確實如此，在Gartner對制造業(yè)運營數(shù)字化調(diào)查中，到2025年，70%在關(guān)鍵財務(wù)指標上優(yōu)于競爭對手的上市公司也將以數(shù)據(jù)和分析為中心。同時IDC也預計，到2025年，超過60%的中國企業(yè)將把人類專業(yè)知識與人工智能、機器學習、NLP和模式識別相結(jié)合，做智能預測與決策，以增強整個企業(yè)的遠見卓識，并使員工的工作效率和生產(chǎn)力提高25%。

從這個角度來說，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?？梢哉f，企業(yè)邁向智能制造的過程中，也就是管理從經(jīng)驗決策向科學決策、進而向智能決策演進的過程。

那么，中國工業(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（WAIC）“AI商業(yè)落地論壇”上，作為國內(nèi)先進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)的增長之道，并希望通過自身多年沉淀的強大解決方案能力和豐富的應用實踐經(jīng)驗，釋放智能決策的“乘數(shù)效應”，推動更多的中國工業(yè)和制造企業(yè)實現(xiàn)高效、高質(zhì)量的增長。

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

復雜網(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，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、風電光伏，通過輸電網(wǎng)絡(luò)傳導到汽車、消費電子、半導體、鋼鐵、礦石開采等百行千業(yè)，這種多產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的模式，正在讓整個工業(yè)和制造業(yè)出現(xiàn)兩大新的發(fā)展趨勢。

一方面，是跨行業(yè)跨場景的融合，可以看到隨著越來越多的企業(yè)引進全球化供應鏈，以及國際市場競爭的滲入，上下游企業(yè)的關(guān)系正變得越來越緊密，同時這種行業(yè)交叉變化，也帶來了更多的跨場景、跨領(lǐng)域的合作。

另一方面，是精益化管理至關(guān)重要。過去幾年，隨著人員、物料、設(shè)備等成本的不斷上漲，很多企業(yè)的利潤空間越來越薄，此外生產(chǎn)方式也正從大批量生產(chǎn)轉(zhuǎn)項多品種、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。

而這種趨勢的變化，帶來的最直接的影響，就是它正讓企業(yè)的管理從線性發(fā)展向復雜能力網(wǎng)絡(luò)進行變革，而復雜能力網(wǎng)絡(luò)又會帶來更高的運營成本與管理難度。比如，制造企業(yè)現(xiàn)在不僅需要平衡淡旺季需求波動、保障平順生產(chǎn)的“產(chǎn)供銷協(xié)同優(yōu)化”，還需要對換線、轉(zhuǎn)產(chǎn)、急單、插單、以及危機場景的“精確快速響應”；再如，在滿足終端用戶需求方面，制造企業(yè)也需要做好個性化、多品種、小批量訂單的分析評估與交期承諾，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)備級排產(chǎn)、工序級排班等等工作。

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、營銷、制造、原料的全鏈路復雜網(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、利潤目標，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)在信息化時代搭建的軟件管理系統(tǒng)，如ERP、SCM、MES、TMS已難以滿足復雜網(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，無法“跨部門”幫助企業(yè)去實現(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)并通過報表的方式呈現(xiàn)給管理者或決策者，但決策者，仍然需要通過理解數(shù)據(jù)和自身基于對行業(yè)的觀察來做出決策的動作，但新一代智能決策技術(shù)體系，是通過機器學習和運籌優(yōu)化技術(shù)去做支撐的，它能夠在生產(chǎn)制造、供應鏈體系乃至經(jīng)營管理層面幫助企業(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擔，同時還能讓決策者在做關(guān)鍵決策的時候，多幾個選項，從而提升決策質(zhì)量。

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

釋放智能決策“乘數(shù)效應”

也正是基于這樣的市場洞察，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——杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind)，該平臺能夠幫助企業(yè)直面復雜決策難題，通過深度挖掘企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)價值，聚焦企業(yè)戰(zhàn)略、經(jīng)營、利潤目標，實現(xiàn)“跨部門”的一體化決策，解決企業(yè)生產(chǎn)制造過程中的大規(guī)模復雜決策、規(guī)劃、調(diào)度、分配等問題，幫助企業(yè)實現(xiàn)前瞻性規(guī)劃、高柔性響應意見多目標優(yōu)化，讓供應鏈的整體效率更高、柔性更強，有效幫助工業(yè)制造企業(yè)實現(xiàn)精細化運營與智能化轉(zhuǎn)型。

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

黃翔表示，數(shù)弈平臺最大的優(yōu)勢就在于，它能夠幫助企業(yè)在整個供應鏈和經(jīng)營層面實現(xiàn)一致性的拉通和協(xié)同，讓企業(yè)基于更加精準的數(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場景下貢獻價值：

首先，是需求計劃業(yè)務(wù)場景賦能，杉數(shù)數(shù)弈平臺能夠通過全面的需求感知和精準預測模型，改善預測的準確性，降低庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)，幫助企業(yè)建立需求計劃—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，如能夠自動抓取歷史銷量數(shù)據(jù)及市場外源數(shù)據(jù)，減少人工操作和數(shù)據(jù)錯誤風險；此外，平臺中的AI需求預測引擎也能自動創(chuàng)建基準/促銷/新品需求預測，并自動評估/整合；能夠整合多版本需求預測，并進行多維度審視及調(diào)整，產(chǎn)生一致性需求計劃等。

其次，是庫存及補貨計劃業(yè)務(wù)場景賦能，由于分銷方式的變化和消費者對于服務(wù)響應時效的提高，以及前置倉、城市倉的出現(xiàn)和普及使得企業(yè)的供應鏈網(wǎng)絡(luò)變得越來越復雜，因此如何提高庫存周轉(zhuǎn)，降低物料損耗，提升訂單滿足率是目前供應鏈計劃人員面臨的挑戰(zhàn)。

而杉數(shù)科技能夠幫助企業(yè)診斷供應鏈庫存環(huán)節(jié)問題，并按照企業(yè)的需求定制庫存解決方案，包括自動補貨、多級庫存補貨、內(nèi)含科學計算補貨點、補貨量、倉見調(diào)撥優(yōu)化等多個模塊，在保證服務(wù)水平的情況下降低庫存成本，也就是說通過“銜接需求預測、周密計劃管理、多級庫存優(yōu)化”，真正“將庫存在最合適的時間以最佳的量放在最合適的位置上”。數(shù)據(jù)顯示，通過杉數(shù)數(shù)弈平臺，能夠幫助企業(yè)庫存成本降低20%，訂單履約率提升5-10%。

最后，是主生產(chǎn)計劃業(yè)務(wù)場景賦能，由于市場供需環(huán)境瞬息萬變，企業(yè)為了保障銷售發(fā)貨及時性，往往需要積累大量庫存，這給企業(yè)的運轉(zhuǎn)帶來了極大的壓力。不止如此，很多企業(yè)在向柔性生產(chǎn)轉(zhuǎn)型過程中，還缺乏智能計劃系統(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。

而通過杉數(shù)數(shù)弈中的智能排產(chǎn)平臺，則能夠針對不同計劃顆粒度即業(yè)務(wù)決策場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)目標排程解決方案，最大化幫助企業(yè)提升生產(chǎn)計劃穩(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，通過該平臺能夠幫助企業(yè)的產(chǎn)能利用率提升30%；訂單滿足率提升20%；排產(chǎn)排程人工干預降低70%。

值得一提的是，隨著過去多年的技術(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)應用中人與數(shù)據(jù)的交互方式，由此也產(chǎn)生了越來越大的商業(yè)價值，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。

事實上，智能決策技術(shù)的本質(zhì)，其實就是從輸入數(shù)據(jù)到約束條件、優(yōu)化目標的一種“通用范式”，而這種范式放到所有人工智能模型中都能適用，如果說目前火熱的大語言模型輸入的數(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。從這個角度來看，杉數(shù)科技打造的數(shù)弈平臺，目前已能夠從企業(yè)的前端客戶感知到生產(chǎn)供應、物料協(xié)同，最終形成成品交付客戶，這其中不僅有單點優(yōu)化，也有全鏈路的一體優(yōu)化，這種通過端到端的協(xié)同優(yōu)化能力，相信也能夠更好的幫助企業(yè)推進工業(yè)或者行業(yè)大模型的落地應用。

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，通過將數(shù)據(jù)、流程、場景“串聯(lián)”起來，實現(xiàn)了“點線面”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，真正釋放出了智能決策技術(shù)的“乘數(shù)效應”。

堅持“量化價值”為導向

目前，杉數(shù)科技的智能決策解決方案，已廣泛應用于包括工業(yè)制造在內(nèi)的數(shù)十個行業(yè)的數(shù)百家頭部企業(yè)，可以說正驅(qū)動著整個中國智能制造走向高質(zhì)量的增長之路。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，構(gòu)建了包括運營、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，實現(xiàn)銷售滿足率提升8%，庫存資金占用降低數(shù)千萬。

對此，黃翔表示，杉數(shù)科技作為國內(nèi)智能決策概念的提出者，非常欣喜地看到越來越多的工業(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。在此過程中，杉數(shù)科技也一直以量化的價值為導向，無論是在典型的訂單層面、工作效率層面、庫存層面等經(jīng)營指標都可以給企業(yè)帶來量化的數(shù)據(jù)。

“判斷一家企業(yè)是不是智能決策技術(shù)驅(qū)動的，其實有一個很簡單的評判標準，那就是這些應用了智能決策技術(shù)的企業(yè)，是不是能夠有真金白銀的價值體現(xiàn)，或者說技術(shù)的價值是否產(chǎn)生了更大收益，畢竟最終的還好，是由企業(yè)說了算的。”他說。

在這方面，杉數(shù)科技是有信心和底氣的，在過去的七年時間中，杉數(shù)科技無論是在技術(shù)深度，經(jīng)驗積累，標桿案例，以及為企業(yè)產(chǎn)生的直接價值方面，都是處在市場前列的，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，并對杉數(shù)科技十分認可的關(guān)鍵原因。

同樣，這也解釋了杉數(shù)科技過去幾年為何要在工業(yè)和制造業(yè)中去打造典型案例，樹立標桿示范企業(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“立竿見影”的效果；二是，頭部企業(yè)的探索與實踐，也能給更多將要數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工業(yè)和制造企業(yè)帶來借鑒和參考的價值，形成“先富帶動后富”的示范效應。

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，但杉數(shù)科技依然還是非常尊重制造業(yè)乃至每一個行業(yè)中的特性，面向流程制造的解決方案，我們絕不會生搬硬套的搬到離散制造行業(yè)中去，而是會針對工業(yè)和制造業(yè)中的具體應用場景，做行業(yè)定向的增強，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)的應用。”

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

“我們認為，企業(yè)要在認知層面上，無論是企業(yè)的經(jīng)營理念，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)，至少是一個開放的形態(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行匹配，這些都會影響到企業(yè)的智能決策技術(shù)最終能否成功落地，因此循序漸進最為重要。”黃翔說。

為此，杉數(shù)科技未來一方面會加強和生態(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)強化在技術(shù)層面的創(chuàng)新，希望能夠以結(jié)果為導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)帶來長久的價值，讓智能決策技術(shù)真正“扎根”于企業(yè)之中。

總的來看，通過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，推動中國制造走向高端化、智能化、綠色化發(fā)展已是大勢所趨。而在此過程之中，杉數(shù)科技作為國內(nèi)智能決策概念的提出者，探索者和實踐者，一直以來都以非常“務(wù)實”的風格，以及“以行踐言”的方式，推動中國企業(yè)更好地擁抱智能決策，其價值也可謂：“不止于現(xiàn)在，更關(guān)乎未來。”