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毫無(wú)疑問(wèn)，中國(guó)制造業(yè)在時(shí)代背景與國(guó)家政策的雙重驅(qū)動(dòng)下，正加速向數(shù)智化轉(zhuǎn)型，而以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策也正成為制造業(yè)資源優(yōu)化配置的“利器”，通過(guò)端到端的數(shù)據(jù)深度感知與決策優(yōu)化，顯然能夠?qū)⒐I(yè)和制造業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮到最大化。

確實(shí)如此，在Gartner對(duì)制造業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)字化調(diào)查中，到2025年，70%在關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)上優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的上市公司也將以數(shù)據(jù)和分析為中心。同時(shí)IDC也預(yù)計(jì)，到2025年，超過(guò)60%的中國(guó)企業(yè)將把人類專業(yè)知識(shí)與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP和模式識(shí)別相結(jié)合，做智能預(yù)測(cè)與決策，以增強(qiáng)整個(gè)企業(yè)的遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)，并使員工的工作效率和生產(chǎn)力提高25%。

從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，智能決策已成為智能制造的“大腦”，智能決策能力的高低也將決定企業(yè)智能制造水平的高低。可以說(shuō)，企業(yè)邁向智能制造的過(guò)程中，也就是管理從經(jīng)驗(yàn)決策向科學(xué)決策、進(jìn)而向智能決策演進(jìn)的過(guò)程。

那么，中國(guó)工業(yè)和制造企業(yè)如何才能更好的邁向智能決策呢？在日前舉辦的2023世界人工智能大會(huì)（WAIC）“AI商業(yè)落地論壇”上，作為國(guó)內(nèi)先進(jìn)的人工智能決策技術(shù)服務(wù)商，杉數(shù)科技就分享了智能決策技術(shù)賦能制造業(yè)的增長(zhǎng)之道，并希望通過(guò)自身多年沉淀的強(qiáng)大解決方案能力和豐富的應(yīng)用實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，釋放智能決策的“乘數(shù)效應(yīng)”，推動(dòng)更多的中國(guó)工業(yè)和制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效、高質(zhì)量的增長(zhǎng)。

杉數(shù)科技副總裁黃翔在2023世界人工智能大會(huì)“AI商業(yè)落地論壇”主題演講

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)管理下的新挑戰(zhàn)

在杉數(shù)科技副總裁兼工業(yè)線事業(yè)部總經(jīng)理黃翔看來(lái)，隨著多產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，從上游的能源、火電廠、新能源廠、風(fēng)電光伏，通過(guò)輸電網(wǎng)絡(luò)傳導(dǎo)到汽車、消費(fèi)電子、半導(dǎo)體、鋼鐵、礦石開(kāi)采等百行千業(yè)，這種多產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的模式，正在讓整個(gè)工業(yè)和制造業(yè)出現(xiàn)兩大新的發(fā)展趨勢(shì)。

一方面，是跨行業(yè)跨場(chǎng)景的融合，可以看到隨著越來(lái)越多的企業(yè)引進(jìn)全球化供應(yīng)鏈，以及國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的滲入，上下游企業(yè)的關(guān)系正變得越來(lái)越緊密，同時(shí)這種行業(yè)交差變化，也帶來(lái)了更多的跨場(chǎng)景、跨領(lǐng)域的合作。

另一方面，是精益化管理至關(guān)重要。過(guò)去幾年，隨著人員、物料、設(shè)備等成本的不斷上漲，很多企業(yè)的利潤(rùn)空間越來(lái)越薄，此外生產(chǎn)方式也正從大批量生產(chǎn)專項(xiàng)多品種、小批量、客戶定制與柔性化生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變，這些都讓精益化管理變得更加的重要。

而這種趨勢(shì)的變化，帶來(lái)的最直接的影響，就是它正讓企業(yè)的管理從線性發(fā)展向復(fù)雜能力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行變革，而復(fù)雜能力網(wǎng)絡(luò)又會(huì)帶來(lái)更高的運(yùn)營(yíng)成本與管理難度。比如，制造企業(yè)現(xiàn)在不僅需要平衡淡旺季需求波動(dòng)、保障平順生產(chǎn)的“產(chǎn)供銷協(xié)同優(yōu)化”，還需要對(duì)換線、轉(zhuǎn)產(chǎn)、急單、插單、以及危機(jī)場(chǎng)景的“精確快速響應(yīng)”；再如，在滿足終端用戶需求方面，制造企業(yè)也需要做好個(gè)性化、多品種、小批量訂單的分析評(píng)估與交期承諾，并制定出支持多種交付模式的最有生產(chǎn)計(jì)劃，以及精確可執(zhí)行的多工廠最優(yōu)協(xié)同調(diào)度、設(shè)備級(jí)排產(chǎn)、工序級(jí)排班等等工作。

正如黃翔所言：“可以看到，傳統(tǒng)的線性管理方式，目前正轉(zhuǎn)變?yōu)閼?zhàn)略、市場(chǎng)、營(yíng)銷、制造、原料的全鏈路復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的管理模式，這就要求企業(yè)各方面決策需要更加的高效高質(zhì)。也正因此，聚焦戰(zhàn)略、經(jīng)營(yíng)、利潤(rùn)目標(biāo)，制造企業(yè)需要新一代一體化的人工智能決策技術(shù)做支撐。”

背后的原因在于，很多制造企業(yè)在信息化時(shí)代搭建的軟件管理系統(tǒng)，如ERP、SCM、MES、TMS已難以滿足復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的需求，這些軟件更多是偏向執(zhí)行類的軟件，且其定位都是局部的，無(wú)法“跨部門”幫助企業(yè)去實(shí)現(xiàn)“一致性”的智能決策。

除此之外，這些軟件雖然也能沉淀數(shù)據(jù)并通過(guò)報(bào)表的方式呈現(xiàn)給管理者或決策者，但決策者，仍然需要通過(guò)理解數(shù)據(jù)和自身基于對(duì)行業(yè)的觀察來(lái)做出決策的動(dòng)作，但新一代智能決策技術(shù)體系，是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)去做支撐的，它能夠在生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈體系乃至經(jīng)營(yíng)管理層面幫助企業(yè)管理者做出最優(yōu)的決策安排，不但能夠最大化減輕管理者的負(fù)擔(dān)，同時(shí)還能讓決策者在做關(guān)鍵決策的時(shí)候，多幾個(gè)選項(xiàng)，從而提升決策質(zhì)量。

由此可見(jiàn)，隨著制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷推進(jìn)，企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字化及管理流程智能化正在逐步實(shí)現(xiàn)。但在未來(lái)，隨著企業(yè)的管理從線性走向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的變革，因此能否更好地實(shí)現(xiàn)智能決策，或者說(shuō)更好的應(yīng)用新一代智能決策技術(shù)，不僅會(huì)決定企業(yè)智能制造水平的高低，也將是其重塑核心競(jìng)爭(zhēng)力，拉開(kāi)與其它企業(yè)間差距的關(guān)鍵所在。

釋放智能決策“乘數(shù)效應(yīng)”

也正是基于這樣的市場(chǎng)洞察，杉數(shù)科技以新一代智能決策技術(shù)打造了面向工業(yè)智能制造的決策優(yōu)化平臺(tái)——杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind)，該平臺(tái)能夠幫助企業(yè)直面復(fù)雜決策難題，通過(guò)深度挖掘企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)價(jià)值，聚焦企業(yè)戰(zhàn)略、經(jīng)營(yíng)、利潤(rùn)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)“跨部門”的一體化決策，解決企業(yè)生產(chǎn)制造過(guò)程中的大規(guī)模復(fù)雜決策、規(guī)劃、調(diào)度、分配等問(wèn)題，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)前瞻性規(guī)劃、高柔性響應(yīng)意見(jiàn)多目標(biāo)優(yōu)化，讓供應(yīng)鏈的整體效率更高、柔性更強(qiáng)，有效幫助工業(yè)制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與智能化轉(zhuǎn)型。

杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind) 工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺(tái)

黃翔表示，數(shù)弈平臺(tái)最大的優(yōu)勢(shì)就在于，它能夠幫助企業(yè)在整個(gè)供應(yīng)鏈和經(jīng)營(yíng)層面實(shí)現(xiàn)一致性的拉通和協(xié)同，讓企業(yè)基于更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，提升或者改善企業(yè)決策質(zhì)量和決策效率，具體而言其可以在三個(gè)場(chǎng)景下貢獻(xiàn)價(jià)值：

首先，是需求計(jì)劃業(yè)務(wù)場(chǎng)景賦能，杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)能夠通過(guò)全面的需求感知和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型，改善預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，降低庫(kù)存周轉(zhuǎn)天數(shù)，幫助企業(yè)建立需求計(jì)劃—執(zhí)行的信息閉環(huán)，其在七大關(guān)鍵環(huán)節(jié)中，都能夠發(fā)揮重要的作用，如能夠自動(dòng)抓取歷史銷量數(shù)據(jù)及市場(chǎng)外源數(shù)據(jù)，減少人工操作和數(shù)據(jù)錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)；此外，平臺(tái)中的AI需求預(yù)測(cè)引擎也能自動(dòng)創(chuàng)建基準(zhǔn)/促銷/新品需求預(yù)測(cè)，并自動(dòng)評(píng)估/整合；能夠整合多版本需求預(yù)測(cè)，并進(jìn)行多維度審視及調(diào)整，產(chǎn)生一致性需求計(jì)劃等。

其次，是庫(kù)存及補(bǔ)貨計(jì)劃業(yè)務(wù)場(chǎng)景賦能，由于分銷方式的變化和消費(fèi)者對(duì)于服務(wù)響應(yīng)時(shí)效的提高，以及前置倉(cāng)、城市倉(cāng)的出現(xiàn)和普及使得企業(yè)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)變得越來(lái)越復(fù)雜，因此如何提高庫(kù)存周轉(zhuǎn)，降低物料損耗，提升訂單滿足率是目前供應(yīng)鏈計(jì)劃人員面臨的挑戰(zhàn)。

而杉數(shù)科技能夠幫助企業(yè)診斷供應(yīng)鏈庫(kù)存環(huán)節(jié)問(wèn)題，并按照企業(yè)的需求定制庫(kù)存解決方案，包括自動(dòng)補(bǔ)貨、多級(jí)庫(kù)存補(bǔ)貨、內(nèi)含科學(xué)計(jì)算補(bǔ)貨點(diǎn)、補(bǔ)貨量、倉(cāng)見(jiàn)調(diào)撥優(yōu)化等多個(gè)模塊，在保證服務(wù)水平的情況下降低庫(kù)存成本，也就是說(shuō)通過(guò)“銜接需求預(yù)測(cè)、周密計(jì)劃管理、多級(jí)庫(kù)存優(yōu)化”，真正“將庫(kù)存在最合適的時(shí)間以最佳的量放在最合適的位置上”。數(shù)據(jù)顯示，通過(guò)杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)，能夠幫助企業(yè)庫(kù)存成本降低20%，訂單履約率提升5-10%。

最后，是主生產(chǎn)計(jì)劃業(yè)務(wù)場(chǎng)景賦能，由于市場(chǎng)供需環(huán)境瞬息萬(wàn)變，企業(yè)為了保障銷售發(fā)貨及時(shí)性，往往需要積累大量庫(kù)存，這給企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)帶來(lái)了極大的壓力。不止如此，很多企業(yè)在向柔性生產(chǎn)轉(zhuǎn)型過(guò)程中，還缺乏智能計(jì)劃系統(tǒng)等等，這都讓企業(yè)走向多品種、小批量生產(chǎn)變得十分困難。

而通過(guò)杉數(shù)數(shù)弈中的智能排產(chǎn)平臺(tái)，則能夠針對(duì)不同計(jì)劃顆粒度即業(yè)務(wù)決策場(chǎng)景提供模塊化和定制化算法配置方案，幫助企業(yè)快速制定不同業(yè)務(wù)目標(biāo)排程解決方案，最大化幫助企業(yè)提升生產(chǎn)計(jì)劃穩(wěn)健性，提升訂單交付滿足率，提升產(chǎn)能利用率等。數(shù)據(jù)顯示，通過(guò)該平臺(tái)能夠幫助企業(yè)的產(chǎn)能利用率提升30%；訂單滿足率提升20%；排產(chǎn)排程人工干預(yù)降低70%。

值得一提的是，隨著過(guò)去多年的技術(shù)沉淀，目前大模型也正在與企業(yè)和行業(yè)深度結(jié)合，重塑企業(yè)應(yīng)用中人與數(shù)據(jù)的交互方式，由此也產(chǎn)生了越來(lái)越大的商業(yè)價(jià)值，而在這方面，智能決策技術(shù)同樣也能發(fā)揮更加關(guān)鍵的作用。

事實(shí)上，智能決策技術(shù)的本質(zhì)，其實(shí)就是從輸入數(shù)據(jù)到約束條件、優(yōu)化目標(biāo)的一種“通用范式”，而這種范式放到所有人工智能模型中都能適用，如果說(shuō)目前火熱的大語(yǔ)言模型輸入的數(shù)據(jù)是聊天記錄，那么工業(yè)制造業(yè)模型輸入的數(shù)據(jù)就是，從銷售、生產(chǎn)到原料的全鏈路數(shù)據(jù)及約束條件。從這個(gè)角度來(lái)看，杉數(shù)科技打造的數(shù)弈平臺(tái)，目前已能夠從企業(yè)的前端客戶感知到生產(chǎn)供應(yīng)、物料協(xié)同，最終形成成品交付客戶，這其中不僅有單點(diǎn)優(yōu)化，也有全鏈路的一體優(yōu)化，這種通過(guò)端到端的協(xié)同優(yōu)化能力，相信也能夠更好的幫助企業(yè)推進(jìn)工業(yè)或者行業(yè)大模型的落地應(yīng)用。

可以看到，杉數(shù)科技以“求解器”為核心，基于新一代智能決策技術(shù)打造的杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)，通過(guò)將數(shù)據(jù)、流程、場(chǎng)景“串聯(lián)”起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了“點(diǎn)線面”的三大閉環(huán)創(chuàng)新，幫助工業(yè)制造企業(yè)打造出了完整的智能決策平臺(tái)，真正釋放出了智能決策技術(shù)的“乘數(shù)效應(yīng)”。

堅(jiān)持“量化價(jià)值”為導(dǎo)向

目前，杉數(shù)科技的智能決策解決方案，已廣泛應(yīng)用于包括工業(yè)制造在內(nèi)的數(shù)十個(gè)行業(yè)的數(shù)百家頭部企業(yè)，可以說(shuō)正驅(qū)動(dòng)著整個(gè)中國(guó)智能制造走向高質(zhì)量的增長(zhǎng)之路。以某化工企業(yè)為例，杉數(shù)科技為其打造的端到端智能決策平臺(tái)，構(gòu)建了包括運(yùn)營(yíng)、訂單、協(xié)同的全鏈路大模型，全面優(yōu)化各環(huán)節(jié)效率和質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)銷售滿足率提升8%，庫(kù)存資金占用降低數(shù)千萬(wàn)。

對(duì)此，黃翔表示，杉數(shù)科技作為國(guó)內(nèi)智能決策概念的提出者，非常欣喜地看到越來(lái)越多的工業(yè)和制造企業(yè)能夠基于新一代的智能決策技術(shù)提升決策質(zhì)量。在此過(guò)程中，杉數(shù)科技也一直以量化的價(jià)值為導(dǎo)向，無(wú)論是在典型的訂單層面、工作效率層面、庫(kù)存層面等經(jīng)營(yíng)指標(biāo)都可以給企業(yè)帶來(lái)量化的數(shù)據(jù)。

“判斷一家企業(yè)是不是智能決策技術(shù)驅(qū)動(dòng)的，其實(shí)有一個(gè)很簡(jiǎn)單的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，那就是這些應(yīng)用了智能決策技術(shù)的企業(yè)，是不是能夠有真金白銀的價(jià)值體現(xiàn)，或者說(shuō)技術(shù)的價(jià)值是否產(chǎn)生了更大收益，畢竟最終的還好，是由企業(yè)說(shuō)了算的。”他說(shuō)。

在這方面，杉數(shù)科技是有信心和底氣的，在過(guò)去的七年時(shí)間中，杉數(shù)科技無(wú)論是在技術(shù)深度，經(jīng)驗(yàn)積累，標(biāo)桿案例，以及為企業(yè)產(chǎn)生的直接價(jià)值方面，都是處在市場(chǎng)前列的，特別是杉數(shù)科技服務(wù)的數(shù)百家客戶都有可以直接量化的價(jià)值收益，這也是很多工業(yè)和制造業(yè)愿意選擇杉數(shù)科技，并對(duì)杉數(shù)科技十分認(rèn)可的關(guān)鍵原因。

同樣，這也解釋了杉數(shù)科技過(guò)去幾年為何要在工業(yè)和制造業(yè)中去打造典型案例，樹(shù)立標(biāo)桿示范企業(yè)的“底層邏輯”，一是這些頭部企業(yè)有著比較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)基礎(chǔ)，基于新一代的智能決策技術(shù)，能夠產(chǎn)生“立竿見(jiàn)影”的效果；二是，頭部企業(yè)的探索與實(shí)踐，也能給更多將要數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工業(yè)和制造企業(yè)帶來(lái)借鑒和參考的價(jià)值，形成“先富帶動(dòng)后富”的示范效應(yīng)。

黃翔告訴我：“作為一家技術(shù)公司，雖然我們也希望能夠?qū)崿F(xiàn)全面的鋪開(kāi)，但杉數(shù)科技依然還是非常尊重制造業(yè)乃至每一個(gè)行業(yè)中的特性，面向流程制造的解決方案，我們絕不會(huì)生搬硬套的搬到離散制造行業(yè)中去，而是會(huì)針對(duì)工業(yè)和制造業(yè)中的具體應(yīng)用場(chǎng)景，做行業(yè)定向的增強(qiáng)，幫助這些行業(yè)中的企業(yè)能夠更好的落地智能決策技術(shù)的應(yīng)用。”

基于這樣的考量，杉數(shù)科技在和很多企業(yè)溝通的時(shí)候，也希望這些企業(yè)在應(yīng)用諸如新一代智能決策技術(shù)時(shí)，步伐要“穩(wěn)”一些，這是因?yàn)閿?shù)智化轉(zhuǎn)型并不是“一蹴而就”的，而是一個(gè)“螺旋式上升”的過(guò)程。

“我們認(rèn)為，企業(yè)要在認(rèn)知層面上，無(wú)論是企業(yè)的經(jīng)營(yíng)理念，還是文化層面上先發(fā)生改變，這樣才能更好的去擁抱這些技術(shù)，至少是一個(gè)開(kāi)放的形態(tài)，此外從企業(yè)的組織架構(gòu)，從人才的培養(yǎng)的體系和流程層面上的搭建也需要進(jìn)行匹配，這些都會(huì)影響到企業(yè)的智能決策技術(shù)最終能否成功落地，因此循序漸進(jìn)最為重要。”黃翔說(shuō)。

為此，杉數(shù)科技未來(lái)一方面會(huì)加強(qiáng)和生態(tài)合作伙伴的合作，共同服務(wù)好工業(yè)和制造業(yè)的客戶；另一方面，杉數(shù)科技繼續(xù)強(qiáng)化在技術(shù)層面的創(chuàng)新，希望能夠以結(jié)果為導(dǎo)向的方式更好地為企業(yè)提供服務(wù)，才能真正給工業(yè)和制造業(yè)帶來(lái)長(zhǎng)久的價(jià)值，讓智能決策技術(shù)真正“扎根”于企業(yè)之中。

總的來(lái)看，通過(guò)新一代智能決策技術(shù)提升更多工業(yè)和制造企業(yè)提升和優(yōu)化決策質(zhì)量和效率，推動(dòng)中國(guó)制造走向高端化、智能化、綠色化發(fā)展已是大勢(shì)所趨。而在此過(guò)程之中，杉數(shù)科技作為國(guó)內(nèi)智能決策概念的提出者，探索者和實(shí)踐者，一直以來(lái)都以非常“務(wù)實(shí)”的風(fēng)格，以及“以行踐言”的方式，推動(dòng)中國(guó)企業(yè)更好地?fù)肀е悄軟Q策，其價(jià)值也可謂：“不止于現(xiàn)在，更關(guān)乎未來(lái)。”