*По результатам исследования на эталонном пакете задач
библиотеки MIPLIB2017, а также QPLIB и MINLPLib

ArhiPlex

Самый производительный коммерческий солвер в мире от компании ARHITEX *

Скачать исследование

Оставить заявку

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

*По результатам исследования на эталонном пакете задач библиотеки MIPLIB2017, а также QPLIB и MINLPLib

Самый производительный коммерческий солвер в мире от компании ARHITEX *

Скачать исследование

Оставить заявку

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

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:

Подробнее

Пищевая промышленность

Оптимизировали производство молочной продукции, снизили себестоимость товаров и увеличили маржинальность

на 3 %

были сокращены издержки

Результат:

Подробнее

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:

Подробнее

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:

Подробнее

Химическая промышленность

Выстроили систему календарного планирования производства для химического холдинга

на 5 %

увеличили закрытие спроса

Результат:

Подробнее

Судоходство

Выстроили систему управления ледокольным сопровождением и маршрутизацией судов, повысив пропускную способность арктических маршрутов

на 10 %

снизили эксплуатационные издержки на проводку судов

Результат:

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

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.

Задача:

Оператор ледокольного флота обеспечивает проводку судов в акваториях со сложной ледовой обстановкой, включая арктические направления. В управлении находятся атомные ледоколы и транспортные суда различных ледовых классов, взаимодействующие в условиях ограниченных ресурсов и высокой неопределенности. Планирование осложнялось изменчивостью ледовой обстановки, необходимостью формирования караванов и соблюдением приоритетов проводки, что приводило к неравномерной загрузке флота и увеличению времени ожидания судов. Требовалось создать систему, обеспечивающую согласованное управление движением и эффективное использование ледокольных мощностей.

Решение:

Разработали оптимизационную модель на базе ArhiPlex, учитывающую состояние ледового покрова, характеристики ледоколов и судов, ограничения маршрутов и правила формирования караванов. Модель позволила выстраивать согласованные сценарии проводки, распределять ресурсы флота и формировать оптимальные маршруты с учетом множества факторов. Использование методов многокритериальной оптимизации обеспечило возможность оперативной корректировки решений при изменении внешних условий.

Результат:

В результате удалось снизить совокупные эксплуатационные издержки на проводку судов на 10%, повысить пропускную способность маршрутов и сократить время ожидания судов. Управление ледокольным сопровождением стало более предсказуемым и устойчивым в условиях высокой неопределенности.

Оптимизировали планирование железнодорожных перевозок и управление вагонным парком, снизив логистические затраты и повысив оборачиваемость подвижного состава

Задача:

Крупная промышленно-логистическая компания осуществляет перевозку сырья и готовой продукции по железной дороге, управляя парком из более чем 25 000 вагонов и взаимодействуя с разветвленной сетью грузоотправителей и инфраструктурных объектов. Высокая сложность логистической системы и большое количество ограничений приводили к неэффективному использованию вагонов, увеличению простоев и росту операционных затрат. Требовалось выстроить систему, способную автоматически формировать оптимальные планы перевозок и синхронизировать работу всех участников цепочки.

Решение:

Разработали оптимизационную модель — цифровой двойник железнодорожной логистики, реализованный с использованием солвера ArhiPlex. Модель учитывала параметры транспортной сети, характеристики вагонного парка, объемы и направления грузопотоков, а также инфраструктурные и операционные ограничения. Это позволило формировать сбалансированные планы перевозок с учетом множества факторов и оперативно пересчитывать их при изменении условий.

Результат:

Компания снизила логистические затраты на 9% за счет оптимизации маршрутов и сокращения порожнего пробега, увеличила оборачиваемость вагонного парка на 11% и сократила время простоев. Внедрение решения обеспечило переход к централизованному и более точному управлению перевозками, повысив общую эффективность логистики.

Выстроили эффективную систему управления складской сетью и размещения запасов, снизив логистические издержки и повысив оборачиваемость

Задача:

Торгово-производственная организация с широкой географией поставок управляет сетью складских комплексов, обеспечивающих хранение и распределение продукции. Из-за колебаний спроса, ограничений по емкости и различной степени загрузки объектов возникал дисбаланс в запасах, увеличивались издержки на хранение и замедлялась обработка заказов. Возникла необходимость в инструменте, который позволит выстроить целостную систему управления потоками и повысить эффективность использования складской инфраструктуры.

Решение:

Построили математическую модель складской сети на базе солвера ArhiPlex, которая отразила взаимосвязи между спросом, остатками, характеристиками складов и операционными ограничениями. Это позволило определить рациональную схему размещения запасов и перемещений между объектами с учетом текущих и прогнозных условий. Модель обеспечила согласованную работу всех элементов системы и возможность оперативной корректировки планов при изменении входных данных.

Результат:

В результате удалось сократить избыточные запасы и сопутствующие расходы, ускорить обработку заказов и повысить оборачиваемость продукции. Управление складской сетью стало более прозрачным и предсказуемым, что положительно сказалось на уровне сервиса и общей эффективности логистики.

Повысили эффективность управления вторичной логистикой нефтепродуктов, снизив транспортные издержки и улучшив уровень сервиса

Задача:

Нефтегазовая компания осуществляет доставку нефтепродуктов с распределительных терминалов до широкой сети потребителей, включая АЗС и корпоративных клиентов. Существенная география поставок, высокая плотность заказов и необходимость соблюдения временных окон создавали значительную нагрузку на систему планирования перевозок. При этом ограниченность транспортных ресурсов и зависимость от операционных факторов приводили к неравномерной загрузке автопарка, увеличению пробегов и росту затрат. Требовалось повысить точность диспетчеризации и обеспечить согласованное управление процессами доставки.

Решение:

Построили оптимизационную модель системы вторичной логистики на базе солвера ArhiPlex, которая учитывает заказы клиентов, характеристики транспортных средств, параметры дорожной сети, ограничения по времени доставки и условия работы терминалов. На основе модели была реализована система диспетчеризации, позволяющая формировать оптимальные маршруты и распределять транспорт с учетом множества факторов и ограничений. Решение обеспечивает динамическую адаптацию планов при изменении входных данных и поддерживает устойчивую работу логистической системы в условиях высокой операционной нагрузки.

Результат:

Применение оптимизационного подхода позволило сократить транспортные издержки, снизить холостые пробеги и повысить эффективность использования автопарка. Одновременно улучшилась точность соблюдения графиков поставок и уровень клиентского сервиса. Управление доставкой нефтепродуктов стало более прозрачным и предсказуемым, что обеспечило повышение общей эффективности логистических процессов.

Обеспечили эффективный выбор состава генерирующего оборудования, повысив точность и скорость расчетов в электроэнергетике

Задача:

В рамках управления режимами энергосистемы требуется ежедневно формировать оптимальный состав генерирующего оборудования с учетом прогнозов потребления, технических параметров станций и ценовых заявок участников рынка. Высокая размерность задачи, включающая миллионы переменных и ограничений, предъявляет повышенные требования к точности и скорости расчетов. Используемые ранее инструменты не обеспечивали необходимого уровня производительности и устойчивости, что ограничивало эффективность планирования и повышало риски некорректных решений.

Решение:

Реализовали оптимизационную модель задачи выбора состава генерирующего оборудования с использованием солвера ArhiPlex. Решение позволило обрабатывать крупномасштабные математические модели, учитывающие параметры генерации, ограничения энергосистемы и рыночные механизмы. Интеграция в существующий ИТ-контур обеспечила корректное взаимодействие с внутренними системами, а изолированная архитектура — соответствие требованиям информационной безопасности и надежности эксплуатации.

Результат:

Применение ArhiPlex обеспечило высокую точность и стабильность расчетов при работе с задачами большой размерности, сократило время формирования планов и повысило качество принимаемых решений. Это позволило повысить эффективность управления режимами энергосистемы и создать основу для дальнейшего масштабирования оптимизационных решений в отрасли.

Выстроили систему управления товарными запасами и распределением в розничной сети, увеличив доступность продукции и снизив издержки

Задача:

Федеральная розничная сеть управляет широким ассортиментом товаров и распределенной инфраструктурой поставок, включающей распределительные центры и магазины в различных регионах. Высокая динамика спроса, сезонные колебания и ограничения по складским и транспортным мощностям приводили к дисбалансу запасов, избыточным остаткам на одних объектах и дефициту на других. Это негативно влияло на уровень доступности товаров и увеличивало логистические издержки. Требовалось сформировать систему, обеспечивающую согласованное управление запасами и потоками товаров по всей сети.

Решение:

Разработали оптимизационную модель управления товарными потоками с использованием солвера ArhiPlex, которая учитывает прогноз спроса, текущие остатки, параметры складской и транспортной инфраструктуры, а также ограничения по поставкам и хранению. Модель позволила определить рациональные объемы пополнения и перераспределения товаров между объектами сети, синхронизируя процессы поставок и распределения. За счет использования методов математической оптимизации обеспечена возможность оперативного пересчета решений при изменении спроса и внешних условий.

Результат:

Реализация решения позволила повысить доступность товаров на полке, сократить объем неликвидных и избыточных запасов, а также снизить затраты на логистику и хранение. Управление товарными потоками стало более точным и предсказуемым, что обеспечило рост операционной эффективности и улучшение ключевых показателей розничного бизнеса.

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

Оставить заявку

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