- 支持：在规划工具中添加AI组件，通过为规划人员提供建议规划来支持当前流程。AI可以帮助处理大量数据，提供初步方案，但最终决策仍由人来完成。
- 交互角色：扩展计算组件，提供建议并直接与规划人员互动，辅助决策。AI不仅提供建议，还能根据规划人员的反馈进行调整，实现人机协同。
- 自动化规划：规划完全自动化，由先进的AI工具接管流程，提供完全优化的规划，满足所有预定义的规则和约束，并由实时数据驱动。这是AI优化规划的最终目标，可以最大限度地提高效率和准确性。
运筹学与AI：优化规划的基石
从基于Excel的手动流程到更高成熟度阶段的转变是令人兴奋的。第一步是标准化流程，并在低代码平台上构建数字化的手动规划工具。接下来的步骤利用运筹学（OR）的力量，通过使用科学方法、数学模型和算法来优化决策和决策过程。运筹学为解决复杂的规划问题提供了坚实的基础，它使用数学优化而非尝试每一种可能的规划（这可能需要永远的时间）来快速找到最佳规划。这些AI模型可以在获得新信息时快速重新运行计算，从而可以根据最新数据调整规划。这种能力在动态环境中至关重要。AI的速度和准确性支持持续的重新优化，确保规划保持有效和最新。
AI可以在帮助优化规划功能方面发挥重要作用。它有助于微调规划流程、优化效率、组织复杂任务并确保您的组织遵守监管制度。在各组织竞相弄清楚AI如何帮助它们之际，规划绝对是AI可以快速发挥重要作用的领域。
AI优化规划的实践案例
AI优化规划并非纸上谈兵，而是已经在各个行业取得了显著成效。
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日托机构的员工与儿童规划优化:
在荷兰一家大型日托机构，Valcon优化了员工与儿童的组合规划流程，计算出最佳规划，同时执行复杂的立法约束。这确保了更多儿童可以从等候名单中被安置到小组中，并减少了临时员工的数量，从而提高了效率。- 挑战: 该日托机构面临着复杂的资源分配问题，需要在满足监管要求、考虑员工偏好和最大限度地提高儿童安置率之间取得平衡。手动规划耗时且容易出错，无法快速适应不断变化的需求。
- 解决方案: Valcon利用AI模型，构建了一个可以自动生成优化规划的系统。该系统考虑了员工的技能、可用性、儿童的年龄、小组容量限制以及相关的法律法规。
- 成果: 通过AI优化规划，该日托机构成功提高了儿童安置率，减少了对临时员工的依赖，并显著提升了运营效率。具体来说，等待名单上的儿童安置率提高了15%，临时员工使用率降低了10%，每年节省了约50万欧元的运营成本。
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机场人员调度优化:
在一家大型欧洲机场，Valcon设计了最佳的机组人员时间表，包括短期和中期时间表，从而降低了员工成本并提高了员工满意度。- 挑战: 机场的机组人员调度非常复杂，涉及到数百名员工，数十个航班，以及严格的工时规定和休息时间要求。手动调度不仅耗时，而且难以保证公平性和效率，常常导致员工不满和加班费超支。
- 解决方案: Valcon开发了一个基于AI的调度系统，该系统可以自动生成符合所有约束条件的最优调度方案。该系统考虑了员工的技能、偏好、航班时刻表、以及相关的法律法规。
- 成果: 通过AI优化规划，该机场显著降低了人员调度成本，提高了员工满意度，并减少了航班延误。具体来说，员工成本降低了8%，员工满意度评分提高了12%，航班准点率提高了5%。
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零售业库存优化:
某大型零售企业利用AI进行库存规划，预测不同商品的未来需求，并自动调整库存水平。- 挑战: 零售业的库存管理面临着极大的挑战，既要避免缺货影响销售，又要防止库存积压造成浪费。传统的手动规划难以应对不断变化的市场需求和季节性波动。
- 解决方案: 该企业采用AI模型，分析历史销售数据、季节性趋势、促销活动等因素，预测未来一段时间内的商品需求，并根据预测结果自动调整库存水平。
- 成果: 通过AI优化规划，该企业显著降低了库存成本，提高了库存周转率，并减少了因缺货造成的销售损失。具体来说，库存成本降低了10%，库存周转率提高了15%，因缺货造成的销售损失减少了5%。
这些案例充分说明了AI优化规划在不同行业中的巨大潜力。企业可以通过利用AI技术，提高资源利用率，降低运营成本，并更好地满足客户需求。
大模型在规划中的作用
虽然文章主要关注运筹学和传统AI方法，但值得注意的是，大模型在规划领域也开始展现出潜力。大模型可以用于：
- 需求预测: 利用历史数据和外部信息，更准确地预测未来需求，为规划提供更可靠的依据。
- 风险评估: 识别规划中的潜在风险，并评估其影响，帮助规划者制定应对措施。
- 情景模拟: 模拟不同情景下的规划结果，帮助规划者评估各种方案的优劣。
- 生成优化方案: 基于已有的约束条件和目标，自动生成多种规划方案，供规划者选择。
随着大模型技术的不断发展，相信它将在AI优化规划中发挥越来越重要的作用。
企业如何实施AI优化规划？
企业要成功实施AI优化规划，需要考虑以下几个关键因素：
- 明确目标: 在开始之前，明确要解决的问题和要实现的目标。例如，是降低成本、提高效率，还是改善客户满意度？
- 数据准备: 收集和整理相关数据，包括历史销售数据、库存数据、客户数据、运营数据等。确保数据的质量和完整性。
- 选择合适的AI工具: 根据企业的具体需求和预算，选择合适的AI工具和平台。可以考虑使用现成的AI软件，也可以定制开发AI模型。
- 专业团队: 组建专业的AI团队，包括数据科学家、AI工程师、业务分析师等。或者，可以与专业的AI咨询公司合作。
- 持续优化: AI优化规划不是一次性的项目，而是一个持续优化的过程。需要定期评估AI模型的性能，并根据实际情况进行调整和改进。
- 关注伦理和透明度：AI决策过程应该透明可解释，并遵循相关的伦理规范，确保公平和公正。
结语
在各组织竞相探索AI潜力的时代，规划无疑是AI可以快速发挥关键作用的领域。AI优化规划能够帮助企业在动态变化的市场环境中保持竞争力，实现可持续发展。通过结合运筹学与AI技术，企业可以构建更智能、更高效的规划系统，从而实现降本增效，提升整体运营水平。 拥抱AI优化规划，让AI成为企业发展的强劲引擎。