近半年來，雖然市場有一定回升，但大環境仍不容樂觀，在很長一段時間，將存在極大不確定性。聯合國貿易和發展會議曾預計，即使不出現重大挫折，全球產出要遲至2030年才能恢復至2016-2019年的趨勢。
作為經濟運行的重要基礎，供應鏈也將迎來新的重組周期。隨著全球供應鏈分工和資源配置改變，供應鏈已成為大國競爭的戰略砝碼。中國是全球供應鏈的重要中心區域，供應鏈規模龐大，產業配套完善，近年來規模化生產、低價成本等優勢雖然有所減弱，但多年構建的龐大供應鏈體系，仍然在全球供應鏈中發揮著不可替代的作用。如何在強大的供應鏈基本盤上，進一步提升供應鏈柔韌性和抗風險能力，成為我國供應鏈升級的重要課題。
報告提出，“著力提高全要素生產率，著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平”。國家《第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》也提出，“分行業做好供應鏈戰略設計和精準施策，形成具有更強創新力、更高附加值、更安全可靠的產業鏈供應鏈”。
對企業而言，宏觀經濟的風向無法改變，企業自身的供應鏈能力卻可以提升。大變革的時代，往往隱藏著大機遇，借助數字化和智能化技術，提升供應鏈彈性，打造供應鏈競爭壁壘，也將是企業彎道超車的契機。
在整個產業鏈供應鏈上，從消費者（ToB和ToC）、零售商、品牌商，到生產制造商、物流服務商、原料供應商，一件簡單的商品從原料加工生產流通到消費者手中，涉及到不同環節和無數商業主體的參與，每一個環節都蘊藏著海量數據和復雜的管理規則。要提升供應鏈這臺復雜機器的柔韌性，涉及千萬乃至億萬級的數據分析和計算，這對企業數據基礎、業務流程和技術創新力都是極大的考驗。以機器學習和運籌優化為核心的智能決策技術，具備大規模決策優化的基因，正受到越來越多企業的重視。
集團化經營或規模化生產的企業，體量大、產品多、供應鏈復雜，遇到的問題更多，決策的難度更大，供應鏈的優化空間也更多。他們從營銷、庫存、生產、運輸等不同節點入手，用智能決策開辟供應鏈數字化升級的新道路。還有更多的企業，站在智能決策的高墻之外：從數據到決策，到底為供應鏈帶來了什么？這一步到底要怎么走？
智能決策：多維量化供應鏈要素，在變化中尋找確定性
我們先來看一個場景：顧客進店買走一件商品，門店就要從倉庫拿一件補上，倉庫要向品牌商補貨，品牌商則要向工廠要貨，工廠需要安排生產和發貨，生產需要領取物料，物控部門則需要向上游采購原料。這是最簡單的供應鏈網絡，運作起來相對容易。
如果將顧客數量、商品種類、門店數量、倉庫數量、工廠數量、供應商數量、物料數量等分別擴大百倍或千倍，背后的供應鏈運作難度將呈指數級上升。同時，由于每個環節互相關聯，任何一個因素的變化，都可能因“牛鞭效應”影響整個供應鏈的運行。以生產制造環節為例，除了各生產要素數量的指數級增加，制造過程還要考慮工藝流程、配方配料等問題，改變一種原料，帶動的是生產流程、原料采購等不同環節的改變，如何在千千萬萬中可能性中找到效益最佳的那一個？這并不只是簡單的大規模排列組合，還需要通過千萬、億萬級的計算比較。
當物流、物料、能源、設備等諸多因素持續變化，從生產到消費，供應鏈上的每一個要素都面臨突變的風險，如果應對失策，關乎的不僅是收益問題，甚至是企業的生死存亡。
智能決策可以多維度量化供應鏈要素，用數學思維求解，在變化中尋找確定性。基于機器學習和運籌優化等前沿技術，智能決策可以更真實地模擬場景和建模，更快速地計算億萬量級的數據，更全面和精細地分析不同維度的問題，所以它具備更強的決策指導性，可以賦予供應鏈更靈活的響應能力。
在智能決策服務廠商杉數科技看來，大部分供應鏈問題歸根結底是資源分配問題。成品庫存要備多少貨、物流運輸如何分配訂單、生產物料怎么采購和分配、車間產線如何執行生產等問題，都是對不同資源的調度和分配。調度和分配的規模越大、越復雜，人工經驗的局限性就越明顯，對智能決策的依賴性就越強。
技術角度上，智能決策實質仍是基于數據的智能化應用，因為融入了機器學習和運籌優化的內核，它可以在更高維度上激發數據的價值，落到不同的行業和場景中，就是供應鏈效率和效益的提升。以下，我們結合生產制造和零售消費兩端的實際問題，來分析智能決策賦能供應鏈的升級之道。
制造供應鏈：從訂單、原料到生產，如何挖掘更大的優化空間
生產制造位于產業鏈的中上游，是商業活動的前提和基礎。從消費品、鋼鐵化工、汽車電子到機械裝備，每個行業生產過程的復雜程度不同，但遇到的供應鏈問題類似。其過程都是將分散的原料和資源集中處理、加工或組裝，然后再發運到不同的倉庫或終端，其中物料配置、排產排程、產銷平衡、能源控制等環節，都存在很大優化空間，也是制造業供應鏈升級的關鍵所在。
制造供應鏈除了要考慮原料分配、生產加工、倉儲物流、能源控制等生產過程中的問題，向上要兼顧原料或半成品供應商情況，向下則要關聯市場需求變化。比如，消費端需要一千種產品，生產端就要根據這些產品需求分別采購物料、工廠、產線、人員、設備等，而每種產品的原料、工藝、產線可能都千差萬別，供應鏈管理難度可想而知。
生產模式的差異，也給制造供應鏈管理增加了難度。比如，按訂單生產（Make to Oder，MTO）的企業，生產過程往往和訂單直接緊密相連，由于小批量多批次的訂單越來越多，急單插單也越來越多，供應鏈能否根據訂單變化靈活調整，能否提前做好產能規劃和物料籌措準備，都影響著企業的履約和收益。按庫存生產（Make to Stock，MTS）的企業，需要提前生產備貨，要求企業精準把控市場、合理規劃生產，才能避免生產和需求的失衡。除此外，制造業還有ETO（按訂單設計）、ATO（按訂單裝配）等生產模式，實際運營中，一些企業還會同時采用混合模式開展生產，大型企業也會通過外部加工廠生產。
因為流程和模式太復雜，企業在管理過程中很容易顧此失彼，映射到業務上，則表現為產銷失衡、資源浪費、成本過高、靈活性差等問題。按照智能決策的優化邏輯，這些問題都可以通過不同層次的算法建模和求解進行優化，幫助企業在全局視角下，用數據驅動整體到局部的決策升級。
以按訂單生產的模式為例，面對急單、插單，企業常常出現生產混亂的情況。先進智能決策廠商提供的解決方案，可幫助企業實現從訂單到交付的端到端協同決策優化升級。企業接單后，系統會結合履約時間、產能、物料、成本、收益等情況，輸出最優排產排程計劃，包括工廠分配、產線分配，不同顏色、型號、規格產品的生產排序、人員排班等。同時，以訂單為驅動，指導物料采購計劃和執行。在生產過程中，則可以實時跟蹤訂單情況，包括生產進度、物料齊套情況等，以避免缺料，提高訂單達成率。在發運環節，可以優化物流排單，在高效履約的情況下，降低物流成本等等。
不同生產模式，在運營、訂單、生產、物料等不同環節的問題都不一樣，具體的解決方案也有差異。不過，都要求企業構建端到端的協同優化機制，實現從規劃到執行的統一調度。這不僅能夠幫助企業實現產銷平衡，靈活應對急單、插單，還可以提升物料、人員、設備等生產資源利用率，降低成本消耗。成熟企業的具體實踐，可以給我們提供一些參考。
光學電子產品制造商舜宇光電，此前在生產物料管理方面依賴人工，效率較低，容易出現錯配、挪用等問題。為了降本增效，舜宇光電構建了物料分配智能決策平臺，充分考慮物料齊套、共用料、內外部動態因素等影響，形成產供銷一體化的物料分配機制，實現智能化的物料管理，帶來了生產、庫存和運營各環節協同優化效益。
本土服裝巨頭森馬，為解決數百個外部加工廠的管理混亂問題，基于智能決策打造了全局優化的智能排單系統，綜合考慮影響分配和生產的各種因素建模求解，得到更優的排單計劃，并將計劃傳輸給不同部門和環節人員，全局協同決策提升供應鏈柔性，有效提升了接單率，降低了訂單生產周期和成本。
以上只是智能決策優化制造供應鏈的一個縮影，在中國龐大的工業制造領域，還存在更廣闊的優化空間。以杉數科技為代表的智能決策服務廠商，正將智能決策的觸角延伸到不同的領域和場景，為越來越多的企業注入發展新動能。對制造企業來說，如果具備了智能決策的思維和能力，就可以將這種能力釋放到不同的業務節點中，由點及面地完成供應鏈的持續躍遷。
消費供應鏈：數學思維下的備貨補貨，可以更精細更智能
如果說制造供應鏈是經濟運行的基本盤，那么消費供應鏈則是經濟增長的穩定器。
產品生產制造完成后，要通過不同的渠道分發到終端消費者手中。只有完成了生產到銷售的閉環，才能構建健康的產業鏈循環。無論前端市場營銷多火爆，如果貨品供應跟不上，營銷就沒有意義。
在消費端，品牌商面向的是企業機構、渠道商或消費者，供應鏈管理主要圍繞成品的供應和分發展開，我們將其稱為消費供應鏈。由于零售消費行業的產品直接面向C端，銷售渠道更加豐富多元，用戶需求也更加個性化，消費端供應鏈問題更加突出，這里我們通過零售消費行業來進行分析。
新零售時代，“人”時刻在變化，“場”無處不在，供應鏈要及時供應足夠的“貨”，就得全面科學地了解“人”和“場”。傳統模式下，企業通過歷史數據或經驗，能夠粗略地對市場銷量有一個大致的判斷，比如年度銷量、區域銷量等，但是往下細分，就很難有明確的數據。所以常常出現：A地區缺貨，B地區積壓；春天滯銷，夏季缺貨等類似問題。而且，在協調調貨的過程中，會無形增加履約成本，降低服務效率，最終能否拉動利潤增長也是個問號。
智能決策對消費供應鏈“人貨場”的量化，并不是單純的一個數據指標，而是構建全局化、精細化的分層數據，并通過建模求解得出目標結果，以收益為目標，幫助企業實現智能化的備貨補貨。在計算人貨場時，智能決策不會單獨考慮某一方面的要素，得出的決策數據也不會局限在一個維度或某個層級。
比如，在預測“人”的需求時，會考慮歷史銷量、季節、地區、渠道（場）、節假日、重大事件等因素，輸出年、月、日不同維度的數據。在提前備“貨”時，可以綜合需求、產能、倉儲、成本、收益等多方因素，計算輸出不同產品、不同城市、不同渠道、不同時間顆粒度等維度的最佳庫存。在對“貨”進行促銷定價時，可以兼顧市場環境、市場占有率、毛利水平、價格彈性等輸出促銷計劃。
大型企業動輒幾千種SKU品類，全國幾百個城市，無數個區域門店，一年四季三百多天，如果每一個環節、每一個顆粒度都能優化一點點，乘積效應將為企業帶來非常可觀的效益提升。
以某電子品牌商為例，由于SKU、總貨量、門店數量快速增加，該品牌旗下各門店出現了分貨不均的情況，導致缺貨與積壓問題并存。該品牌通過杉數科技的智能決策方案，對產品進行細分并綜合考慮門店補貨約束，建立全局優化的運籌優化模型求解，輸出每天的分貨結果，全面提升了分貨效率和效果，在滿足門店需求的情況下，節省了大量運營成本。
常規的生活消費品，大多按庫存生產，企業需要根據需求計劃和庫存計劃提前生產和備貨，智能決策通過全局統籌計算，可以幫助消費品企業在多變的市場環境下，科學精準地預測需求，實現多層次精細化的備貨補貨策略，保持最佳的庫存水平。當市場變動時，也可以調整不同的要素進行高效計算，實現及時靈活的決策指導。這種靈活的決策機制傳遞到生產端，則能夠促進生產資源的配置優化。
當前階段，消費供應鏈將面對兩個方向的挑戰：如果消費市場保持冷靜甚至低迷，怎樣可以更好地降本節流，防止貨品積壓？如果消費市場迎來大反彈，供應鏈如何快速響應，以避免貨品不足？
智能決策賦予企業的靈活決策響應能力，將幫助企業平穩穿越經濟波動周期，通過削峰填谷，全面優化貨品分配效率和效益，促進供銷平衡，在供應鏈運營的關鍵節點中，挖掘更多收益和增長潛能。
結語
站在產業鏈的角度，消費供應鏈和制造供應鏈并不是互相割裂的。消費供應鏈在優化過程中，可以借助智能決策技術和生產端打通，實現產供銷一體化協同升級。同樣，制造供應鏈的優化，也離不開消費端的數據支撐。優化任何一個環節，對于企業來說是效率和效益的提升，對產業則是積沙成塔的變革積累。
不同企業的實踐表明，決策升級能夠給企業帶來百萬、千萬乃至億量級的成本降低。從產業鏈長遠發展來看，智能決策帶動的是整個供應鏈的效能提升，將為企業數字化增長插上“隱形的翅膀”，隨著供應鏈數字化浪潮加速，它將在和數字化的螺旋上升過程中，逐漸釋放越來越大的價值。
歐拉說，宇宙萬物，演進更替，總有某種形式的最大化或最小化存在其中。后疫情時代，經濟市場存在各種各樣的未知數，企業對于供應鏈優化的需求將愈加迫切，智能決策將成為供應鏈比拼的戰略裝備。領先的企業，正通過智能決策拉開與后進者之間的距離，未來這種差距會進一步放大。
當千行百業都裝上智能決策的大腦，用數學優化思維進行改造，我們的生產生活將進入新的智能階段，企業也將從中享受到更多的技術紅利。
當然，在復雜的生產制造和消費場景中，每個行業都有每個行業的問題，決策優化并非一套系統或算法就能解決。智能決策必須要融入數字化的土壤，融入對場景的理解，這需要時間，需要企業一步步去探索適用于自己的決策升級之路。
