Datawhale赛事学习来了！

 Datawhale学习 

组织方：Datawhale、浙大人工智能协会

Datawhale团队与浙大人工智能协会联合组织的学习活动，希望帮助学习者一起成长。

学习活动

学习来源：首届雪浪算力开发者大赛

学习价值：工业互联网方向、真实数据、36W奖金、算法实践

本次大赛包括两个赛题，汽车制造产业链的两个典型场景——“车企全厂排产优化”与“变速箱阀体合格检测”。将眼光瞄准未来工厂，工业互联网、AI、大数据等新一代信息技术，通过构建“数据算法+模型”驱动工厂数字化转型，优化车间生产能耗均衡，提高现场问题响应效率，实现智能生产制造，缩短项目生产周期。

 赛题一：汽车全厂排产优化问题

由于汽车生产工艺复杂且车间存在上下游关联关系，想要完美把控各个生产环节正常运转，高效生产，就需要制定合理的混流装配排序计划对车身序列进行排序优化，从而保证生产物料消耗的均衡性以及各个生产工位的负荷均匀化等。

生产流程图

本赛题鼓励开发者运用进化算法和元启发式算法，基于车身序列排序优化等问题，产出满足生产目标的方案，提高生产过程中反应问题和响应问题的及时性，助力吉利工厂智能制造。

 赛题二：汽车变速器阀体检测问题

如果说排产赛题是对工厂生产战术的优化，合格检测赛题就是工厂“武艺”的提升。

阀体装配线每个产品的测试过程数据图

本赛题直击青山工业变速箱阀体检测的实际困扰，基于青山工业真实生产场景。参赛者需要根据历史检测结果，利用大数据分析、机器学习等方法，提取特征，建立合适的分类模型，对数据集中所有的产品样本进行分类，最终判定结果0为合格，1为不合格，尤其是希望可以分类出机检合格但后续发现异常的不合格件，提高企业机检准确率，减少企业运营成本。着力解决工业生产中的的细节问题，从细小之处窥企业“武艺”。

报名地址：
https://www.xuelangyun.com/#/cdc/2

学习交流

目前打算先参与赛题二，机器学习方向，招募一起学习的同学（非学习不用进）

（群满后台回复 浙大 邀请进群）

学习组织

Datawhale成立于2018年，是由高校的老师、学生和企业在职人员等自发创建的开源组织，汇聚了众多有开源精神和探索精神的开源贡献者，致力于构建AI领域的开源学习社区，和学习者一起成长。

浙江大学学生人工智能协会成立于2018年，致力于打造一个浙大的新型全面人才的培养平台，通过学科竞赛，对内达到学科学术积累、对外达到对接企业产业聚焦处的目的，提升学科存在度、影响力和话语权，成为浙江大学在国内外“人工智能”领域的旗帜工程。

特别支持：Datawhale面经小组

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