高效性 1756-IR12 编程简单易学

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智能决策，从更广的维度重塑供应链价值

回过头来看，该生物医药企业携手杉数科技的供应链优化之旅固然令人振奋，但它在转型之前面临的痛点问题也同样值得重视。对于制造企业而言，无论是从销售预测上考虑突发事件对订单量的影响、到生产计划层面考虑对工厂产能的影响，乃至突发事件对断供的影响……供应链上任何一环的细微波动，都会扩大成影响上下游的涟漪：

在以市场为导向的，传统大批量订单以获得生产成本优势的模式已过时，企业如何适应市场需求的改变，即小批量、多批次的生产制造诉求？

紧急插单会改变其他订单的交付计划，进而影响整体收益，企业如何以全局性思维判断插单对于企业的综合影响？

在企业的核心产品生产上，如何应对需求和供给的高波动性，将可能出现的供应链断点带来的冲击降到低？

诸如此类的问题还有很多，黄翔表示受限于技术条件，很多制造企业对于市场需求的判断、生产计划的排程、供应链上下游的管理是割裂的，很多生产要素无法量化考虑，高层领导在进行决策时在“大局观”的影响下难免顾此失彼，无法把所有因素都考虑进去，对企业订单实现精细化的管理。

“这也是为什么杉数科技将求解器对模型进行运筹优化和求解，首先应用在制造业供应链系统的重要原因之一。”黄翔表示供应链的高度复杂性决定了企业需要在物料、人员、设备等多维度进行计算和优化。从实现价值上看，有效的运营管理不会只局限于规划或计划本身，其作用传递到不同的生产运营环节，都会为企业带来更多实质性的业务收益。

图 杉数数弈（LibraMind）工业智能制造决策优化平台架构图

值得一提的是，黄翔强调与火爆出圈的ChatGPT不同，AI大模型要发挥价值，不管是商业价值还是社会价值，关键的一点是输出的结果必须是可信的。当AI应用于严苛的制造环境时，无论是研发端的生成式创新还是针对产线的工艺优化，一个微小的不可控错误就会造成灾难性的后果。对于制造企业而言，在应用智能决策的过程中，离不开发方法论指引，也离不开场景选择、业务逻辑的深入理解，更离不开机器学习和运筹学技术的深度融合。

例如同样是对底层业务建模，杉数科技的数弈平台会针对企业实际经营情况，经过数据描述和清理、规律分析、决策分析层层递进，高保真的构建一个全维度的智慧型框架，终实现多目标多约束“优解”。

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