Optimization OS
سیستمعامل بهینهسازی — Optimization-as-a-Service — پلتفرم یکپارچه دریافت، حل، مقایسه و توضیح مسائل زمانبندی، مسیریابی، تخصیص، موجودی، مکان و بستهبندی.
Interactive Sample Demoبرای مدیر: نتیجه کسبوکار
هر مسئله OR یک اسکریپت جدا بود؛ مقایسه روش و توضیح قیود اتصال وجود نداشت.
۶ نوع مسئله × ۴ روش؛ رجیستری ۶ solver؛ قیمت سایه، what-if و آزمون تنش.
- ۶ نوع مسئله
- ۴ روش/مسئله
- ۶ solver
- ۵ نوع perturbation
«یک معماری برای زمانبندی تا packing — با تلهمتری gap و توضیح قیود اتصال.»
مستندات عمومی
چه میکند؟
Optimization OS یکی از محصولات پورتفولیوی هوش مصنوعی آریا اِیآی است که برای تصمیمگیری عملیاتی سازمانهای ایرانی و بینالمللی طراحی شده. نسخه عمومی روی Hugging Face یک دموی نمونه است؛ نسخه تولید با یکپارچهسازی داده، SSO و audit trail استقرار مییابد.
مخاطب غیرفنی میتواند KPI قبل/بعد، کاربرد صنعت و مسیر پایلوت را ببیند؛ مخاطب فنی pipeline، متریک قابل بازتولید و لینک Space/Model/Dataset را دنبال میکند.
درخواست پایلوت از طریق فرم تماس سایت با ذکر علاقه به Optimization OS ثبت میشود تا محدوده داده، قیود و معیار موفقیت مشخص گردد.
چه کسی از آن استفاده میکند؟
مدیران عملیات، CISO، برنامهریزان تولید، لجستیک، مالی و تیمهای مهندسی که باید تصمیم را هم برای هیئتمدیره و هم برای اجرای فنی توضیح دهند.
خروجی دمو «نمونه تعاملی» است؛ آپلود زنده فایل سازمانی روی Space عمومی توصیه نمیشود.
کاربرد در صنایع
تولید و کارخانه
زمانبندی ماشین، WIP، انرژی و نگهداری برای کاهش تأخیر و هزینه تغییر خط. تیمهایی که میخواهند OR را بهصورت سرویس به عملیات وصل کنند.
لجستیک، انبار و توزیع
مسیریابی، موجودی، yard/dock و last-mile با قیود ظرفیت و SLA.
خردهفروشی و FMCG
قیمتگذاری پویا، موجودی چندکاناله و تخصیص سفارش با حاشیه سود.
انرژی، آب و محیط زیست
تخصیص منابع، کربن، نکسوس آب-انرژی-غذا و جمعآوری پسماند.
بهداشت، دارو و بیمارستان
زمانبندی OR، موجودی بالینی، spare parts و تخصیص سایت کارآزمایی.
حملونقل، بندر و هواپیمایی
جدول زمانی ترمینال، بازیابی اختلال پرواز و جریان کانتینر.
برای مهندس: Pipeline و معماری
Problem ingest → type registry → baseline/exact/scalable/robust → telemetry → binding constraints + counterfactual
معماری مرجع: Problem ingest → type registry → baseline/exact/scalable/robust → telemetry → binding constraints + counterfactual. اجزا روی CPU قابل اجرا هستند تا دمو و استقرار اولیه بدون GPU اجباری باشد.
خروجیها شامل امتیاز/برنامه، توضیحپذیری و ردپای تصمیم برای بازبینی انسانی است. آموزش و ارزیابی از corpus مستند پروژه پیروی میکند.
برای تولید: Docker، متغیر محیطی، و اتصال به سامانه موجود (ERP، SIEM، WMS، APS) طبق معماری هر repo انجام میشود.
پشته فنی
- Python
- OR-Tools / Pyomo / HiGHS
- NumPy
- SimPy
- Gradio
- Docker
متریکهای قابل بازتولید
| بنچمارک | جزئیات | نتیجه |
|---|---|---|
| Problem types | sched/route/assign/... | 6 |
| Methods each | 4 policies | 4 |
| Solvers | HiGHS/CBC/CP-SAT+ref | 6 |
| Stress tests | perturbations | 5 |
سوالات پرتکرار
Optimization OS چیست و چه مسئلهای را حل میکند؟
پلتفرم یکپارچه دریافت، حل، مقایسه و توضیح مسائل زمانبندی، مسیریابی، تخصیص، موجودی، مکان و بستهبندی.
آیا میتوان داده واقعی سازمان را در دمو عمومی وارد کرد؟
خیر. دمو عمومی برای نمونههای ازپیشمحاسبهشده یا داده ترکیبی است. داده production باید در استقرار on-prem یا VPC با کنترل دسترسی وارد شود.
آیا این محصول جایگزین سامانه فعلی میشود؟
نمونه اولیه (POC) برای نمایش قابلیت بهینهسازی است و جایگزین سیستم برنامهریزی تولید سازمانی نیست. متریکها روی داده ترکیبی/بنچمارک قابل بازتولید گزارش شدهاند. برای استقرار واقعی پایلوت on-prem توصیه میشود.
متریکهای صفحه از کجا آمدهاند؟
از README و eval_results هر پروژه روی Hugging Face / repo داخلی؛ اعداد بنچمارک ترکیبی را با داده سازمان خود در پایلوت بازسنجی کنید.
لینکهای Hugging Face
مدل مرتبط
درخواست پایلوت
برای استقرار on-prem، یکپارچهسازی با سامانههای موجود یا fine-tune روی داده سازمان خود تماس بگیرید.