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
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過10萬的網紅親子天下,也在其Youtube影片中提到,迎戰AI時代,打造最具創意思考力的人才! 用熱情Passion來學習 以專案Projects思考解決問題 與同儕Peers共創造 以玩心Play大膽探索未來 李開復 X 林大涵 X 唐鳯 X 陳良基 X 葉丙成 X 劉軒 X 蘇文鈺 X 蘇仰志 跨界領袖齊聲推薦 瑞斯尼克的專業生涯都在探索...
理工科技對世界的重要性 在 畫說有一天 Facebook 的精選貼文
#回憶修理工廠 美妙之處在於,能讓想像悠遊於兩個世界,強烈的畫面感彷彿吉卜力筆下,一如既往的角色純真、勇於冒險犯難的純然本質。而在疫情延燒的當下,能有一部暫時轉移你焦慮的美好小品,能喚回一點對過去記憶的回味,並理性挺身繼續向前。
由吉卜力工作室動畫《神隱少女》《霍爾的移動城堡》製作人的第一部小說,就宛如看一部紙上電影,來到回憶修理工廠的女孩琵琶,看到記憶化做萬物,閃亮新鮮,卻有說不上來的奇特與違反常理,如同誤入油屋的千尋,從接受到努力工作以找回那重要的人與事。
琵琶在努力想修復匠人外公臨死前交給她的人偶,也在回憶修理工廠學習與工作,試圖找回外公過世時,自己失去的那段記憶。
▍記憶對你來說是什麼?
向來擅長在現代科技不斷往前之時,不忘提醒過往回憶與傳統技藝重要性的宮崎駿,如作家陳曉唯在推薦序引用了宮崎駿的信念:「只要相信,就有希望,相信早已遺忘的東西、未曾留意的東西、以為早就失去的東西,這些事物到現在一定都還存在。」
書中開宗明義劃出的兩個城區,就是極度新端科技與傳統匠人保存手藝的矛盾世界,能看出這位製作人同樣傳承了宮崎駿的理念,並且不斷的提醒你:「如果無法珍惜過去,就無法思考未來。」即便是過往回憶已不復見,同樣不會消失或被取代。
套用到現在大家瀰漫的焦慮與緊張氛圍,或許無法那麼快的回到以前相處模式,甚至以後都有可能改變的生活狀態,依然不可忘記我們曾經都有的溫度、人還能有保有善良的選擇。
這是一部將記憶化做美好事物重新觀看的作品,也是一部值得大人看的童話,或許能喚起你曾經也是個小孩的純真目光。
#神隱少女 裡提過:「曾經經歷過的不會忘記,只是想不起來而已。」或許我們長大後,在庸碌與磕碰間都暫時忘記了,是什麼讓你走到了這裡。
願你我都別忘記自己的初心。
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感謝 皇冠出版(香港)的邀請,捎來了一部奇幻紙上電影🎬
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《回憶修理工廠》- #石井朋彥
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理工科技對世界的重要性 在 遠見雜誌 Facebook 的最佳貼文
【台灣科技人才荒有解?】
世界慢下腳步,台灣反而加速。
科技業讓台灣捱住經濟的衝撞,角色愈形吃重。但越過2020年拐點後,台灣科技業卻也面臨著一個避不掉的課題——人才荒,若不積極以對,恐落入由盛轉衰的命運。
人才是國力根本,而台灣卻因為理工博碩士劇減;科技人才被大廠磁吸,導致中小企業乏人所用,人才嚴重失衡;本土科技業產能的擴充,以及全球的積極搶才,造成人才供不應求。
目前包括政府、產業界和學界都已意識到造才、養才的重要性,尤其,科技部更意識到,未來,科技的應用將無所不在,因而計劃透過全民科技素養提升,讓2030年人人化身成為科技新貴……
⚡科技島的下個願景:2030年,全民都是科技新貴! https://bit.ly/2Zs7i4Q
⚡教育部長潘文忠:讓全民STEM能力再進階 https://bit.ly/3auaGCm
⚡硬體高手必備程式語言,成為科技趨勢「整合者」 https://bit.ly/2ZqCxx7
⚡深化人文素養,軟體新貴成為問題「定義者」 https://bit.ly/2M4BKPs
⚡李開復:AI涵養成工作者標配,未來人人都是科技人 https://bit.ly/3iVMpHW
理工科技對世界的重要性 在 親子天下 Youtube 的精選貼文
迎戰AI時代,打造最具創意思考力的人才!
用熱情Passion來學習
以專案Projects思考解決問題
與同儕Peers共創造
以玩心Play大膽探索未來
李開復 X 林大涵 X 唐鳯 X 陳良基 X 葉丙成 X 劉軒 X 蘇文鈺 X 蘇仰志
跨界領袖齊聲推薦
瑞斯尼克的專業生涯都在探索創新與科技的綜效,特別是針對兒童。在《學習就像終身幼兒園》一書中,他破解了一般人對於創意的迷思(例如,創意僅限於藝術),並針對創意思考的實際運作與驚人結果,提供了令人信服的範例與案例研究。他也鑽研迷人的創意思考動力學,以及他所謂的創意思考螺旋(Creative Learning Spiral),這歸功於他在麻省理工學院媒體實驗室的突破性研究,讓我們在概念上能更加了解這些動力學,以及它們對教育的重要性。你會在這本書中發現,他的研究價值不僅止於學術範圍。他和團隊已經研發出程式、裝置和活動,催化了全世界幾百萬青少年的創意能量。
────「世界的教育部長」肯.羅賓森(Ken Robinson),《讓天賦自由》等書作者
《學習就像終身幼兒園》匯聚最多聰明腦袋的MIT,媒體實驗室主持人教你「創意思考」的方法!
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