近期，疫情多點(diǎn)爆發(fā)導(dǎo)致汽車供應(yīng)鏈大規(guī)模斷供，上海等多個(gè)城市的車企出現(xiàn)減產(chǎn)停工潮，特斯拉、蔚來、上汽、長城等車企均宣布部分停產(chǎn)或減產(chǎn)，這對車企的長短期生產(chǎn)帶來了巨大沖擊，也對企業(yè)應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的能力提出了更高的要求。外面諸如此類的不確定事件，未來或許未來將成為經(jīng)濟(jì)常態(tài)，再疊加面對盤根錯(cuò)節(jié)的供應(yīng)鏈和生產(chǎn)網(wǎng)，包括汽車制造在內(nèi)的整個(gè)工業(yè)產(chǎn)業(yè)都將被迫進(jìn)入快速轉(zhuǎn)型期，而智能決策正肩負(fù)著能夠在背后統(tǒng)籌優(yōu)化這些各項(xiàng)生產(chǎn)要素的重要期待。
在現(xiàn)代自動化、規(guī)模化生產(chǎn)中，尤其是在復(fù)雜多變的市場大環(huán)境下，決策和計(jì)劃變得越來越重要，決策上的一點(diǎn)點(diǎn)偏差，對生產(chǎn)結(jié)果造成的影響都可能是不可估量的，因?yàn)楣I(yè)生產(chǎn)線一旦轉(zhuǎn)起來，就開始不停消耗原料和成本，停下來又會影響企業(yè)效益，在快生產(chǎn)時(shí)代企業(yè)是經(jīng)不起任何浪費(fèi)和等待的。
智能決策技術(shù)對于復(fù)雜問題的運(yùn)籌帷幄，正好契合了工業(yè)生產(chǎn)的這種發(fā)展需要，近年來成為工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的熱門話題。從前不久發(fā)布的《工業(yè)智能決策白皮書》中，我們看到智能決策在工業(yè)領(lǐng)域的美好畫卷正徐徐打開，那么工業(yè)智能決策的未來走向如何？又將在工業(yè)領(lǐng)域打開怎樣的新世界？
工業(yè)生產(chǎn)一直在尋找“最優(yōu)解”，智能決策將成為必備能力
回望前幾次工業(yè)革命的路徑，從機(jī)器代替手工，到信息化改造、數(shù)字化賦能，無論生產(chǎn)力怎樣進(jìn)步，“最小化成本、最大化利潤”都是工業(yè)發(fā)展一直追求的方向。可以說，工業(yè)生產(chǎn)一直在尋求“最優(yōu)解”。
工業(yè)智能化時(shí)代的到來為尋求“最優(yōu)解”帶來了全新的方式。?業(yè)智能化體現(xiàn)在感知控制、數(shù)字模型、決策優(yōu)化三個(gè)基本層次，它基于海量?業(yè)數(shù)據(jù)全?感知，通過端到端的數(shù)據(jù)深度集成與建模分析，實(shí)現(xiàn)核?環(huán)節(jié)智能優(yōu)化與決策，由?下?上的信息流與?上?下的決策流共同構(gòu)成了應(yīng)?優(yōu)化閉環(huán)。
這是從“四肢”武裝到“大腦”的全面進(jìn)化和優(yōu)化過程。如果說蒸汽機(jī)和電氣革命改變了動力系統(tǒng)，信息革命帶來了自動化生產(chǎn)和互聯(lián)網(wǎng)，那么工業(yè)4.0的一個(gè)重要特征就是，以智能決策為核心的技術(shù)正在從“腦力”層面對工業(yè)這臺復(fù)雜的機(jī)器進(jìn)行改造。由于智能決策能夠最?化發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值，正成為智能化的價(jià)值核心。
特別是在經(jīng)濟(jì)供求關(guān)系迎來轉(zhuǎn)變的今天，“資源浪費(fèi)”“碳排放”“產(chǎn)能過剩”等成為普遍問題，加之新基建、雙碳政策的長期布局，以及當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)、政治、疫情等的諸多不確定性，對工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)及運(yùn)營決策優(yōu)化提出了更高的要求，優(yōu)化工業(yè)“腦力”變得越來越重要。
《工業(yè)智能決策白皮書》指出，智能決策將成為未來領(lǐng)先?業(yè)企業(yè)必備的能力，而這種能力，最終都將轉(zhuǎn)化為企業(yè)的生產(chǎn)效率和效益。
從整體效益出發(fā)，智能決策助推業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)跨越式變革
在新的經(jīng)濟(jì)背景下，很多工業(yè)廠商都在向智能化要效率、要柔性、要低能耗等等，這些都離不開智能決策的支撐。因?yàn)楣I(yè)制造涉及到工藝流程、采購、倉儲、物流、營銷等多個(gè)環(huán)節(jié)，無論是人工決策，還是現(xiàn)有的數(shù)字化方案都很難滿足企業(yè)對大規(guī)模運(yùn)算和決策的需求。
智能決策的價(jià)值就在于，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)解決大規(guī)模、多約束條件的問題，在具體生產(chǎn)過程中，能夠從全局來調(diào)控各項(xiàng)資源及生產(chǎn)要素，以達(dá)到既定目標(biāo)的最優(yōu)化。
舉例來說，鋼鐵生產(chǎn)在買原材料時(shí)，過去主要看原料價(jià)格，很難把原料的成分、對其他原料的損耗、碳排放量等因素全都顧及到，這些因素?zé)o形中對企業(yè)的成本消耗可能遠(yuǎn)超過省下來的原料成本。智能決策則可以打破這種“偏見”，均衡各種因素，選擇最佳方案，也許某個(gè)單一的條件不是最好的，但總效益一定是最大的。
綜合工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，?業(yè)企業(yè)通過智能決策技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)?向設(shè)備、?產(chǎn)、運(yùn)營、和產(chǎn)業(yè)鏈的全場景賦能。它可以為企業(yè)帶來新的運(yùn)營?式，在決策機(jī)制上降低對?的依賴，從而提?企業(yè)的收益增長速度，提升企業(yè)成長空間。工業(yè)智能決策最佳實(shí)踐案例也表明，智能決策已經(jīng)幫助領(lǐng)先企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)績突破與業(yè)務(wù)變?。
比如，上汽通用基于整車排產(chǎn)優(yōu)化項(xiàng)目對入場運(yùn)輸效率的提升，結(jié)合各路線/供應(yīng)商結(jié)算模式，預(yù)計(jì)年化收益達(dá)數(shù)百萬，六國化?通過建設(shè)產(chǎn)銷協(xié)同智能決策系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了智能化升級，僅倉儲成本節(jié)省達(dá)6000萬。
這些“真金白銀”的價(jià)值，是切實(shí)能看得到的，而智能決策的價(jià)值還遠(yuǎn)不止于此。從人工到智能，從局部到全局，從分散到統(tǒng)一，智能決策改變的不僅僅是決策的效率和效果，而且是生產(chǎn)思維和模式的跨越，即真正做到從業(yè)務(wù)效益的角度出發(fā)，來統(tǒng)籌生產(chǎn)及運(yùn)營等各個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)端到端的全局優(yōu)化。
企業(yè)需求越來越旺盛，技術(shù)加速向多場景滲透
領(lǐng)先企業(yè)的成功經(jīng)驗(yàn)，將會帶動更多工業(yè)企業(yè)進(jìn)行智能決策的實(shí)踐，不過這個(gè)過程并不是一蹴而就的。《工業(yè)智能決策白皮書》指出，?業(yè)智能決策技術(shù)目前尚處于技術(shù)接納?命周期曲線的早期，預(yù)計(jì)未來5年將逐步滲透早期采?者和早期?眾，走向更廣闊的應(yīng)用場景。
一方面，市場環(huán)境將推動需求持續(xù)增加。智能決策將成為未來領(lǐng)先企業(yè)的必備能力。?向16個(gè)細(xì)分?業(yè)的222家企業(yè)CIO調(diào)查結(jié)果顯?，“輔助管理層決策”已成為企業(yè)最關(guān)注的?數(shù)據(jù)應(yīng)?場景，利?數(shù)據(jù)分析技術(shù)提?企業(yè)決策能?成為企業(yè)數(shù)字化管理者的根本需求。
目前一部分領(lǐng)先的工業(yè)企業(yè)正通過智能決策拉開與后進(jìn)者之間的距離，當(dāng)時(shí)間繼續(xù)往后推移，這種差距會進(jìn)一步放大，智能決策無疑將是企業(yè)彎道超車的新機(jī)遇。在這種趨勢下，企業(yè)對智能決策的認(rèn)知會越來越強(qiáng)，會有更多企業(yè)愿意推進(jìn)智能決策落地。
市場認(rèn)知與技術(shù)的雙重強(qiáng)化，驅(qū)動智能決策走向成熟
另一方面，智能決策相關(guān)技術(shù)的躍遷將加速其對業(yè)務(wù)場景的滲透。機(jī)器學(xué)習(xí)之父Michael Jordan說過，未來的??智能最重要的突破應(yīng)該與優(yōu)化算法緊密結(jié)合。對于智能決策來說，在未來相當(dāng)長的時(shí)間內(nèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)的結(jié)合將會是智能決策最前沿的技術(shù)發(fā)展方向，二者的進(jìn)一步深度融合，將促進(jìn)智能決策技術(shù)不斷擴(kuò)充能?邊界。
同時(shí)，業(yè)務(wù)需求的增加和應(yīng)用場景的豐富將驅(qū)動智能決策的成熟度進(jìn)?步提?，技術(shù)可行性將越來越強(qiáng)，行業(yè)解決方案的適用性也越來越廣，企業(yè)應(yīng)用智能決策的成本也將會降低。就如同滾雪球一樣，在技術(shù)與場景的互相促進(jìn)下，智能決策的業(yè)務(wù)版圖將越來越大。
縱深發(fā)展釋放產(chǎn)業(yè)價(jià)值，助力推進(jìn)智能制造
我國工業(yè)種類繁多，場景復(fù)雜，有41個(gè)工業(yè)大類，207個(gè)工業(yè)中類，666個(gè)工業(yè)小類，在這片廣袤的地帶，智能決策顯然將有很大發(fā)展空間。無論是通過柔性計(jì)劃、敏捷響應(yīng)等帶來的效益增長，還是未來對碳足跡、碳排放等能耗、減排問題的智能控制上，都將發(fā)揮舉足輕重的作用。
數(shù)據(jù)顯示，2021年中國制造業(yè)占GDP比重達(dá)到27.4%，總量連續(xù)12年位居世界首位。智能決策的加持，將有效助力提升工業(yè)制造企業(yè)的利潤增長。《工業(yè)智能決策白皮書》預(yù)測，未來通過智能決策機(jī)制可以在供應(yīng)鏈及制造管理??釋放的價(jià)值空間?達(dá)1.2-2萬億美元，細(xì)化到工業(yè)領(lǐng)域，將是一片很有潛力的藍(lán)海市場。
技術(shù)接納生命周期曲線
隨著智能決策產(chǎn)業(yè)價(jià)值的進(jìn)一步釋放，中國工業(yè)發(fā)展將迎來新的局面。對整個(gè)產(chǎn)業(yè)來說，智能決策的縱深發(fā)展將激活工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值，重構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)格局，將傳統(tǒng)單一的按需生產(chǎn)或者按計(jì)劃生產(chǎn)轉(zhuǎn)換為全社會要素統(tǒng)籌生產(chǎn)及分配，有效降低全社會工業(yè)制造的能源及資源浪費(fèi)，提高工業(yè)生產(chǎn)力的同時(shí)提高生產(chǎn)效率和效益，賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)，助力推進(jìn)智能制造。
