ScaleLab
ScaleLab — از آزمایش تا مقیاس صنعتی — آزمایشگاه انتقال مدل بهینهسازی از نمونه کوچک به مقیاس صنعتی با surrogate و منحنی مقیاس.
این صفحه دموی POC است، نه سامانه تحویلی. خدمت متناظر: بهینهسازی عملیاتی · هاب دموها.
دموی نمونه تعاملیبرای مدیر: نتیجه کسبوکار
مدل روی نمونه پایلوت خوب بود و روی اندازه واقعی timeout میخورد؛ نقطه شکست نامشخص بود.
منحنی مقیاس و surrogate برای تخمین زمان/کیفیت قبل از استقرار کامل.
- نمونههای مقیاس
- surrogate
- منحنی زمان/کیفیت
- آستانه شکست
«قبل از خرید لایسنس یا سختافزار، میبینیم مدل کجا میشکند.»
مستندات عمومی
چه میکند؟
ScaleLab یکی از محصولات پورتفولیوی هوش مصنوعی آریا اِیآی است که برای تصمیمگیری عملیاتی سازمانهای ایرانی و بینالمللی طراحی شده. نسخه عمومی روی Hugging Face یک دموی نمونه است؛ نسخه تولید با یکپارچهسازی داده، SSO و audit trail استقرار مییابد.
مخاطب غیرفنی میتواند KPI قبل/بعد، کاربرد صنعت و مسیر پایلوت را ببیند؛ مخاطب فنی pipeline، متریک قابل بازتولید و لینک Space/Model/Dataset را دنبال میکند.
درخواست پایلوت از طریق فرم تماس سایت با ذکر علاقه به ScaleLab ثبت میشود تا محدوده داده، قیود و معیار موفقیت مشخص گردد.
چه کسی از آن استفاده میکند؟
مدیران عملیات، CISO، برنامهریزان تولید، لجستیک، مالی و تیمهای مهندسی که باید تصمیم را هم برای هیئتمدیره و هم برای اجرای فنی توضیح دهند.
خروجی دمو «نمونه تعاملی» است؛ آپلود زنده فایل سازمانی روی Space عمومی توصیه نمیشود.
کاربرد در صنایع
تولید و کارخانه
زمانبندی ماشین، WIP، انرژی و نگهداری برای کاهش تأخیر و هزینه تغییر خط. کارخانهها و لجستیک که پایلوت کوچک را به شبکه واقعی میبرند.
لجستیک، انبار و توزیع
مسیریابی، موجودی، yard/dock و last-mile با قیود ظرفیت و SLA.
خردهفروشی و FMCG
قیمتگذاری پویا، موجودی چندکاناله و تخصیص سفارش با حاشیه سود.
انرژی، آب و محیط زیست
تخصیص منابع، کربن، نکسوس آب-انرژی-غذا و جمعآوری پسماند.
بهداشت، دارو و بیمارستان
زمانبندی OR، موجودی بالینی، spare parts و تخصیص سایت کارآزمایی.
حملونقل، بندر و هواپیمایی
جدول زمانی ترمینال، بازیابی اختلال پرواز و جریان کانتینر.
برای مهندس: Pipeline و معماری
Pilot instance → size sweep → surrogate → time/quality curves → scale recommendation
معماری مرجع: Pilot instance → size sweep → surrogate → time/quality curves → scale recommendation. اجزا روی CPU قابل اجرا هستند تا دمو و استقرار اولیه بدون GPU اجباری باشد.
خروجیها شامل امتیاز/برنامه، توضیحپذیری و ردپای تصمیم برای بازبینی انسانی است. آموزش و ارزیابی از corpus مستند پروژه پیروی میکند.
برای تولید: Docker، متغیر محیطی، و اتصال به سامانه موجود (ERP، SIEM، WMS، APS) طبق معماری هر repo انجام میشود.
پشته فنی
- Python
- OR-Tools / Pyomo / HiGHS
- NumPy
- SimPy
- Gradio
- Docker
متریکهای قابل بازتولید
| بنچمارک | جزئیات | نتیجه |
|---|---|---|
| Sweep | instance size | yes |
| Surrogate | runtime/quality | yes |
| Output | scale advice | yes |
| Lab | industrial | yes |
سوالات پرتکرار
ScaleLab چه مسئلهای را حل میکند؟
ScaleLab برای «پیکربندی مدل جانشین برای تقریب مسئله مقیاسبزرگ» است. آزمایشگاه انتقال مدل بهینهسازی از نمونه کوچک به مقیاس صنعتی با surrogate و منحنی مقیاس. این صفحه دموی POC است نه سامانه تحویلی.
ورودی و خروجی ScaleLab چیست؟
ورودی: نمونه گران و بودجه ارزیابی. خروجی قابل نقلقول: پارامتر سورِوگیت. متریک Hub بدون حجم نمونه سازمان SLA نیست.
آیا Space عمومی ScaleLab جایگزین استقرار سازمانی است؟
خیر. Hugging Face برای ارزیابی است. شکست رایج: سورِوگیت خارج از دامنه نمونه. production یعنی on-prem یا VPC و کنترل دسترسی.
چطور پایلوت را شروع کنیم؟
فرم تماس خانه (سازمان، صنعت، شرح مسئله) را بفرستید. قیمت در صفحه دمو اعلام نمیشود.