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工業(yè)制造流程復(fù)雜、鏈路長、影響因素多，很多企業(yè)在追求規(guī)模效益時(shí)，容易陷入虛假增長的陷阱。比如，只考慮接單，忽視研發(fā)和供應(yīng)能力，盡管訂單量劇增，卻給后端生產(chǎn)、物料、運(yùn)輸?shù)拳h(huán)節(jié)帶來了多種問題，導(dǎo)致履約成本上升，進(jìn)入有增長沒利潤的怪圈。

這實(shí)質(zhì)上是產(chǎn)供銷失衡的表現(xiàn)，現(xiàn)代生產(chǎn)制造中，設(shè)備、人員、物料、訂單等要素承載了海量數(shù)據(jù)，而且具有很大的不穩(wěn)定性，要在眾多不穩(wěn)定因素中進(jìn)行權(quán)衡決策，對企業(yè)的綜合運(yùn)營管理能力是極大考驗(yàn)。

從紙質(zhì)、excel表格到數(shù)字化系統(tǒng)，工業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營管理方式一直在升級(jí)，但是沒有從本質(zhì)上實(shí)現(xiàn)突破，只是把傳統(tǒng)運(yùn)營模式搬到線上進(jìn)行集成，就如同“新瓶裝舊酒”。

隨著新一代智能決策技術(shù)的發(fā)展，億萬級(jí)數(shù)據(jù)計(jì)算不再是難題，運(yùn)營管理的思維和模式正在發(fā)生變化。先進(jìn)企業(yè)的實(shí)踐表明，智能決策可以幫助企業(yè)將運(yùn)營管理問題化繁為簡，用運(yùn)籌優(yōu)化的思維將動(dòng)態(tài)的、多元的、大規(guī)模的變化要素進(jìn)行量化和可視化，幫助企業(yè)找到真正優(yōu)質(zhì)的需求，并推進(jìn)訂單的高效執(zhí)行和交付，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長。

制造業(yè)運(yùn)營管理的本質(zhì)：多目標(biāo)多約束下的收益尋優(yōu)

制造業(yè)和所有產(chǎn)業(yè)一樣，核心目的是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)價(jià)值，經(jīng)營管理者必須算好“經(jīng)濟(jì)賬”才能保障穩(wěn)定運(yùn)行。由于現(xiàn)代制造業(yè)正走向精益化和個(gè)性化，“多批次小批量”需求越來越多，訂單驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)供應(yīng)成為大勢所趨。

而一個(gè)訂單從接單、分配、采購、生產(chǎn)、發(fā)運(yùn)到交付，要經(jīng)歷“層層關(guān)卡”，當(dāng)無數(shù)個(gè)變動(dòng)的訂單交織在一起，運(yùn)營管理需要考慮的因素將非常龐雜。

在規(guī)劃層面，企業(yè)要綜合考慮所有生產(chǎn)要素，對整體產(chǎn)能、收益和物料供應(yīng)等情況進(jìn)行宏觀把控；在計(jì)劃層面，要考慮所有訂單約束（不同訂單的收益、交期、物料、人員等），給每個(gè)訂單安排更佳的生產(chǎn)周期和資源，同時(shí)要調(diào)度采購、發(fā)運(yùn)等部門按照計(jì)劃提供相關(guān)支持；到執(zhí)行層面，要針對具體的訂單合理安排生產(chǎn)資源，在滿足交期的同時(shí)，提升資源利用率和業(yè)務(wù)收益。實(shí)際生產(chǎn)中，規(guī)劃、計(jì)劃和執(zhí)行是三位一體的，規(guī)劃和計(jì)劃者不能忽視各個(gè)環(huán)節(jié)的差異化影響，執(zhí)行者不能只看到單一的訂單或者要素。

從技術(shù)上看，這其實(shí)是多目標(biāo)多約束下的收益尋優(yōu)問題。

傳統(tǒng)運(yùn)營管理模式下，由于技術(shù)條件限制，需求、生產(chǎn)、供應(yīng)是相對割裂的，很多生產(chǎn)要素?zé)o法量化，企業(yè)在做決策時(shí)很難把所有因素考慮進(jìn)去，訂單基本按照標(biāo)準(zhǔn)化的“一刀切”模式進(jìn)行管理和交付，無法對不同訂單進(jìn)行精細(xì)化管理。

智能決策對生產(chǎn)運(yùn)營管理的突破，體現(xiàn)在三個(gè)方面，第一，解決了大規(guī)模計(jì)算問題，讓企業(yè)可以站在不同角度，全面地考量各因素對業(yè)務(wù)收益的影響；其次，在流程上破除了不同部門的信息鴻溝，實(shí)現(xiàn)從規(guī)劃到執(zhí)行的統(tǒng)一和協(xié)同；第三，讓企業(yè)在全局視角下，對各個(gè)模塊進(jìn)行差異化管理和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營管理的精細(xì)化變革。

智能制造決策優(yōu)化平臺(tái)--杉數(shù)數(shù)弈一致性計(jì)劃系統(tǒng)示意圖

在智能決策技術(shù)的加持下，當(dāng)營銷、采購、生產(chǎn)、倉庫、財(cái)務(wù)等各部門數(shù)據(jù)打通，當(dāng)需求計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃、庫存計(jì)劃、采購計(jì)劃等連成一體，跨組織協(xié)作和產(chǎn)銷平衡將不再是問題，企業(yè)在執(zhí)行時(shí)根據(jù)一致性計(jì)劃進(jìn)行生產(chǎn)，就可以避免“只見樹木不見森林”。

比如，對于需求和供應(yīng)管理，可在全局視角下，將訂單和供應(yīng)能力進(jìn)行匹配，對供應(yīng)端物料、人員、設(shè)備等資源進(jìn)行多層級(jí)、多維度計(jì)算和優(yōu)化，在保障更大經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，幫助企業(yè)從宏觀到局部上更全面地把控各個(gè)環(huán)節(jié)的運(yùn)營管理。

從實(shí)現(xiàn)價(jià)值上看，有效的運(yùn)營管理不會(huì)只局限于規(guī)劃或計(jì)劃本身，其作用傳遞到不同的生產(chǎn)運(yùn)營環(huán)節(jié)，都會(huì)為企業(yè)帶來更多實(shí)質(zhì)性的業(yè)務(wù)收益。

多維分析成本和收益，不做“虧本的生意”

有訂單才有收益，但所有訂單都要接嗎？如何決策？

盡管企業(yè)希望每一個(gè)訂單都能帶來經(jīng)濟(jì)效益，但還是難免遇上“虧本的生意”。高質(zhì)量的訂單，是可以滿足客戶交付時(shí)間，符合企業(yè)的生產(chǎn)能力，又能帶來收益的訂單。通常訂單自身的價(jià)值相對容易評(píng)估，但這種評(píng)估往往是在無限產(chǎn)能的條件下進(jìn)行的，如果考慮到企業(yè)實(shí)際的生產(chǎn)條件，訂單的真實(shí)收益就需要打個(gè)問號(hào)。

比如，一個(gè)臨時(shí)的插單會(huì)打破其他訂單的交付計(jì)劃，可能會(huì)影響整體收益，而人工很難評(píng)估這種影響。在生產(chǎn)能力有限的條件下，如何判定臨時(shí)訂單要不要接？不接，有可能損失了大生意；接了，如果不能按時(shí)履約，可能丟失信譽(yù)或面臨賠付。

面對這種情況，企業(yè)不同部門之間“吵架”或者“拍腦袋”決策就很難避免。智能決策則可以“用數(shù)據(jù)說話”，全面評(píng)估成本和收益，幫助企業(yè)從全局收益出發(fā)，做出更佳決策，避免盲目接單。先進(jìn)的智能決策產(chǎn)品，可以綜合考慮訂單需求、產(chǎn)能、物料、收益等，測算訂單交付時(shí)間，生成訂單交期答復(fù)，預(yù)警異常交付訂單等，通過訂單評(píng)審幫助企業(yè)決策是否接單或者接單后的具體交付時(shí)間。

全局優(yōu)化資源分配，挖掘“看不見的收益”

“成本就像海綿里的水，擠一擠總是有的”，在制造業(yè)產(chǎn)供銷的長鏈路中，成本無處不在。要在不影響交付的情況下，從紛繁復(fù)雜的生產(chǎn)中“擠出水”來，需要對所有接到的訂單“精打細(xì)算”，最后歸結(jié)到收益上才看得到變化。

生產(chǎn)過程中，除了原料、人員、設(shè)備、物流等肉眼可見的直接成本，還隱藏著很多看不見的成本。例如，在多工廠多產(chǎn)線的企業(yè)，生產(chǎn)計(jì)劃和分單決策對最終收益有很大影響。不同區(qū)域的工廠生產(chǎn)成本、運(yùn)輸成本等都有很大差異，如果就近安排生產(chǎn)可能會(huì)節(jié)約大量物流成本，如果安排偏遠(yuǎn)地區(qū)的工廠生產(chǎn)，可以節(jié)省生產(chǎn)成本，如何平衡這些成本？通過智能決策技術(shù)“削峰填谷”，可以幫助企業(yè)做出更優(yōu)決策，浪費(fèi)的成本就可以轉(zhuǎn)化成收益。

某大型制造企業(yè)的成功實(shí)踐，就是一個(gè)典型的案例。該企業(yè)是集研發(fā)、制造、銷售于一體的制造企業(yè)，旗下有多家工廠遍布全國各地，企業(yè)接單之后需要通過人工分配的方式將訂單分配至不同工廠進(jìn)行生產(chǎn)和發(fā)貨，企業(yè)每天需要承擔(dān)幾十萬甚至上百萬物流費(fèi)用。隨著業(yè)務(wù)增長，企業(yè)的訂單量爆發(fā)式增長，手工分配訂單效率低、效果差，已經(jīng)逐漸跟不上業(yè)務(wù)發(fā)展。

為了降本提效，該制造企業(yè)基于杉數(shù)數(shù)弈打造了智能分單系統(tǒng)，通過供應(yīng)鏈協(xié)同，打通上游物流供應(yīng)商的定價(jià)信息、下游客戶需求信息以及工廠產(chǎn)能信息，指導(dǎo)日均千單的分單決策，并通過精準(zhǔn)刻畫物流分段定價(jià)成本，為該企業(yè)每年節(jié)省平均10%以上的物流成本，年節(jié)約物流費(fèi)用達(dá)千萬以上。

分單模式的升級(jí)，直接改變的是分單效率，后續(xù)影響的則是生產(chǎn)、物流等環(huán)節(jié)的成本，可幫助企業(yè)減少成本浪費(fèi)，帶來實(shí)實(shí)在在的效益提升。智能決策在生產(chǎn)排程、倉儲(chǔ)管理、物流運(yùn)輸?shù)炔煌瑘鼍爸械膽?yīng)用，都是通過全局規(guī)劃、分配或調(diào)度優(yōu)化資源配置，對企業(yè)經(jīng)營管理有異曲同工的價(jià)值。

柔性運(yùn)營提升交付能力，靈活應(yīng)對訂單變化

制造業(yè)訂單交付是影響企業(yè)長久發(fā)展的重中之重，訂單能不能及時(shí)交付，不是某個(gè)部門的事情，是供應(yīng)鏈綜合運(yùn)營的結(jié)果。由于每個(gè)環(huán)節(jié)在執(zhí)行過程中都有一定的不可控制性，訂單的全流程跟蹤管理非常必要，這涉及到不同部門及不同場景的數(shù)據(jù)融合、分析和洞察，是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)供銷協(xié)同的必要條件。以下我們以交付過程中的物料問題進(jìn)行說明。

實(shí)際生產(chǎn)中，企業(yè)經(jīng)常面臨的問題是，急單、插單、臨時(shí)取消訂單都會(huì)大量存在，在出現(xiàn)變化時(shí)，要如何調(diào)整物料？比如，上個(gè)訂單剛完成一半生產(chǎn)量，新增加的插單又必須要上線，要挪用哪個(gè)訂單的物料更合適？插單之后物料缺多少？什么時(shí)候能補(bǔ)齊？其他訂單要延期多久？如果只考慮現(xiàn)有的物料庫存，很容易陷入難以決策的兩難境地。

基于智能決策的解決方案，在運(yùn)營規(guī)劃層級(jí)可提前做好物料產(chǎn)能規(guī)劃，在做生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)能夠?qū)⑽锪霞s束考慮進(jìn)去，到訂單層級(jí)能夠?qū)⒂唵魏臀锪瞎芾泶蛲ā１热纾瑥男枨蟪霭l(fā)建立訂單層級(jí)的物料分配機(jī)制，綜合考慮分配優(yōu)先級(jí)、供應(yīng)優(yōu)先級(jí)、物料類型、客戶替代、協(xié)議備料等約束條件，自動(dòng)完成物料供需分析及核算，自動(dòng)分配物料到相應(yīng)訂單。生產(chǎn)上線前，對實(shí)際訂單物料進(jìn)行齊套檢查，為生產(chǎn)訂單下達(dá)提供決策建議，避免上線生產(chǎn)后停工待料。

當(dāng)臨時(shí)有插單或訂單取消，輸入相關(guān)訂單數(shù)據(jù)，通過自動(dòng)計(jì)算，在保障更佳收益的情況下，給出物料挪用或調(diào)整建議。如此，企業(yè)在決策時(shí)就更加“心里有數(shù)”，不會(huì)僅憑經(jīng)驗(yàn)或部分因素來調(diào)整物料安排。除了物料，訂單交付在產(chǎn)線、設(shè)備、人員、發(fā)運(yùn)等資源方面都存在類似情況，智能決策方案的解決思路是一致的，通過協(xié)同決策可以實(shí)現(xiàn)端到端的柔性運(yùn)營，讓供應(yīng)鏈調(diào)整與訂單變化保持同步，促進(jìn)各類訂單的高效履約。

從訂單評(píng)審、工廠排單到交付過程優(yōu)化，智能決策對于生產(chǎn)運(yùn)營管理的價(jià)值顯而易見，而這也只是智能決策賦能工業(yè)制造的冰山一角。制造企業(yè)在經(jīng)營管理過程中，會(huì)面臨各種各樣的難題，智能決策在不同問題中的決策參考作用就如同打開新世界的一把鑰匙，幫助企業(yè)換一種思維和方式，看到和挖掘更多增長的潛能。

在從制造向智造轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，制造企業(yè)要增長，更要高質(zhì)量增長。作為企業(yè)數(shù)字化的高級(jí)階段，智能決策對工業(yè)制造的“腦力”升級(jí)越來越重要，是智能制造高質(zhì)量增長的重要技術(shù)支撐。以杉數(shù)數(shù)弈為代表的工業(yè)智能決策產(chǎn)品，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于運(yùn)營管理、生產(chǎn)計(jì)劃、排產(chǎn)排程、物料籌措及分配、人員排班等場景，為鋼鐵、化工、汽車、電子等制造行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)大的決策動(dòng)力。