*По результатам исследования на эталонном пакете задач
библиотеки MIPLIB2017

ArhiPlex

Самый производительный коммерческий солвер в мире от компании ARHITEX *

Самый производительный коммерческий солвер России от компании ARHITEX *

На сайте ArhiCloud Вы можете провести
расчеты ваших задач уже сейчас
Также имеет облачную версию — ArhiCloud
ArhiPlex
Солвер ArhiPlex

*По результатам исследования на эталонном пакете задач библиотеки MIPLIB2017

Самый производительный коммерческий солвер в мире от компании ARHITEX *

На сайте ArhiCloud Вы можете провести
расчеты ваших задач уже сейчас
Также имеет облачную
версию — ArhiCloud
Первый в мире по производительности
Используется методика Hans Mittelman тестирования ПО в сфере оптимизации
Методика получила признание ведущих мировых разработчиков солверов, таких как Gurobi, CPLEX, FICO XPRESS, COPT
Высочайшая производительность
солвера ArhiPlex подтверждена результатами исследования на эталонном пакете задач библиотеки MIPLIB2017
Опережает все существующие коммерческие и open-source солверы
Оптимальные решения
за минимальное время
продемонстрировал солвер ArhiPlex на масштабном комплексе реальных тестовых задач, составленном ведущими мировыми аналитиками и разработчиками оптимизационных моделей
Десятки миллионов переменных и ограничений обрабатывает солвер ArhiPlex
Колоссальные объемы переменных и ограничений
обрабатывает российская разработка от компании ARHITEX, что невозможно сделать при использовании других солверов, не говоря уже о ручных вычислениях
Программное обеспечение быстро настраивается под конкретные цели, предоставляя уникальные расчеты, оптимальные для каждого клиента
Решение различных задач
оперативного, среднесрочного и стратегического производственного планирования, а также распределения ресурсов в различных отраслях: энергетике, металлургии, нефтехимии, пищевой промышленности, логистике и других предлагает солвер ArhiPlex
Эффективное использование техники
и производственных площадей благодаря внедрению солвера позволяет организациям не только минимизировать издержки, но и открывает новые возможности для повышения эффективности работы персонала и оборудования с максимальной экономической выгодой
Солвер позволяет находить более оптимальные варианты организации производства и логистики без привлечения капитальных вложений
Показать еще
Отрасли, где уже применяется солвер ArhiPlex
Горная добыча
Создали эффективную систему планирования работ в горных карьерах и обеспечили бесперебойную добычу породы
на 2-2,5 %
снизилась себестоимость продукции
Результат:
Пищевая промышленнсть
Оптимизировали производство молочной продукции, снизили себестоимость товаров и увеличили маржинальность
на 3 %
были сокращены издержки
Результат:
Горная металлургия
Выстроили эффективную цепочку производственно-экономического планирования, что позволило снизить себестоимость продукции и увеличить прибыль предприятия
на 2,5 %
снизилась себестоимость продукции
на 1,2 %
увеличилась прибыль
Результат:
Цветная металлургия
Создали оптимальный график производства для одного из крупнейших российских металлургических комбинатов, снизив время цикла плавки и периоды простоя оборудования
на 2,3 %
снизили среднее время цикла плавки
Результат:
Химическая промышленность
Выстроили систему календарного планирования производства для химического холдинга
на 5 %
увеличили закрытие спроса
Результат:
Судоходство
Логистика и ЖД перевозки
Управление складами
Нефтегазовая промышленность
Энергетика
Ритейл
Создали эффективную систему планирования работ в горных карьерах и обеспечили бесперебойную добычу породы
Задача:
Крупный горно-обогатительный комбинат, входящий в состав одного из самых больших холдингов РФ, ведет разработку месторождения открытым способом. Десятки самосвалов и экскаваторов в круглосуточном режиме производят добычу более 10 тысяч тонн полезных ископаемых в сутки и доставляют их в производственные цеха. Необходимо обеспечить эффективное оперативное и среднесрочное планирование горных работ, чтобы минимизировать издержки, связанные с простоем техники и колебанием объемов и качества руды. А также уменьшить затраты из-за неоптимальной очередности отработки участков карьера, а также за счет рационального распределения техники.
Решение:
С помощью ArhiPlex подготовили цифровую модель эффективной поэтапной разработки карьера. Был определен посуточный график работы самосвалов и экскаваторов, сведено к минимуму время простоев техники, что обеспечило фиксированный объем добычи породы. Решая задачи среднесрочного планирования, солвер позволил сформировать очередность отработки участков карьера с четким размещением техники. Учли особенности горной добычи: разное количество и неодинаковые объемы сырья, неравномерное залегание породы, высокий износ горного оборудования, ограничения по количеству одновременно работающих машин.
Результат:
Горно-обогатительный комбинат наладил бесперебойную и равномерную добычу породы, а также снизил затраты, связанные с простоем техники и рабочего персонала, на 2−2,5%.
Оптимизировали производство молочной продукции, снизили себестоимость товаров и увеличили маржинальность
Задача:
Компания занимается производством молочной продукции на 7 площадках, расположенных в разных регионах — от центральной России до Западной Сибири. В год выпускается десятки тысяч единиц продукции по 5 тысячам наименований. Требуется сформировать график производства с учетом спроса, обеспечить равномерное распределение нагрузки на оборудование и добиться сокращения времени хранения сырья.
Решение:
Разработали цифровой двойник и при помощи солвера ArhiPlex определили
оптимальную последовательность производства товаров на линии, обеспечившую эффективную загрузку оборудования и персонала. Был разработан график выпуска товаров исходя из имеющихся прозводственных и складских мощностей, потребностей рынка сбыта, срока годности и особенностей хранения сырья и готовых товаров.
Результат:
Компания смогла достичь экономического баланса между объемом производимой продукции и ее сбытом, снизить себестоимость готовых товаров и повысить их конкурентноспособность, а также увеличить маржинальность. Издержки были сокращены на 3%.
Выстроили эффективную цепочку производственно-экономического планирования для горно-металлургического холдинга, что позволило снизить себестоимость продукции и увеличить прибыль предприятия
Задача:
Крупный горно-металлургический холдинг осуществляет добычу руды, а также металлургическое производство на площадках, расположенных в различных регионах страны — от Дальнего Востока до северо-запада России. Объем производства составляет более 200 тысяч тонн металла в год. Необходимо выстроить единую систему экономического планирования для всей цепочки производства, которая обеспечит максимизацию прибыли.
Решение:
Была создана оптимизационная модель для расчета в солвере ArhiPlex производственной цепочки холдинга. В нее вошли все (более 10) производственных бизнес-единиц холдинга. На основе подробного анализа работы добывающего, обогатительного и металлургического переделов был сформирован детальный план деятельности предприятия исходя из мощности оборудования, графика его текущего ремонта и замены, характеристик складских мощностей и особенностей транспортных потоков между бизнес-единицами. При планировании солвер позволил учесть множество альтернативных производственных маршрутов и режимов работы оборудования бизнес-единиц, а также ограничения по загрузке агрегатов. Кроме того, были скоординированы логистические потоки внутри предприятия и создана оптимальная схема реализации продукции.
Результат:
Холдинг добился снижения себестоимости производимой продукции на 2,5%, а также увеличил прибыль на 1,2% за счет перераспределения цепочек сбыта продукции и полуфабрикатов.
Кейс №1
Сбалансировали материальные потоки в сложных цепочках оборудования горно- металлургического холдинга, что привело к снижению себестоимости продукции
Задача:
Производственная база крупного горно-металлургического холдинга включает в себя более 1500 единиц оборудования и 3000 конвейерных линий. Необходимо выявить причины и устранить дисбаланс в измерениях материальных потоков и несогласованность в отчетных формах производства.
Решение:
Разработали цифровой двойник и при помощи солвера проанализировали состояние материальных потоков в организации. Цифровая модель позволила обнаружить проблемы в точности измерительных узлов и их размещении на этапах производства продукции. Это сказывалось на расчетах норм потребления сырья, что приводило к некорректному планированию производственных показателей в целом. Использование солвера помогло сбалансировать материальные потоки исходя из погрешностей в измерениях, допускаемых техническими приборами, а также выявить оборудование, которое нуждается в замене или переоснащении.
Результат:
Горно-металлургический холдинг снизил себестоимость выпускаемой продукции на 0,7% за счет создания сбалансированной системы материальных потоков, обеспечившей рациональное соотношение между нормами расхода сырья, материалов и выпускаемой продукцией.
Кейс №2
Создали оптимальный график производства для одного из крупнейших российских металлургических комбинатов, снизив время цикла плавки и периоды простоя оборудования
Задача:
Один из крупнейших российских металлургических комбинатов ежегодно производит более 6500 тысяч тонн стали конвертерным методом и более 900 тысяч тонн стали в электроплавильных печах. В цехах работает более 1500 рабочих. Необходимо создать оптимальный график работы оборудования, минимизировав периоды его простоя и повысив ритмичность производства.
Решение:
Разработали оптимизационную модель — цифрового двойника и при помощи солвера ArhiPlex повысили точность планирования выполняемых операций. Детально проанализировав специфику конвертерного и электросталеплавильного производства, информационная система помогла определить необходимые технологические параметры для выпуска стали, обеспечивая качество и нужный объем продукции. При разработке графика были учтены параметры, влияющие на издержки: расход электроэнергии, длительность плавки, загруженность технического персонала, периоды планово-предупредительных ремонтов и горячего простоя оборудования.
Результат:
Металлургический комбинат повысил производительность оборудования за счет снижения горячих простоев на 2,3% и снизил среднее время цикла плавки.
Кейс №1
Выстроили систему календарного планирования производства для химического холдинга, увеличив процент закрытия спроса на 5%
Задача:
Крупный химический холдинг, на производственных площадках которого работает порядка 8,5 тысяч сотрудников, выпускает более 170 наименований продукции общим объемом свыше 1 млн тонн в год. Требуется сформировать календарный план производства работ с учетом параметров спроса, минимизировать время простоев и ремонта оборудования, а также сократить потери при частом переключении режимов работы агрегатов.
Решение:
Создали цифровую модель и при помощи солвера ArhiPlex выстроили эффективную систему планирования производства. В ее основу была положена оптимальная схема переходов между различными режимами работы оборудования с учетом возможностей, которые дают сложные комбинации переключений. Наибольший эффект был достигнут в планировании графика работы экструдеров, что повлияло на всю производственную цепочку в целом, и в итоге позволило рационализировать использование складских помещений.
Результат:
Химический холдинг добился максимизации обеспечения плана производства и сократил простои оборудования. Благодаря оптимизационной модели удалось увеличить закрытие спроса на 5%. Также созданная система планирования позволила на 6% сократить объемы производства полуфабрикатов — переходной продукции, не являющейся целевой для данной организации.
Кейс №2
Сформировали эффективную систему календарного планирования отгрузок и перемещений для химического холдинга, позволившую максимизировать процент обеспечения спроса
Задача:
Крупный нефтехимический холдинг круглосуточно осуществляет производство на трех заводах с последующим хранением продукции на складских терминалах, расположенных в разных регионах Российской Федерации, всего порядка 50 штук. Учитывая сложность инфраструктуры организации, необходимо разработать эффективную систему календарного планирования отгрузок и перемещений в разных вариациях логистических цепочек, субъектами которых являются завод, склад и клиент. Это должно ускорить сам процесс планирования, снизить объем ручного труда и вероятность возникновения ошибок.
Решение:
Создали оптимизационную модель и с помощью солвера ArhiPlex сформировали календарный план отгрузок и перемещений, позволивший учесть мощность заводских и внешних складов по размеру запасов и объему погрузо-разгрузочных работ, а также характеристики грузоподъемности спецтехники и оборудования. Отдельно были проанализированы параметры спроса, что обеспечило равномерность отгрузок с заводских складов.
Результат:
Нефтехимический холдинг увеличил оборачиваемость запасов, оптимизировал транспортные затраты и повысил уровень клиентского сервиса, добившись максимизации обеспечения спроса при имеющихся ограничениях.
Как происходит внедрение
Несколько шагов до первых результатов
Уточняем задачу и анализируем
бизнес-процессы
Создаем математическую модель бизнеса — цифровой двойник
Подбираем источники данных и собираем дата-сет под задачу
Загружаем цифровой двойник и дата-сет в солвер, проводим апробацию и убеждаемся в принципиальной пригодности предлагаемого решения для бизнеса, улучшаем качество исходных данных
Создаём MVP и подтверждаем достижимость эффектов для бизнеса
Запускаем пилот на ограниченном сегменте бизнеса
Внедряем решение и масштабируем на актуальных дата-сетах
Этап 01
Этап 03
Этап 05
Этап 07
Этап 06
Этап 04
Этап 02
Этап 08
Развиваем и увеличиваем эффект
Купите лицензию ArhiPlex
и получите компоненту
ArhiOMO бесплатно

Приобретая лицензию ArhiPlex, компонента ArhiOMO предоставляется бесплатно.

ArhiOMO - собственный программный пакет на основе Python, который поддерживает широкий набор возможностей для формулирования, решения и анализа моделей оптимизации
Максимальная скорость
и простота
  • Повышенная скорость разработки, но меньшая гибкость
  • Максимальная простота и модульность сборки
  • Не требует более высокой квалификации сотрудников

ArhiPlexPY

библиотека для Python
  • Широкий набор готовых модульных решений для формулирования, решения и анализа моделей оптимизации
Максимальная гибкость
и кастомизация под задачи
  • Поддержка широкого спектра задач с ручной адаптацией и доработкой
Создавайте модели из готовых модулей
  • Повышенная гибкость и детальность разработки моделей
программный пакет на Python
  • Повышенная сложность написания или доработки моделей
  • Необходимы высококвалифицированные специалисты
Создавайте модели из базовых компонентов

ArhiOMO