某鋼鐵企業(yè),利用智能決策技術優(yōu)化原燃料配比和采購方案,相較人工決策,單噸鐵水成本節(jié)約2.3%,單噸鋼坯成本節(jié)約1.8%。

　　某化工企業(yè),通過智能決策技術推進需求、庫存、生產(chǎn)、運輸?shù)拳h(huán)節(jié)全局優(yōu)化,庫存周轉率提升超過10%,運輸費用降低5%,僅倉儲成本每年節(jié)省六千萬。

　　某光學電子制造商,上線物料分配智能決策平臺后,庫存周轉天數(shù)平均降低0.5天,訂單達成率提升5%,節(jié)約運營成本達百萬級。

　　工業(yè)數(shù)字化過程中,切實可見的收益是檢驗技術和產(chǎn)品的試金石,也是制造企業(yè)推進數(shù)字化升級的動力所在。從以上實踐可以看到,智能決策技術正在釋放智能制造的潛能,為工業(yè)企業(yè)帶來真金白銀的價值。如何將這種價值釋放到千行百業(yè)規(guī)模龐大的工業(yè)場景中?

　　在剛落幕不久的“智能決策·重塑增長”2023杉數(shù)科技智能決策前沿峰會上,杉數(shù)科技全新發(fā)布工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺--杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind),為此帶來了新期待。杉數(shù)數(shù)弈以前沿的運籌優(yōu)化和機器學習技術為基礎,將工業(yè)制造決策問題轉化為數(shù)學問題進行求解優(yōu)化,為工業(yè)制造企業(yè)裝上“決策大腦”,助力企業(yè)降本增效,拉動業(yè)務增長。

　　杉數(shù)數(shù)弈工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺以自主研發(fā)的底層計算引擎、靈活配置的模型組件和貼合需求的產(chǎn)品功能,打開了智能決策賦能工業(yè)增長的突破口,并推動智能決策技術向生產(chǎn)場景廣泛落地。杉數(shù)數(shù)弈的發(fā)布,標志杉數(shù)科技在工業(yè)領域的產(chǎn)品研發(fā)邁向新階段,過去積累的經(jīng)驗正轉化為可規(guī)?；瘧玫漠a(chǎn)品形態(tài),將為中國廣袤的工業(yè)土壤注入高質量發(fā)展的源動力。

　　變革生產(chǎn)經(jīng)營模式,激活制造業(yè)增長“密鑰”

　　在去產(chǎn)能、雙碳政策以及不確定因素影響下,工業(yè)規(guī)?；a(chǎn)的紅利期已過,傳統(tǒng)制造業(yè)加速向“產(chǎn)品+服務”模式轉變,能夠高效響應市場需求并提供高質量服務的企業(yè)擁有更多機會。然而,工業(yè)制造要素多、環(huán)節(jié)長、價值分散,通常牽一發(fā)而動全身,企業(yè)要改變生產(chǎn)運營管理模式并非易事。

　　杉數(shù)數(shù)弈致力于解決的,正是生產(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,可以在全局協(xié)同的情況下,幫助工業(yè)企業(yè)進行資源配置、成本控制、產(chǎn)能規(guī)劃等多方面決策優(yōu)化,從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術全面提升生產(chǎn)運營管理柔性,具體表現(xiàn)在以下三方面。

　　前瞻性規(guī)劃,科學指導經(jīng)營。工業(yè)生產(chǎn)制造是“前置性”活動,生產(chǎn)前的規(guī)劃和計劃對生產(chǎn)效能影響非常大。隨著不確定性成為常態(tài),過去依靠經(jīng)驗和簡單估算的規(guī)劃方式已經(jīng)無法滿足企業(yè)生產(chǎn)運營需求。杉數(shù)數(shù)弈通過算法建模和求解優(yōu)化,可以從長、中、短全方位的角度進行決策和計劃優(yōu)化,統(tǒng)籌生產(chǎn)資源的配置和利用,實現(xiàn)長周期的產(chǎn)能產(chǎn)線規(guī)劃到短周期的經(jīng)營目標分解協(xié)同優(yōu)化。

　　高柔性響應,全面滿足急單插單。從市場需求來看,急單插單和小批量多種類訂單越來越多,人工決策往往應接不暇,而每一個決策的調(diào)整都會影響整體效益。杉數(shù)數(shù)弈配置模式靈活,企業(yè)可以通過不同的策略組合和拼接自由配置,根據(jù)實時變化快速做出優(yōu)化決策,在保證綜合效益的情況下,提高生產(chǎn)制造效率和訂單滿足率。

　　多目標優(yōu)化,保障高質量生產(chǎn)。在經(jīng)營過程中,很多制造企業(yè)往往比較重視關鍵環(huán)節(jié)的決策問題而忽視不同環(huán)節(jié)的互相影響,難以實現(xiàn)供應鏈綜合全局優(yōu)化。杉數(shù)數(shù)弈可統(tǒng)籌考慮全局要素,實現(xiàn)多目標優(yōu)化決策,比如,在制定生產(chǎn)計劃時,可同時考慮財務目標、工藝流程、節(jié)能減排、市場需求等多個因素;在物流運輸優(yōu)化時,能夠同時考慮成本、倉儲、車輛路徑、訂單分配等因素,全面保障決策質量。

　　通過以上三個層面的升級,工業(yè)制造企業(yè)可以解決規(guī)劃和執(zhí)行、生產(chǎn)和銷售、多目標決策等博弈難題,向協(xié)同化、精細化、敏捷化的生產(chǎn)經(jīng)營模式轉變,激活企業(yè)增長“密鑰”,實現(xiàn)制造到智造的飛躍。

　　端到端決策優(yōu)化,賦能工業(yè)制造四大場景

　　根據(jù)多行業(yè)應用經(jīng)驗,杉數(shù)數(shù)弈將多類業(yè)務問題進行抽象和提煉,構建智能生產(chǎn)管理、智能運營管理、智能訂單管理、智能物料管理四大核心應用模塊,幫助工業(yè)制造企業(yè)從車間層、企業(yè)層到內(nèi)外協(xié)同層,進行全方位決策優(yōu)化。

　　在生產(chǎn)管理環(huán)節(jié),可統(tǒng)籌全局要素構建長中短期生產(chǎn)規(guī)劃和計劃,實現(xiàn)多工廠/多車間智能排產(chǎn)排程,并監(jiān)控和分析計劃執(zhí)行數(shù)據(jù),持續(xù)優(yōu)化業(yè)務流程,提升生產(chǎn)效率和效益。具體功能主要包括生產(chǎn)計劃模型、生產(chǎn)計劃層級定義、生產(chǎn)計劃結果、計劃策略管理等,可根據(jù)需求靈活調(diào)整,助力企業(yè)實現(xiàn)精益生產(chǎn)。

　　在運營管理環(huán)節(jié),幫助企業(yè)進行內(nèi)外部數(shù)據(jù)管理和分析,進行多維度多層級數(shù)據(jù)計算和分解,結合偏差分析與方案模擬,實現(xiàn)需求與供應匹配,生產(chǎn)與銷售協(xié)同,推進產(chǎn)供銷一體化運營。具體功能主要包括經(jīng)營目標管理、需求/供應管理、S&OP流程、版本對比等,為企業(yè)全方位運營規(guī)劃提供決策支持。

　　在訂單管理環(huán)節(jié),可對訂單全生命周期進行可視量化管理,快速計算銷售訂單的交付日期及物料情況,靈活安排生產(chǎn)計劃,高效履約,提升客戶滿意度。具體功能主要包括訂單交期、交期明細、訂單缺料、訂單達成報表等,幫助企業(yè)更全面直觀地了解訂單情況,為生產(chǎn)計劃和物料籌措計劃提供精準指導。

　　在物料管理環(huán)節(jié),通過端到端的精細化協(xié)同管理,有效拉通物料資源,優(yōu)化物料籌措和分配,保障物料齊套。具體功能主要包括計劃齊套分析、生產(chǎn)齊套分析、生成物料需求、欠料預警等,可幫助企業(yè)降低物料風險,避免欠料、缺料和堆料,提升物料配置效率,降低物料成本。