作為實體經濟的支柱產業,我國制造業有著悠久的歷史和龐大的產業結構，產業鏈環節眾多、復雜度高是制造企業供應鏈的典型特征，推進供應鏈的數字化轉型之路也成為企業高質量發展的共同選擇。通過決策優化智能供應鏈計劃，制造企業可以建立更高效的精益生產計劃模型和與之相適應的組織架構，有效減少庫存，提高整個供應鏈計劃的效率并優化計劃結果，進一步達成生產精益、庫存合理、人員優化等多重目標。
為了幫助制造企業在“VUCA（烏卡）時代”更好的筑牢供應鏈底座，以平穩穿越轉型發展的周期，杉數科技今年3月面向工業智能制造領域推出決策優化產品--杉數數弈平臺（LibraMind），為企業科學地制定短期和中長期排產計劃，優化生產管理及作業流程，提升整個供應鏈的柔性與敏捷度，以適應快速變化的市場需求。日前，e-works記者對杉數科技副總裁兼工業線事業部總經理黃翔進行了專訪，就智能決策在供應鏈優化中扮演的角色、智能決策落地的關鍵技術以及數弈平臺的核心特點進行了解讀。在黃翔看來，高水平的供應鏈管理一直是制造企業的核心競爭力之一，數字化浪潮下企業供應鏈正朝著需求響應更快、協同效率更高、數據更加開放的方向演進，以運籌優化和機器學習為基礎的智能決策技術應用將加速供應鏈的重構，成為提升企業供應鏈水平的著力點和落腳點。
圖 杉數科技副總裁兼工業線事業部總經理黃翔
全面智能化，屬于供應鏈的基因進化論
隨著智能制造如火如荼的展開，線上線下加速融合，以往制造企業靠庫存拼銷量，與經銷商、供應商博弈價格差的供應鏈體系已成為過去式。黃翔表示在制造商、供應商、客戶等多方加入下，供應鏈管理變得日益復雜。特別是對于大型、集團型企業而言，產業鏈供應鏈重構朝著區域化方向發展，上下游之間的關系愈發緊密，培育以自身為主的產業鏈條對于制造企業而言是一個重要的戰略機遇。
美國著名經濟學家克里斯多夫曾提出：“市場上只有供應鏈而沒有企業。現在，真正的競爭不再是企業與企業的競爭，而是供應鏈與供應鏈之間的競爭。”在黃翔看來，導致供應鏈管理從掌握企業前進方向的“隱形之手”逐漸變為顯而易見的“核心引擎”，主要在于以下兩方面原因：
首先，是國內制造業一直存在但并沒有很好呈現和重視的“隱性基因”：黃翔表示我國作為世界第二大經濟體、世界第一制造業大國，擁有全球完整且規模龐大的工業體系、強大的生產能力、完善的配套能力。在數字經濟時代，企業供應鏈已經不再是單一的 “鏈”狀線路，而是呈“網”狀結構，各系統和各角色互相連接，互相依存。例如汽車零配件廠商在完成某項生產營銷活動時，不僅需要保證內部生產線高效運轉，如生產決策、車間運轉、庫存物流，還需要與外部在配合上無縫鏈接，如上游原材料、零部件供應商，下游整車廠以及經銷商、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、物聯網、人工智能等新興技術為企業發展注入的“顯性基因”：根據杉數科技積累的實踐經驗看，制造企業正在將傳統的供應鏈管理方式與數字化技術相結合，以實現供應鏈整個過程的高效、智能和透明化。尤其是面對外部不確定的供應環境以及市場需求的多樣化和細分化，促使制造企業直面由實時客戶和消費者需求反向驅動的供應鏈協同，進而形成柔性和個性化生產制造閉環，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，國內企業正在從“制造”走向“智造”。這其中，無論是供應鏈轉型的效率提升、彈性建設、實時優化還是面向未來的創新，都可以看到智能決策的身影。黃翔表示智能決策面向的產業鏈是在打通上下游企業信息流的基礎上，實現將產業鏈上企業整體進行各種資源同一調配，形成更加深度與高效的協作關系。通過將企業供應鏈管理的實際問題化繁為簡，用運籌優化的思維將動態的、多元的、大規模的變化要素進行量化和可視化，可以幫助企業找到真正優質的需求，并推進訂單的高效執行和交付。
以某生物醫藥企業為例，其在發展過程中一直推行精益生產策略，以實現“零庫存”為目標。但前些年在疫情刺激下市場需求波動嚴重，短期內會出現大量“插單”現象，由于追求極致庫存導致該企業在處理緊急訂單時，給后端生產、物料、運輸等環節帶來了諸多壓力，企業履約成本直線上升，進入了生產規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，此生物醫藥企業與杉數科技在其計劃與運營的數字化、智能化方面達成合作，共同打造了協同優化、智能決策平臺。利用算法優勢，該企業不僅在供給側能夠對市場進行預測，實現供應與需求的良好匹配；還可以從需求側觀察緊急訂單的處理是否合理，根據車間工藝及生產限制，統籌平衡整體資源及物流規劃，精準制定出企業利益最大化的排產計劃，使企業訂單達成率提升的同時綜合節省成本約百萬/年。
智能決策，從更廣的維度重塑供應鏈價值
回過頭來看，該生物醫藥企業攜手杉數科技的供應鏈優化之旅固然令人振奮，但它在轉型之前面臨的痛點問題也同樣值得重視。對于制造企業而言，無論是從銷售預測上考慮突發事件對訂單量的影響、到生產計劃層面考慮對工廠產能的影響，乃至突發事件對斷供的影響……供應鏈上任何一環的細微波動，都會擴大成影響上下游的漣漪：
在以市場為導向的今天，傳統大批量訂單以獲得生產成本優勢的模式已過時，企業如何適應市場需求的改變，即小批量、多批次的生產制造訴求？
緊急插單會改變其他訂單的交付計劃，進而影響整體收益，企業如何以全局性思維判斷插單對于企業的綜合影響？
在企業的核心產品生產上，如何應對需求和供給的高波動性，將可能出現的供應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條件，很多制造企業對于市場需求的判斷、生產計劃的排程、供應鏈上下游的管理是割裂的，很多生產要素無法量化考慮，高層領導在進行決策時在“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，對企業訂單實現精細化的管理。
“這也是為什么杉數科技將求解器對模型進行運籌優化和求解，首先應用在制造業供應鏈系統的重要原因之一。”黃翔表示供應鏈的高度復雜性決定了企業需要在物料、人員、設備等多維度進行計算和優化。從實現價值上看，有效的運營管理不會只局限于規劃或計劃本身，其作用傳遞到不同的生產運營環節，都會為企業帶來更多實質性的業務收益。
圖 杉數數弈（LibraMind）工業智能制造決策優化平臺架構圖
值得一提的是，黃翔強調與火爆出圈的ChatGPT不同，AI大模型要發揮價值，不管是商業價值還是社會價值，關鍵的一點是輸出的結果必須是可信的。當AI應用于嚴苛的制造環境時，無論是研發端的生成式創新還是針對產線的工藝優化，一個微小的不可控錯誤就會造成災難性的后果。對于制造企業而言，在應用智能決策的過程中，離不開發方法論指引，也離不開場景選擇、業務邏輯的深入理解，更離不開機器學習和運籌學技術的深度融合。
例如同樣是對底層業務建模，杉數科技的數弈平臺會針對企業實際經營情況，經過數據描述和清理、規律分析、決策分析層層遞進，高保真的構建一個全維度的智慧型框架，最終實現多目標多約束“最優解”。
深耕場景，專為滿足客戶實際需求而生
無論是何種應對策略，多變且不穩定的外部形勢是客觀存在的。目前，有些企業雖然搭建了各種大大小小的平臺和中臺，但成效甚微，數字化投入產出比并不理想，其根本原因在于沒有適配對應的場景，甚至很多供應鏈管理的戰略細則只在企業高層的頭腦中，無法落實到企業的日常生產、運營工作中。
“這也是為什么杉數科技發布的數弈平臺在瞄準智能決策和數據驅動外，特別強調場景的融合和行業的劃分。”黃翔介紹“引擎+決策中臺+場景”一直是杉數科技發展的核心策略，而“場景”將成為杉數科技今年的戰略重點。“當我們聚焦企業供應鏈的時候，會發現不同領域的客戶存在著不同細分、碎片化需求。杉數科技會從數據、運營、創新等多個視角，設計與中臺匹配的組織架構、業務流程和運營模式。”黃翔表示通過深耕用戶場景，杉數數弈平臺可以從供應鏈全生命周期降低因變化給企業發展帶來的不穩定性，為企業數字化發展的持久性夯實組織和管理基礎：
首先，杉數數弈平臺會基于算法和業務為企業構建數字化產銷總體規劃，建立動態的中長期多層級聯動計劃，為產銷提供不同目標的決策選擇，同時提高決策質量并跟蹤監控計劃執行數據，以達到優化業務、提升運營效率的整體目標。例如面對近年來的制造企業“出海”熱潮，杉數數弈平臺支持對于多地區的統一數據信息管理，提供了涵蓋各工廠需求、供應和財務信息的完整計劃模型，可結合當地的區域要求和供應商能力，一鍵式生成包含需求計劃、生產計劃、庫存計劃、采購計劃的計劃群，實現跨組織的協作和產銷的平衡。
當需要將主計劃進行分解時，杉數數弈平臺將生成精確到日/班次的產線級生產計劃，同時考慮生產實際執行情況對計劃的影響，進行滾動排程，確保計劃結果的準確性和可執行性，并且數弈生產排程模塊可以根據企業目標進行最優化排程，得到目標導向的最優排產結果。
在訂單管理層面，杉數數弈平臺會綜合所有已簽訂的未完結訂單需求，結合實際現有產能和未來產能規劃，生成包括訂單交付日期和交付數量的詳細計劃，在考慮企業現有生產能力基礎上，智能快速進行訂單測算，在較短的時間范圍內生成訂單交期回復結果，能夠迅速響應客戶需求，提高客戶滿意度。
針對物料計劃，杉數數弈平臺會根據需求計劃及BOM數據，逐層拆解需求，考慮層級間的提前期和比例關系，計算得到各級物料的需求時間和需求數量，生成物料需求計劃，并以中長期預測作為需求輸入，同時考慮長期產能計劃約束、物料齊套約束，驅動指導物料長期采購計劃的制定。
圖 杉數數弈平臺功能架構圖
在黃翔看來，制造企業的核心競爭力必定圍繞著其專屬know-how，與企業核心業務知識和數據息息相關。也正因為如此，杉數科技在數據驅動和場景化應用上下足了功夫。目前，杉數科技聚焦鋼鐵、化工、汽車、3C電子、新能源等制造行業，深度挖掘其內外部數據價值，形成戰略、經營、利潤目標，跨部門的一體化決策，進而解決生產制造過程中的大規模復雜決策、規劃、調度、分配等問題。
補鏈強基，助力國內制造企業走向高質量發展
隨著“近岸生產”和“制造網絡多元化”逐漸成為企業的優先策略，制造業產業鏈分工日益深化。國內制造企業對于供應鏈愈發重視，領先的制造企業需要權衡韌性和效率，以確保自身供應鏈系統的有效運行。早在2017年，國務院辦公廳就印發《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》，高度重視“強鏈、補鏈、固鏈”建設。在“十四五”規劃綱要中，則明確提出強化資源、技術、裝備支撐，推進制造業“補鏈強鏈”。
黃翔介紹以智能決策技術為抓手，正在成為很多“鏈主”企業資源優化配置的利器。他強調“鏈主”在集合產業鏈上不同規模企業的生產、供需環節時，通過智能決策技術可以更好的發揮“鏈主”企業的引領支撐作用，促進供需匹配，帶動鏈上企業協同發展。例如“鏈主”可以站在整體產業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，進行業務和服務創新設計和規劃，實現前瞻性規劃、高柔性響應意見多目標優化，讓整個產業鏈協同效率更高、柔性更強。
實際上，在過去7年時間里，杉數科技服務了超過20個細分行業數百家國內外頭部企業，進一步提升了各行業“鏈主”企業的產業競爭力，通過協同創新形成更多比較優勢，確保對市場供應鏈的整體把控能力，與產業鏈上下游企業共同提高效率、改善效益。
圖 杉數科技服務各行業客戶代表
數字化轉型是傳統業務和技術的融合，經過疫情洗禮后的制造業供應鏈管理也悄然發生著變化。可以預見的是，隨著人工智能、工業物聯網等技術的廣泛應用，未來企業與企業、企業與消費者之間的聯系會更加緊密，深層融合下智能決策的應用場景將進一步拓展，數據的顯性化、模型化也將進一步提速，制造企業將更加積極的應用智能決策技術。“杉數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，幫助制造企業平穩穿越發展周期，更加從容地應對供應鏈轉型的時代挑戰。”黃翔總結道。
