量子計算對新一代物流管理的衝擊
文章來源:文/編輯部特約撰稿人
本文作者是編輯部特約撰稿人,隱姓埋名高深莫測,是台灣武功高強的獨行俠,曾職於國際快遞公司,擔任供應鏈分析與管理工作。經歷於各大物流企業與貨主企業,吸收各大門派功夫,並將其融會貫通,自創一派,爾後擔任各大企業供應鏈物流顧問工作,對台灣物流發展有獨特的眼光,總是能夠洞燭機先,布局未來。近年來,在研究與實踐中,不斷提出科技趨勢與產業創新發展策略,希望能為台灣供應鏈產業注入活水。(編輯部)
量子計算(Quantum Computing)是最早的理論基礎源自1969年,1980年代還處於理論探索的時代,2011年加拿大D-Wave公司推出全球第一套號稱商用量子電腦,但是到目前為止,世界各國所提出的量子電腦嚴格來說都只能做特定的計算,離真正的泛用型商業化(例如如預測氣候變遷、藥物最佳成分組合、材料配方最佳組合…等)仍有一段距離,不過猶如當年萊特兄弟首次飛行12秒,開創了人類商用飛行的序幕;量子計算再過幾年將會有更成熟的技術,對於物流界而言,量子計算應用於日益複雜的物流系統是可期待的。
關於量子計算的相關概念,目前已有許多其他文章有專文介紹,本篇不會再贅述這些基礎知識。對我們而言,我們可以這麼理解:假設有一台新的電腦,其運算速度是目前電腦的幾百萬倍,物流業可用這樣的電腦資源做那些改善?
演算法與資料傳輸的重要性
量子計算打開了物流中心與供應鏈系統「最佳化」的一扇窗,但是要能有效利用量子計算,關鍵還是相關數據的即時回報,以及演算法的設計。
物流的實務應用中,最著名的就是旅行推銷員(Traveling Salesman Problem)問題,也就是一個城市假設共有n個點需要去取件,從物流中心出發,我們希望每個點都只拜訪一次,最後再返回物流中心,要怎麼走可使總路徑最短。
假設拜訪點共有25個,就會有25X24X23…X2X1=25!(第一個點有25個選擇、第二個點有24個選擇…依此類推),這個值大概是「1.55X1025」。要在這麼多排列組合中找到最佳路線,假設電腦每一秒可計算「1013」個路線(每秒計算一兆次,已經是超級電腦等級),也需要「1.55X1012」秒,而一年有 3.1536X107秒,大約需要「5X104」年才能算完,就算是祖孫三代都不停歇,也無法完成此計算。
然而實務上的問題不光是如此:每台貨運車輛在都會間的最後一哩配送,每天至少都是20~40個點,而且以往 我們的運具種類少,因此在做路線最佳化時,大概只需考慮最佳路線這件事;現在(甚至以後),貨運運具種類越來越多,除了無人機、無人車,還有人類駕駛員的電動小車、甚至派送員騎的機車、自行車。
也就是說,如果有n個物流配送點,每個配送點可選擇m種運具,光是運具的排列組合就有「m x m x m .…= m2」種,再考慮最佳的路線求總運輸成本最低,而且這個計算尚未考量各運具所在道路的車流狀況,有時候算出的最短路徑說不定剛好就是塞車的路徑。
在演算法設計上,就好像要計算1+2+3…100的累加,我們可以很直覺利用一個100次的循環,每次把數字依序加入,最後得到結果;也可以利用「(100(100+1))/2」這個公式直接算出來;要計算哪條路徑最短,我們可以使用暴力破解(brute force)方式,先窮舉所有可能的路徑,逐一計算其運輸成本,全部算完後再決定最佳路徑,也可透過啟發式演算法,找到「近似最佳」的路徑。
演算法好壞有著天壤之別,如果使用較差的演算法,或許透過量子電腦可算出最佳解,但是需要耗用較多時間,這些計算時間都代表成本,如果要花很多錢計算去找出最佳解,反而減損了最佳解所帶來的實際效益,因此好的演算法才是最佳化的硬道理。
而在資料的即時回報上,這也是量子計算過程中需要管理者多關注的議題,因為屆時「計算力」已不是問題,問題是我們是否即時餵給中央系統正確的資料!
例如物流中心目前正在路上的各種運具,每分鐘需回報一次自己所在位置與狀態(包括車輛剩餘的油量、電量、目前載重),以及系統對於目前各運具所在位置與道路擁擠狀況,因此這些車輛上必須有相關的IOT設備,將訊息自動回報給物流中心後,物流中心彙整再批次送上雲端交給量子電腦計算。
可想見,我們所謂的即時,最多只能以「一分鐘」為單位,因為如果上傳的是五分鐘、十分鐘前的數據給中央系統,算出來也是五分鐘、十分鐘以前「應該」的最佳化狀態,拿五分鐘前的最佳化狀態指令作為物流資源的調度,恐怕會拉大實際運作的差距。
就拿「十分鐘」來說,十分鐘對一個物流系統而言,已經有很多事又變化,例如原本客人的訂單可能被取消、更改配送地點、緊急訂單加入、或是又有100個新的消費者下單…,而量子計算對於這類多變的動態環境,有機會把「物流最佳化」這件事真的做出來。先決條件就是,是否真的有即時把資料餵給系統。
資料來源:https://www.logisticnet.com.tw/publicationArticle.asp?id=1065
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帶電量公式 在 懂能源 Facebook 的最佳貼文
🇨🇳中國大陸核能發展報告2019🇨🇳
中國大陸「電力發展十三五規劃」方案,設定2020年核電裝機達到58 GW的目標,相較於2018年已商轉的44.6 GW,未來2年預計每年約需6~8部機組投入營運。
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中國大陸三代核電採用更高的安全標準和60年壽命的設計要求,首批AP1000及EPR核電的上網電價估算約為人民幣0.50元/度。近期批量建造的華龍一號、CAP1000的上網電價,估算可降至約人民幣0. 43元/度,長期規模化發展後有再降至人民幣0.40元/度的潛力。(人民幣1元約新台幣4.6元)
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在全球化石能源價格下滑、新能源成本持續下降、電力過剩的背景下,中國大陸三代核電將面臨營運環境的主要挑戰為:
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1⃣部分省份的核電利用率低,核電消費無保障。
簡單來說是因為核電廠多集中在沿海地帶,而各沿海省政府間缺乏政策溝通與協調的情況下,加上電網基建無法將電順利傳輸至內陸地區,而各地方又優先保護本地發電業者及產業,造成生產的電力無地方去的問題,形成一種浪費。
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有人問,如果生產過多,那把它暫時關掉不就好了?這就是核電與其他能源間最大的不同了,如果是傳統火力機組,當發現發太多電卻沒人用時,可以用降載的作法來降低發電量,同時也可以減少燃料的消耗,你可以將它想像成超大型瓦斯爐的概念(但燃煤的反應能力可能會比油或氣遲緩一些)。
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核能發電則因為核分裂本身的特性,不可能愛開就開要關就關,一部分也是為了確保核能安全,所有的動作都有嚴格的程序與SOP。
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綠能則僅能用預測天氣與風速的方法來優化系統效率,也很難控制。這也是為什麼諸如紐西蘭等綠能占比極高的國家,在能源發展策略中仍認為非再生能源於可見的未來依然無法被完全取代的原因,因為火力機組的調度彈性在整個電力系統中,依然有提升系統效率與維持穩定的重要價值。
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2⃣交易電價下降給核電發展帶來壓力。
核電上網電價是根據當地煤電標竿電價核定。由於煤電標竿電價降低,大部分核電機組的上網電價也在不斷下降。
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簡單來說,如果台幣緊跟美元,美元跌,短期台幣可能會漲,但長期央行為了穩定匯率與物價,可能會促使台幣價格下降至原先美元兌台幣匯率的水準。這是一種政府穩定經濟的政策手段,儘管這個案例與金融市場的邏輯有些差距,但我們可以將其想像為一種「看不見的手」對於經濟活動的干預與影響。
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在這個案例上,由於中國大陸的核電電價是跟著煤電走,煤電的電價走低,核電電價因為配合政策規定也跟著下跌,利潤便減少了,如果又發生鈾礦價格上漲,或基本工資調漲導致人力成本增加,那要怎麼辦?抗議怕政府派魔術師來表演消失魔術,最後也只好共體時艱了。
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核電與綠能很相似的地方是,兩者都很吃前期的建置成本,相較於主要吃原物料價格波動的火力,核與綠的發電時間越長對它們就越有利,這也是為什麼這兩人特別容易吵架的其中一項原因,因為也只有它們最需要搶鐵王座,啊... 這個靈感源自權力遊戲,就是要搶優先權的概念。
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中國大陸的核電發展,預計2035年核電占比提高至10%左右,以上核電利用率和上網電價過低的現象可能更加凸顯,必須有更明確的中央核電政策支持,優化電源布局,並解決核電業者的營運壓力,才有利於核電的發展。
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那麼,你覺得呢?電力系統的背後往往都有一系列精密的計算公式,能源本身就是一門由各種利益交織而成的古老行業,從最早的瓦斯燈或電燈的抉擇,到AC戰DC,後來又有水火之爭、火核之戰、馬夫戰汽車到現在的核綠衝突,在能源的歷史中,衝突是個再正常不過的事情,但也因為衝突,人們才能開始對話,透過對話,才能促使社會往下一個世代前進,而你心目中的未來能源地圖與想像又是什麼畫面呢?
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☢ 知道更多:
林祥輝(2019),「中國大陸核能發展報告2019,截至2018年底,核電機組有44部,合計44.6 GW,裝置容量約占2.35%;2018年核能發電量約占4.22%,2035年要提高至10%」,能源知識庫,https://km.twenergy.org.tw/Data/db_more?id=3627 (瀏覽於2019年5月17日)
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#中國 #核能 #權力遊戲 #能源遊戲 #鐵王座
#小編希望JonSnow不要被編劇掛掉就好
帶電量公式 在 Bradley說故事 Youtube 的最讚貼文
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