Математические алгоритмы, создающие добавленную стоимость.

Математические алгоритмы, создающие добавленную стоимость.

Новый формат на канале — интервью. Сегодня с нами Алексей Тарасов, специалист по применению математического моделирования в бизнес-задачах.

— Алексей, каким бизнесам может пригодиться матмоделирование?
— Как выразился недавно один из моих заказчиков, «матмодели всеядны в хорошем смысле». Они помогают логистам, финансистам, маркетологам, тем, у кого физическое производство, и т. д. Для логистов актуальны моделирование цепи поставок, управление запасами, распределение ресурсов (складские остатки, автомобили), расчет тарифов. Финансисты заинтересованы в прогнозных и скоринговых системах. Примеры из производства — создание расписания работы станков и раскрой материалов. Маркетологи хотят сделать инвестиции более конверсионными, более прибыльными. В общем, множеству бизнесов могут помочь матмодели, нужно обсуждать индивидуально.

— Расскажи какой-нибудь кейс о прибыли.
— Самый яркий — кейс про алмазы. Есть программы, которые сканируют необработанные алмазы и на выходе дают план, как из него должны быть выпилены бриллианты максимально возможной массы. Эти программы существуют 20 лет и предельно вылизаны, борьба при увеличении массы идет за десятые и сотые процента. А мы создали программу огранки, которая дает дополнительно 2-3 процента массы. При общем рынке бриллиантов в 15 миллиардов долларов это потенциально составляет 300–400 миллионов долларов. Проект был сделан для компании Octonus, разработчика оборудования и программного обеспечения для оценки огранки алмазов. Ядро созданного алгоритма представляло задачу нелинейного программирования.

— Задачи бизнес-оптимизации обычно решаются с помощью нелинейного программирования?
— Зависит от задачи. В нашем активе линейная и нелинейная оптимизация (программирование), машинное обучение, распределенные вычисления, big data, дискретная и вычислительная геометрия. Например, с помощью машинного обучения мы сейчас разрабатываем для одной компании рекомендательные сети и алгоритм эффективного участия в аукционах, а с использованием методов целочисленного линейного программирования делали маршрутизацию трафика для Huawei и маршрутизацию контейнерных перевозок для ПАО «ТрансКонтейнер».