工业软件是指挥智能制造、交通、物流等现代企业高效、智能运转的大脑，其中算法是工业软件的核心。攻克算法难题、实现工业软件国产化是使中国企业摆脱对欧美工业软件依赖的关键。
在国家自然科学基金原创探索计划项目（批准号：72150001）等资助下，上海财经大学葛冬冬与何斯迈教授团队，与芝加哥大学和南加州大学合作，针对数百个自动导引运输车的实时调度问题，以拉格朗日松弛和割平面方法为基础，解决了具有数百万个决策变量和约束的大规模整数优化问题，最终实现在秒级时间内找到接近最优的调度决策，极大地提高了无人仓作业效率和空间利用率。相关研究成果以“JD.com: Operations Research Algorithms Drive Intelligent Warehouse Robots to Work（京东：运筹学算法驱动智能仓库机器人工作）”为题，于2022年2月1日发表于《运筹学和管理学研究协会应用分析期刊》（INFORMS Journal on Applied Analytics）。论文链接：https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/inte.2021.1100。
研究成果现已广泛地应用于京东的亚洲一号无人仓调度系统，为京东物流的降本增效带来了显著提升。美国运筹学与管理科学学会（INFOMRS）对此评价到：“京东无人仓算法将仓储效率提升5倍以上，平均存储成本降低50%，库存周转天数降低至33.3天，并将履行费用率降至6.5%的世界领先水平。无人仓的灵活性还帮助公司快速应对新冠肺炎疫情，确保生产能力的迅速恢复。”
在2021年4月美国举行的美国INFOMRS商业分析年会上，该研究成果与全球其他五支队伍入围第50届弗兰兹·厄德曼（Franz Edelman）奖决赛，获得了弗兰兹厄德曼决赛提名奖。葛冬冬、何斯迈、高建军、胡浩栋等教授入选2021年弗兰兹厄德曼获奖者（Franz Edelman Laureate）。弗兰兹厄德曼奖是全球运筹和管理科学界的最高奖项，素有工业工程界“奥斯卡”奖之称，高度重视运筹学在实际应用中产生的巨大价值，目前所有参赛企业累计贡献价值已超过3020亿美元。