為了幫助制造企業(yè)在“VUCA（烏卡）時代”更好的筑牢供應(yīng)鏈底座，以平穩(wěn)穿越轉(zhuǎn)型發(fā)展的周期，杉數(shù)科技今年3月面向工業(yè)智能制造領(lǐng)域推出決策優(yōu)化產(chǎn)品--杉數(shù)數(shù)弈平臺（LibraMind），為企業(yè)科學(xué)地制定短期和中長期排產(chǎn)計劃，優(yōu)化生產(chǎn)管理及作業(yè)流程，提升整個供應(yīng)鏈的柔性與敏捷度，以適應(yīng)快速變化的市場需求。日前，e-works記者對杉數(shù)科技副總裁兼工業(yè)線事業(yè)部總經(jīng)理黃翔進行了專訪，就智能決策在供應(yīng)鏈優(yōu)化中扮演的角色、智能決策落地的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)弈平臺的核心特點進行了解讀。在黃翔看來，高水平的供應(yīng)鏈管理一直是制造企業(yè)的核心競爭力之一，數(shù)字化浪潮下企業(yè)供應(yīng)鏈正朝著需求響應(yīng)更快、協(xié)同效率更高、數(shù)據(jù)更加開放的方向演進，以運籌優(yōu)化和機器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的智能決策技術(shù)應(yīng)用將加速供應(yīng)鏈的重構(gòu)，成為提升企業(yè)供應(yīng)鏈水平的著力點和落腳點。

圖 杉數(shù)科技副總裁兼工業(yè)線事業(yè)部總經(jīng)理黃翔

全面智能化，屬于供應(yīng)鏈的基因進化論

隨著智能制造如火如荼的展開，線上線下加速融合，以往制造企業(yè)靠庫存拼銷量，與經(jīng)銷商、供應(yīng)商博弈價格差的供應(yīng)鏈體系已成為過去式。黃翔表示在制造商、供應(yīng)商、客戶等多方加入下，供應(yīng)鏈管理變得日益復(fù)雜。特別是對于大型、集團型企業(yè)而言，產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈重構(gòu)朝著區(qū)域化方向發(fā)展，上下游之間的關(guān)系愈發(fā)緊密，培育以自身為主的產(chǎn)業(yè)鏈條對于制造企業(yè)而言是一個重要的戰(zhàn)略機遇。

美國著名經(jīng)濟學(xué)家克里斯多夫曾提出：“市場上只有供應(yīng)鏈而沒有企業(yè)?，F(xiàn)在，真正的競爭不再是企業(yè)與企業(yè)的競爭，而是供應(yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的競爭。”在黃翔看來，導(dǎo)致供應(yīng)鏈管理從掌握企業(yè)前進方向的“隱形之手”逐漸變?yōu)轱@而易見的“核心引擎”，主要在于以下兩方面原因：

首先，是國內(nèi)制造業(yè)一直存在但并沒有很好呈現(xiàn)和重視的“隱性基因”：黃翔表示我國作為世界第二大經(jīng)濟體、世界第一制造業(yè)大國，擁有全球完整且規(guī)模龐大的工業(yè)體系、強大的生產(chǎn)能力、完善的配套能力。在數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)供應(yīng)鏈已經(jīng)不再是單一的 “鏈”狀線路，而是呈“網(wǎng)”狀結(jié)構(gòu)，各系統(tǒng)和各角色互相連接，互相依存。例如汽車零配件廠商在完成某項生產(chǎn)營銷活動時，不僅需要保證內(nèi)部生產(chǎn)線高效運轉(zhuǎn)，如生產(chǎn)決策、車間運轉(zhuǎn)、庫存物流，還需要與外部在配合上無縫鏈接，如上游原材料、零部件供應(yīng)商，下游整車廠以及經(jīng)銷商、物流、消費者等，各方之間的交互越來越緊密和頻繁。

其次，是云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)為企業(yè)發(fā)展注入的“顯性基因”：根據(jù)杉數(shù)科技積累的實踐經(jīng)驗看，制造企業(yè)正在將傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理方式與數(shù)字化技術(shù)相結(jié)合，以實現(xiàn)供應(yīng)鏈整個過程的高效、智能和透明化。尤其是面對外部不確定的供應(yīng)環(huán)境以及市場需求的多樣化和細(xì)分化，促使制造企業(yè)直面由實時客戶和消費者需求反向驅(qū)動的供應(yīng)鏈協(xié)同，進而形成柔性和個性化生產(chǎn)制造閉環(huán)，最終大幅縮短交付周期。

在“隱性基因”和“顯性基因”交織的共同作用下，國內(nèi)企業(yè)正在從“制造”走向“智造”。這其中，無論是供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型的效率提升、彈性建設(shè)、實時優(yōu)化還是面向未來的創(chuàng)新，都可以看到智能決策的身影。黃翔表示智能決策面向的產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)窃诖蛲ㄉ舷掠纹髽I(yè)信息流的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)將產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)整體進行各種資源同一調(diào)配，形成更加深度與高效的協(xié)作關(guān)系。通過將企業(yè)供應(yīng)鏈管理的實際問題化繁為簡，用運籌優(yōu)化的思維將動態(tài)的、多元的、大規(guī)模的變化要素進行量化和可視化，可以幫助企業(yè)找到真正優(yōu)質(zhì)的需求，并推進訂單的高效執(zhí)行和交付。

以某生物醫(yī)藥企業(yè)為例，其在發(fā)展過程中一直推行精益生產(chǎn)策略，以實現(xiàn)“零庫存”為目標(biāo)。但前些年在疫情刺激下市場需求波動嚴(yán)重，短期內(nèi)會出現(xiàn)大量“插單”現(xiàn)象，由于追求極致庫存導(dǎo)致該企業(yè)在處理緊急訂單時，給后端生產(chǎn)、物料、運輸?shù)拳h(huán)節(jié)帶來了諸多壓力，企業(yè)履約成本直線上升，進入了生產(chǎn)規(guī)模增長但整體利潤率躊躇不前的窘境。

在雙方多輪溝通交流下，此生物醫(yī)藥企業(yè)與杉數(shù)科技在其計劃與運營的數(shù)字化、智能化方面達(dá)成合作，共同打造了協(xié)同優(yōu)化、智能決策平臺。利用算法優(yōu)勢，該企業(yè)不僅在供給側(cè)能夠?qū)κ袌鲞M行預(yù)測，實現(xiàn)供應(yīng)與需求的良好匹配；還可以從需求側(cè)觀察緊急訂單的處理是否合理，根據(jù)車間工藝及生產(chǎn)限制，統(tǒng)籌平衡整體資源及物流規(guī)劃，精準(zhǔn)制定出企業(yè)利益最大化的排產(chǎn)計劃，使企業(yè)訂單達(dá)成率提升的同時綜合節(jié)省成本約百萬/年。

智能決策，從更廣的維度重塑供應(yīng)鏈價值

回過頭來看，該生物醫(yī)藥企業(yè)攜手杉數(shù)科技的供應(yīng)鏈優(yōu)化之旅固然令人振奮，但它在轉(zhuǎn)型之前面臨的痛點問題也同樣值得重視。對于制造企業(yè)而言，無論是從銷售預(yù)測上考慮突發(fā)事件對訂單量的影響、到生產(chǎn)計劃層面考慮對工廠產(chǎn)能的影響，乃至突發(fā)事件對斷供的影響……供應(yīng)鏈上任何一環(huán)的細(xì)微波動，都會擴大成影響上下游的漣漪：

在以市場為導(dǎo)向的今天，傳統(tǒng)大批量訂單以獲得生產(chǎn)成本優(yōu)勢的模式已過時，企業(yè)如何適應(yīng)市場需求的改變，即小批量、多批次的生產(chǎn)制造訴求？

緊急插單會改變其他訂單的交付計劃，進而影響整體收益，企業(yè)如何以全局性思維判斷插單對于企業(yè)的綜合影響？

在企業(yè)的核心產(chǎn)品生產(chǎn)上，如何應(yīng)對需求和供給的高波動性，將可能出現(xiàn)的供應(yīng)鏈斷點帶來的沖擊降到最低？

諸如此類的問題還有很多，黃翔表示受限于技術(shù)條件，很多制造企業(yè)對于市場需求的判斷、生產(chǎn)計劃的排程、供應(yīng)鏈上下游的管理是割裂的，很多生產(chǎn)要素?zé)o法量化考慮，高層領(lǐng)導(dǎo)在進行決策時在“大局觀”的影響下難免顧此失彼，無法把所有因素都考慮進去，對企業(yè)訂單實現(xiàn)精細(xì)化的管理。

“這也是為什么杉數(shù)科技將求解器對模型進行運籌優(yōu)化和求解，首先應(yīng)用在制造業(yè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)的重要原因之一。”黃翔表示供應(yīng)鏈的高度復(fù)雜性決定了企業(yè)需要在物料、人員、設(shè)備等多維度進行計算和優(yōu)化。從實現(xiàn)價值上看，有效的運營管理不會只局限于規(guī)劃或計劃本身，其作用傳遞到不同的生產(chǎn)運營環(huán)節(jié)，都會為企業(yè)帶來更多實質(zhì)性的業(yè)務(wù)收益。

圖 杉數(shù)數(shù)弈（LibraMind）工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺架構(gòu)圖

值得一提的是，黃翔強調(diào)與火爆出圈的ChatGPT不同，AI大模型要發(fā)揮價值，不管是商業(yè)價值還是社會價值，關(guān)鍵的一點是輸出的結(jié)果必須是可信的。當(dāng)AI應(yīng)用于嚴(yán)苛的制造環(huán)境時，無論是研發(fā)端的生成式創(chuàng)新還是針對產(chǎn)線的工藝優(yōu)化，一個微小的不可控錯誤就會造成災(zāi)難性的后果。對于制造企業(yè)而言，在應(yīng)用智能決策的過程中，離不開發(fā)方法論指引，也離不開場景選擇、業(yè)務(wù)邏輯的深入理解，更離不開機器學(xué)習(xí)和運籌學(xué)技術(shù)的深度融合。

例如同樣是對底層業(yè)務(wù)建模，杉數(shù)科技的數(shù)弈平臺會針對企業(yè)實際經(jīng)營情況，經(jīng)過數(shù)據(jù)描述和清理、規(guī)律分析、決策分析層層遞進，高保真的構(gòu)建一個全維度的智慧型框架，最終實現(xiàn)多目標(biāo)多約束“最優(yōu)解”。

深耕場景，專為滿足客戶實際需求而生

無論是何種應(yīng)對策略，多變且不穩(wěn)定的外部形勢是客觀存在的。目前，有些企業(yè)雖然搭建了各種大大小小的平臺和中臺，但成效甚微，數(shù)字化投入產(chǎn)出比并不理想，其根本原因在于沒有適配對應(yīng)的場景，甚至很多供應(yīng)鏈管理的戰(zhàn)略細(xì)則只在企業(yè)高層的頭腦中，無法落實到企業(yè)的日常生產(chǎn)、運營工作中。

“這也是為什么杉數(shù)科技發(fā)布的數(shù)弈平臺在瞄準(zhǔn)智能決策和數(shù)據(jù)驅(qū)動外，特別強調(diào)場景的融合和行業(yè)的劃分。”黃翔介紹“引擎+決策中臺+場景”一直是杉數(shù)科技發(fā)展的核心策略，而“場景”將成為杉數(shù)科技今年的戰(zhàn)略重點。“當(dāng)我們聚焦企業(yè)供應(yīng)鏈的時候，會發(fā)現(xiàn)不同領(lǐng)域的客戶存在著不同細(xì)分、碎片化需求。杉數(shù)科技會從數(shù)據(jù)、運營、創(chuàng)新等多個視角，設(shè)計與中臺匹配的組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程和運營模式。”黃翔表示通過深耕用戶場景，杉數(shù)數(shù)弈平臺可以從供應(yīng)鏈全生命周期降低因變化給企業(yè)發(fā)展帶來的不穩(wěn)定性，為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的持久性夯實組織和管理基礎(chǔ)：

首先，杉數(shù)數(shù)弈平臺會基于算法和業(yè)務(wù)為企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化產(chǎn)銷總體規(guī)劃，建立動態(tài)的中長期多層級聯(lián)動計劃，為產(chǎn)銷提供不同目標(biāo)的決策選擇，同時提高決策質(zhì)量并跟蹤監(jiān)控計劃執(zhí)行數(shù)據(jù)，以達(dá)到優(yōu)化業(yè)務(wù)、提升運營效率的整體目標(biāo)。例如面對近年來的制造企業(yè)“出海”熱潮，杉數(shù)數(shù)弈平臺支持對于多地區(qū)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)信息管理，提供了涵蓋各工廠需求、供應(yīng)和財務(wù)信息的完整計劃模型，可結(jié)合當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域要求和供應(yīng)商能力，一鍵式生成包含需求計劃、生產(chǎn)計劃、庫存計劃、采購計劃的計劃群，實現(xiàn)跨組織的協(xié)作和產(chǎn)銷的平衡。

當(dāng)需要將主計劃進行分解時，杉數(shù)數(shù)弈平臺將生成精確到日/班次的產(chǎn)線級生產(chǎn)計劃，同時考慮生產(chǎn)實際執(zhí)行情況對計劃的影響，進行滾動排程，確保計劃結(jié)果的準(zhǔn)確性和可執(zhí)行性，并且數(shù)弈生產(chǎn)排程模塊可以根據(jù)企業(yè)目標(biāo)進行最優(yōu)化排程，得到目標(biāo)導(dǎo)向的最優(yōu)排產(chǎn)結(jié)果。

在訂單管理層面，杉數(shù)數(shù)弈平臺會綜合所有已簽訂的未完結(jié)訂單需求，結(jié)合實際現(xiàn)有產(chǎn)能和未來產(chǎn)能規(guī)劃，生成包括訂單交付日期和交付數(shù)量的詳細(xì)計劃，在考慮企業(yè)現(xiàn)有生產(chǎn)能力基礎(chǔ)上，智能快速進行訂單測算，在較短的時間范圍內(nèi)生成訂單交期回復(fù)結(jié)果，能夠迅速響應(yīng)客戶需求，提高客戶滿意度。

針對物料計劃，杉數(shù)數(shù)弈平臺會根據(jù)需求計劃及BOM數(shù)據(jù)，逐層拆解需求，考慮層級間的提前期和比例關(guān)系，計算得到各級物料的需求時間和需求數(shù)量，生成物料需求計劃，并以中長期預(yù)測作為需求輸入，同時考慮長期產(chǎn)能計劃約束、物料齊套約束，驅(qū)動指導(dǎo)物料長期采購計劃的制定。

圖 杉數(shù)數(shù)弈平臺功能架構(gòu)圖

在黃翔看來，制造企業(yè)的核心競爭力必定圍繞著其專屬know-how，與企業(yè)核心業(yè)務(wù)知識和數(shù)據(jù)息息相關(guān)。也正因為如此，杉數(shù)科技在數(shù)據(jù)驅(qū)動和場景化應(yīng)用上下足了功夫。目前，杉數(shù)科技聚焦鋼鐵、化工、汽車、3C電子、新能源等制造行業(yè)，深度挖掘其內(nèi)外部數(shù)據(jù)價值，形成戰(zhàn)略、經(jīng)營、利潤目標(biāo)，跨部門的一體化決策，進而解決生產(chǎn)制造過程中的大規(guī)模復(fù)雜決策、規(guī)劃、調(diào)度、分配等問題。

補鏈強基，助力國內(nèi)制造企業(yè)走向高質(zhì)量發(fā)展

隨著“近岸生產(chǎn)”和“制造網(wǎng)絡(luò)多元化”逐漸成為企業(yè)的優(yōu)先策略，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分工日益深化。國內(nèi)制造企業(yè)對于供應(yīng)鏈愈發(fā)重視，領(lǐng)先的制造企業(yè)需要權(quán)衡韌性和效率，以確保自身供應(yīng)鏈系統(tǒng)的有效運行。早在2017年，國務(wù)院辦公廳就印發(fā)《關(guān)于積極推進供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的指導(dǎo)意見》，高度重視“強鏈、補鏈、固鏈”建設(shè)。在“十四五”規(guī)劃綱要中，則明確提出強化資源、技術(shù)、裝備支撐，推進制造業(yè)“補鏈強鏈”。

黃翔介紹以智能決策技術(shù)為抓手，正在成為很多“鏈主”企業(yè)資源優(yōu)化配置的利器。他強調(diào)“鏈主”在集合產(chǎn)業(yè)鏈上不同規(guī)模企業(yè)的生產(chǎn)、供需環(huán)節(jié)時，通過智能決策技術(shù)可以更好的發(fā)揮“鏈主”企業(yè)的引領(lǐng)支撐作用，促進供需匹配，帶動鏈上企業(yè)協(xié)同發(fā)展。例如“鏈主”可以站在整體產(chǎn)業(yè)鏈的視角審視整個流程、運營場景，并以客戶和市場為核心，有的放矢，進行業(yè)務(wù)和服務(wù)創(chuàng)新設(shè)計和規(guī)劃，實現(xiàn)前瞻性規(guī)劃、高柔性響應(yīng)意見多目標(biāo)優(yōu)化，讓整個產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效率更高、柔性更強。

實際上，在過去7年時間里，杉數(shù)科技服務(wù)了超過20個細(xì)分行業(yè)數(shù)百家國內(nèi)外頭部企業(yè)，進一步提升了各行業(yè)“鏈主”企業(yè)的產(chǎn)業(yè)競爭力，通過協(xié)同創(chuàng)新形成更多比較優(yōu)勢，確保對市場供應(yīng)鏈的整體把控能力，與產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)共同提高效率、改善效益。

圖 杉數(shù)科技服務(wù)各行業(yè)客戶代表

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和技術(shù)的融合，經(jīng)過疫情洗禮后的制造業(yè)供應(yīng)鏈管理也悄然發(fā)生著變化?？梢灶A(yù)見的是，隨著人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，未來企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與消費者之間的聯(lián)系會更加緊密，深層融合下智能決策的應(yīng)用場景將進一步拓展，數(shù)據(jù)的顯性化、模型化也將進一步提速，制造企業(yè)將更加積極的應(yīng)用智能決策技術(shù)。“杉數(shù)科技會重視每一個客戶，為其打造基于智能決策的最佳實踐，幫助制造企業(yè)平穩(wěn)穿越發(fā)展周期，更加從容地應(yīng)對供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型的時代挑戰(zhàn)。”黃翔總結(jié)道。