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中小企业同样面临遍布工业领域的各类问题，例如生产排序规划、成本削减或供应链组织等。比勒菲尔德大学正在推进的"OptimizationChat"项目，旨在开发一套帮助企业轻松解决优化问题的聊天系统，该项目获得了北莱茵-威斯特法伦州约28万欧元的资金支持。

将实际问题转化为数学模型

优化问题的解决需要权衡多种可能性，数学方法能帮助找到最佳解决方案。项目开发者指出，这需要建立形式化模型——即将实际问题精确转化为数学计算模型。目前这项工作通常由经过专业培训的人员通过与企业的长期沟通来完成，但这种方式耗时且依赖深厚而昂贵的技术知识，这恰恰成为中小企业运用数学优化的主要障碍。

"系统自动识别规划任务"

比勒菲尔德大学经济学院青年教授Michael Römer博士解释道，OptimizationChat将大幅简化这一流程："系统接收自然语言描述，自动识别背后的规划任务。对于模糊假设会主动询问，并提示缺失信息。同时还能协助自动采集和处理企业优化所需的数据。"

从用户对话到优化模型

据Römer博士介绍，OptimizationChat将用户对话结果转化为优化模型——这种数学框架可由计算机程序（求解器）处理。求解器能从众多可能方案中选取最优解，例如采用整数线性规划（ILP）方法，在固定条件下计算最佳决策。"当企业能更高效运用材料、能源和工时，将增强竞争力并降低欧洲对全球供应链的依赖。该项目同时推动数字化转型，即向数据驱动和自动化工作模式的转变，从而提升北莱茵-威斯特法伦州的创新能力。"

解释模块搭建建模与工业实践的桥梁

作为比勒菲尔德大学FAITH重点研究领域（专注人机协作基础与影响研究）的重要组成部分，OptimizationChat项目在解决问题时将整合数据库中的专业知识，并配备解释模块，清晰阐述数学模型与工业实践之间的关联。聚焦工业日常问题，处理贴近工业场景的自然语言输入，正是该项目面临的特殊挑战。

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