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北京2023年11月1日 /美通社/ -- IBM倡導建立一個以客戶為中心的成長與創業文化；一個對伙伴關系、實驗性嘗試、學習和新想法保持開放的創新文化。三年前，IBM在中國發起名為"12星座計劃"的產品創業項目，從IBM眾多軟件產品當中，精選出一批具有超強領先性且能在客戶業務場景快速落地并產生價值的12個IBM黑科技產品，包括優化求解器IBM ILOG CPLEX。這些企業級軟件產品契合中國客戶與合作伙伴的需求，在為他們帶來切實業務價值的同時，也讓IBM中國在新的領域和客戶群中發掘了許多新的成長機會。
不僅如此， CPLEX還成為國內運籌優化領域的對標產品——盡管CPLEX五年前已宣布退出針對MIP求解器速度的打榜測評，將關注點聚焦于企業的混合IT環境與企業級AI的應用場景，然而最近就有運籌優化領域的同行根據自己的測算，宣布已"全面領先CPLEX"，引起業內客戶與合作伙伴的關注。為此，IBM大中華區大數據與人工智能產品線的數據科學家曹文瑞特別撰文，從客戶和合作伙伴的角度，分析了為何CPLEX是國內外企業立足當下，面向未來的省心與安心之選。
客戶為什么會選擇IBM ILOG CPLEX？
作者：曹文瑞，IBM大中華區大數據與人工智能產品線數據科學家
在商業場景中，運籌優化的應用非常重要，因為它能夠幫助企業更好地分配和利用有限的資源，從而降低成本、提高效率和增強企業競爭優勢。運籌優化是近幾年流行的"決策智能"趨勢的重要組成部分。常見的應用場景比如優化安排生產線以最大化產能，優化電網電力的調度有效性，優化航空公司飛機和航班以及飛行員排班，將產品以最低的成本從倉庫運送到客戶手中，優化零備件的采購成本，優化化工企業的連續生產開關時間及加料。通過運籌優化場景建模，企業能夠對復雜的業務問題進行深入分析，找出問題的最優解。這樣，企業就能夠做出更加明智的決策，提高整體運營效能，最終實現利潤最大化。運籌優化還能夠幫助企業更好地應對市場變化和競爭壓力，增強企業的適應能力和競爭力。總之，運籌優化在商業場景中的應用對企業而言具有極其重要的意義，它是企業實現資源優化、降低成本、提升效率以及增強競爭優勢的重要工具。
客戶為什么會選擇IBM ILOG CPLEX？
CPLEX混合云版本持續更新迭代，助客戶實現混合IT環境下的靈活部署
今天，IBM ILOG CPLEX是IBM Cloud Pak for Data平臺上的專注于解決決策優化問題的優化求解器組件。主要用于解決線性規劃（LP）、混合整數線性規劃（MILP）、二次規劃（QP）、混合整數二次規劃（MIQP）、以及約束規劃（CP）等數學規劃問題。它是工業界和學術界廣泛使用的優化求解器之一。CPLEX 提供了強大的算法庫，可以高效地求解大規模的優化問題。用戶可以通過編程語言（如 C++、Java、Python 等）調用 CPLEX 的 API 來編寫自己的優化模型。
隨著企業數字化轉型進入新的階段，混合云和人工智能成為企業數字化轉型的核心技術驅動力。2018年，IBM宣布以340億美元收購紅帽，標志著IBM戰略的重要轉變——IBM宣布成為全球領先的混合云、人工智能及企業服務提供商，旨在幫助企業從其擁有的數據當中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，并獲得行業競爭優勢。基于紅帽OpenShift這一業界領先的開放式混合云平臺，IBM全面升級其軟硬件產品和服務，建立起廣泛而強大的開放式生態系統，在穩步推進自身混合云與AI戰略的同時，也把選擇權交給客戶，讓客戶可以根據自身IT環境的現狀和數字化程度，選擇適合自己的技術、產品和服務。
在此趨勢下，IBM重磅推出了基于紅帽OpenShift的混合云數據科學平臺級產品 Cloud Pak for Data，而在此之上的CPLEX的混合云版本也在持續迭代與更新中，并與平臺其它的數據科學類產品做了更好的集成。適應混合云的架構改造能夠讓CPLEX更容易地在混合的IT環境當中進行靈活的部署和運行——無論是公有云、私有云還是本地環境，都可以無縫對接，為用戶提供一致的服務體驗。這樣一來，企業就可以根據自己的業務需求，靈活選擇合適的產品和服務，實現資源的最優分配，從而降低成本、提高效率。
CPLEX: 穩定、成熟、功能完備的企業級軟件產品,擁有大量成功案例和強大生態
第一， CPLEX的穩定性。這一點表現在多個方面，以版本迭代的穩定性為例。IBM擁有業界領先且完善的企業級軟件研發體系與方法，產品更新與市場和客戶的反饋保持同步，更新頻率也反映了產品的成熟度和穩定性。相比于產品化和成熟度程度低的技術產品，成熟的CPLEX的版本迭代節湊穩定，不僅避免了常見的新版本缺陷，也使企業在使用時不必擔心頻繁更新產生的潛在產品兼容性問題，可以更專注于解決業務問題，這一點對于那些需要長期可靠解決方案的用戶來說至關重要。
第二，CPLEX的功能完整性。此外在求解問題的類型上，除了常見的線性規劃、混合整數規劃等問題，CPLEX的約束規劃求解器使得它能夠輕松應對復雜的調度問題。其CPO約束規劃引擎允許建模者基于預置的調度模型進行快速構建，同時也支持運籌學專家進行微調，以便更好地適應企業的特定需求。更值得一提的是，CPO支持在共享內存架構中并行運行， 這不僅可以大幅提升性能，還能夠更好地適應企業的業務規模和復雜性。
第三，CPLEX經過30年的研發、應用、迭代和更新，積累了大量的成功案例，也構建起廣泛而強大的生態系統。僅以國內為例，CPLEX成功地為某創新型醫藥集團在幾十個基地、上百個車間、上千個品規場景中優化庫存管理，減少庫存積壓；為國內知名的全球汽車零部件供應商延鋒汽車的各地工廠的注塑機的生產產能進行測算和規劃；為某大型女性服裝品牌實現人力資源中期規劃和短期排程優化等等。
CPLEX的生態系統中除了各行各業的客戶，還有多種類型的合作伙伴，他們擁有豐富的實施經驗和行業知識，可以為客戶提供包括實施服務、培訓、行業解決方案等服務，極大地增強IBM軟件產品的價值，提升用戶體驗，驅動產品的持續創新。例如，悠樺林長期專注于復雜場景的智能決策業務，如今已在IDC最新發布的供應鏈計劃及APS榜單中坐上了本土軟件的頭把交椅，是名副其實的行業領導者。過去三年，圍繞IBM CPLEX求解器，悠樺林聚焦國內制造業，構建了領先的資源調度系統解決方案，包括需求計劃、產銷協同和高級生產排程等。悠樺林董事長、創始人肖芳芳表示，悠樺林將繼續與IBM攜手，圍繞著制造業客戶的需求，尤其希望在企業級生成式AI的方向，借助IBM豐富的產品線，在現階段的落地環節里探索更豐富、更有深度的AI應用場景。
CPLEX于2018年退出打榜，專注于客戶價值
作為商業求解器，求解性能一直備受關注。過去，不同的廠商會通過測評數據來比拼各自求解器產品的性能高低。然而，隨著廠商為了獲得好成績而針對評測問題集進行特定調整，比如研發高效的專有算法來提升求解器針對特定問題的性能, 從而逐漸脫離用戶實際場景和問題的時候，IBM在INFORMS2018大會上，宣布CPLEX退出測評并刪除測評數據，讓CPLEX的研發團隊把時間和精力放在解決用戶的實際問題和需求上面。IBM認為，用戶不斷變化的實際需求才是求解器產品的性能和功能應該關注的重點，通過深入了解用戶的使用場景，研發團隊能夠為用戶提供更為精準的解決方案，從而提升用戶的使用體驗。
除此之外，打榜評測結果也與問題集的選擇準則有關系。測評問題集公開時間長，各大廠商可以在問題集的問題中通過程序識別到特定的問題，然后對特定問題應用特定的代碼之類的解題技巧，以達到更好的打榜成績。而且為了測試各求解器的極限性能，問題集不一定是典型的常見問題，有些反倒是非典型非常見的問題。在打榜過程中，針對非典型非常見的問題進行調優，對于解決普通用戶面臨的真實世界的問題而言，其性能也不會有太大參考意義。而業界權威的測評團隊最后一次公開的MIP測評數據集是MIPLIB2017，此問題集已有6年的歷史，已經難以準確模擬客戶真實世界的場景問題。而在當下使用MIPLIB2017版本的數據再進行求解器的性能對比，就缺少了些現實意義。
IBM專注于為企業提供成熟安全的軟件應用和解決方案，雖然退出了業界權威的測評，在IBM軟件全球研發體系的實力加持之下，CPLEX性能和功能一直會根據客戶的需求而不斷與時俱進，保持世界領先水平。 CPLEX在版本迭代之間內部性能的對比也在持續進行，并且有著顯著提升，在多樣的復雜的場景下完全可以滿足客戶的生產要求。不僅如此，CPLEX內部采用的算法是經過精心設計和優化的，在處理復雜的優化問題時，CPLEX能夠迅速出解，節省企業寶貴的時間和資源，讓企業省心和安心。
IBM CPLEX前沿探索
而且在前沿技術探索方面，IBM結合了傳統的決策優化方法和量子計算的優勢，以期在解決某些特定的優化問題時能夠實現比傳統計算方法更高的效率。在傳統的決策優化問題中，比如運籌學中的車輛路徑問題、生產調度問題等，往往需要通過數學模型來描述問題，并利用算法尋找問題的最優解或近似最優解。然而，當問題的規模增大，變量和約束增多時，傳統的優化方法可能會遇到計算效率低下的問題。量子計算作為一種新的計算范式，有望在解決某些類型的優化問題上展現出比傳統計算更強的能力。IBM量子決策優化技術通過結合傳統的決策優化方法和量子計算的優勢，試圖在復雜的決策優化問題上取得突破，為用戶提供更高效的優化解決方案。
了解更多關于IBM ILOG CPLEX產品的信息，請訪問： https://www.ibm.com/cn-zh/products/ilog-cplex-optimization-studio
作者簡介：
曹文瑞在IBM大中華區大數據與人工智能產品線擔任數據科學家，專注于大數據計算、人工智能和運籌優化等相關的技術支持和客戶服務工作。加入IBM之前，曾在外資銀行與金融科技行業擔任算法工程師，積累了多年工作經驗，在大數據單機計算的分布式改造與人工智能算法落地方面經驗豐富。
關于IBM
IBM 是全球領先的混合云、人工智能及企業服務提供商，幫助超過 175 個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，并獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的超過 4000 家政府和企業實體依靠 IBM 混合云平臺和 Red Hat OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業云解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。了解更多信息，請訪問：https://www.ibm.com/cn-zh
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