毫無疑問，中國制造業在時代背景與國家政策的雙重驅動下，正加速向數智化轉型，而以數據驅動的智能決策也正成為制造業資源優化配置的“利器”，通過端到端的數據深度感知與決策優化，顯然能夠將工業和制造業的數據價值發揮到大化。

確實如此，在Gartner對制造業運營數字化調查中，到2025年，70%在關鍵財務指標上優于競爭對手的上市公司也將以數據和分析為中心。同時IDC也預計，到2025年，超過60%的中國企業將把人類知識與人工智能、機器學習、NLP和模式識別相結合，做智能預測與決策，以增強整個企業的遠見卓識，并使員工的工作效率和生產力提高25%。

從這個角度來說，智能決策已成為智能制造的“大腦”，智能決策能力的高低也將決定企業智能制造水平的高低。可以說，企業邁向智能制造的過程中，也就是管理從經驗決策向科學決策、進而向智能決策演進的過程。

那么，中國工業和制造企業如何才能更好的邁向智能決策呢？在日前舉辦的2023世界人工智能大會（WAIC）“AI商業落地論壇”上，作為國內先進的人工智能決策技術服務商，杉數科技就分享了智能決策技術賦能制造業的增長之道，并希望通過自身多年沉淀的強大解決方案能力和豐富的應用實踐經驗，釋放智能決策的“乘數效應”，推動更多的中國工業和制造企業實現高效、高質量的增長。

杉數科技副總裁黃翔在2023世界人工智能大會“AI商業落地論壇”主題演講

復雜網絡管理下的新挑戰

在杉數科技副總裁兼工業線事業部總經理黃翔看來，隨著多產業協同發展，從上游的能源、火電廠、新能源廠、風電光伏，通過輸電網絡傳導到汽車、消費電子、半導體、鋼鐵、礦石開采等百行千業，這種多產業協同發展的模式，正在讓整個工業和制造業出現兩大新的發展趨勢。

一方面，是跨行業跨場景的融合，可以看到隨著越來越多的企業引進全球化供應鏈，以及國際市場競爭的滲入，上下游企業的關系正變得越來越緊密，同時這種行業交差變化，也帶來了更多的跨場景、跨領域的合作。

另一方面，是精益化管理至關重要。過去幾年，隨著人員、物料、設備等成本的不斷上漲，很多企業的利潤空間越來越薄，此外生產方式也正從大批量生產專項多品種、小批量、客戶定制與柔性化生產方式轉變，這些都讓精益化管理變得更加的重要。

而這種趨勢的變化，帶來的直接的影響，就是它正讓企業的管理從線性發展向復雜能力網絡進行變革，而復雜能力網絡又會帶來更高的運營成本與管理難度。比如，制造企業現在不僅需要平衡淡旺季需求波動、保障平順生產的“產供銷協同優化”，還需要對換線、轉產、急單、插單、以及危機場景的“**快速響應”；再如，在滿足終端用戶需求方面，制造企業也需要做好個性化、多品種、小批量訂單的分析評估與交期承諾，并制定出支持多種交付模式的有生產計劃，以及**可執行的多工廠優協同調度、設備級排產、工序級排班等等工作。

正如黃翔所言：“可以看到，傳統的線性管理方式，目前正轉變為戰略、市場、營銷、制造、原料的全鏈路復雜網絡的管理模式，這就要求企業各方面決策需要更加的高效高質。也正因此，聚焦戰略、經營、利潤目標，制造企業需要新一代一體化的人工智能決策技術做支撐。”

背后的原因在于，很多制造企業在信息化時代搭建的軟件管理系統，如ERP、SCM、MES、TMS已難以滿足復雜網絡的需求，這些軟件更多是偏向執行類的軟件，且其定位都是局部的，無法“跨部門”幫助企業去實現“一致性”的智能決策。

除此之外，這些軟件雖然也能沉淀數據并通過報表的方式呈現給管理者或決策者，但決策者，仍然需要通過理解數據和自身基于對行業的觀察來做出決策的動作，但新一代智能決策技術體系，是通過機器學習和運籌優化技術去做支撐的，它能夠在生產制造、供應鏈體系乃至經營管理層面幫助企業管理者做出優的決策安排，不但能夠大化減輕管理者的負擔，同時還能讓決策者在做關鍵決策的時候，多幾個選項，從而提升決策質量。

由此可見，隨著制造業數字化轉型的不斷推進，企業生產過程數字化及管理流程智能化正在逐步實現。但在未來，隨著企業的管理從線性走向復雜網絡的變革，因此能否更好地實現智能決策，或者說更好的應用新一代智能決策技術，不僅會決定企業智能制造水平的高低，也將是其重塑核心競爭力，拉開與其它企業間差距的關鍵所在。

釋放智能決策“乘數效應”

也正是基于這樣的市場洞察，杉數科技以新一代智能決策技術打造了面向工業智能制造的決策優化平臺——杉數數弈(LibraMind)，該平臺能夠幫助企業直面復雜決策難題，通過深度挖掘企業內外部數據價值，聚焦企業戰略、經營、利潤目標，實現“跨部門”的一體化決策，解決企業生產制造過程中的大規模復雜決策、規劃、調度、分配等問題，幫助企業實現前瞻性規劃、高柔性響應意見多目標優化，讓供應鏈的整體效率更高、柔性更強，有效幫助工業制造企業實現精細化運營與智能化轉型。

杉數數弈(LibraMind) 工業智能制造決策優化平臺

黃翔表示，數弈平臺大的優勢就在于，它能夠幫助企業在整個供應鏈和經營層面實現一致性的拉通和協同，讓企業基于更加的數據，提升或者改善企業決策質量和決策效率，具體而言其可以在三個場景下貢獻價值：

首先，是需求計劃業務場景賦能，杉數數弈平臺能夠通過全面的需求感知和預測模型，改善預測的準確性，降低庫存周轉天數，幫助企業建立需求計劃—執行的信息閉環，其在七大關鍵環節中，都能夠發揮重要的作用，如能夠自動抓取歷史銷量數據及市場外源數據，減少人工操作和數據錯誤風險；此外，平臺中的AI需求預測引擎也能自動創建基準/促銷/新品需求預測，并自動評估/整合；能夠整合多版本需求預測，并進行多維度審視及調整，產生一致性需求計劃等。

其次，是庫存及補貨計劃業務場景賦能，由于分銷方式的變化和消費者對于服務響應時效的提高，以及前置倉、城市倉的出現和普及使得企業的供應鏈網絡變得越來越復雜，因此如何提高庫存周轉，降低物料損耗，提升訂單滿足率是目前供應鏈計劃人員面臨的挑戰。

而杉數科技能夠幫助企業診斷供應鏈庫存環節問題，并按照企業的需求定制庫存解決方案，包括自動補貨、多級庫存補貨、內含科學計算補貨點、補貨量、倉見調撥優化等多個模塊，在保證服務水平的情況下降低庫存成本，也就是說通過“銜接需求預測、周密計劃管理、多級庫存優化”，真正“將庫存在合適的時間以佳的量放在合適的位置上”。數據顯示，通過杉數數弈平臺，能夠幫助企業庫存成本降低20%，訂單履約率提升5-10%。

后，是主生產計劃業務場景賦能，由于市場供需環境瞬息萬變，企業為了保障銷售發貨及時性，往往需要積累大量庫存，這給企業的運轉帶來了極大的壓力。不止如此，很多企業在向柔性生產轉型過程中，還缺乏智能計劃系統等等，這都讓企業走向多品種、小批量生產變得十分困難。

而通過杉數數弈中的智能排產平臺，則能夠針對不同計劃顆粒度即業務決策場景提供模塊化和定制化算法配置方案，幫助企業快速制定不同業務目標排程解決方案，大化幫助企業提升生產計劃穩健性，提升訂單交付滿足率，提升產能利用率等。數據顯示，通過該平臺能夠幫助企業的產能利用率提升30%；訂單滿足率提升20%；排產排程人工干預降低70%。

值得一提的是，隨著過去多年的技術沉淀，目前大模型也正在與企業和行業深度結合，重塑企業應用中人與數據的交互方式，由此也產生了越來越大的商業價值，而在這方面，智能決策技術同樣也能發揮更加關鍵的作用。

事實上，智能決策技術的本質，其實就是從輸入數據到約束條件、優化目標的一種“通用范式”，而這種范式放到所有人工智能模型中都能適用，如果說目前火熱的大語言模型輸入的數據是聊天記錄，那么工業制造業模型輸入的數據就是，從銷售、生產到原料的全鏈路數據及約束條件。從這個角度來看，杉數科技打造的數弈平臺，目前已能夠從企業的前端客戶感知到生產供應、物料協同，終形成成品交付客戶，這其中不僅有單點優化，也有全鏈路的一體優化，這種通過端到端的協同優化能力，相信也能夠更好的幫助企業推進工業或者行業大模型的落地應用。

可以看到，杉數科技以“求解器”為核心，基于新一代智能決策技術打造的杉數數弈平臺，通過將數據、流程、場景“串聯”起來，實現了“點線面”的三大閉環創新，幫助工業制造企業打造出了完整的智能決策平臺，真正釋放出了智能決策技術的“乘數效應”。

堅持“量化價值”為導向

目前，杉數科技的智能決策解決方案，已廣泛應用于包括工業制造在內的數十個行業的數百家頭部企業，可以說正驅動著整個中國智能制造走向高質量的增長之路。以某化工企業為例，杉數科技為其打造的端到端智能決策平臺，構建了包括運營、訂單、協同的全鏈路大模型，全面優化各環節效率和質量，實現銷售滿足率提升8%，庫存資金占用降低數千萬。

對此，黃翔表示，杉數科技作為國內智能決策概念的提出者，非常欣喜地看到越來越多的工業和制造企業能夠基于新一代的智能決策技術提升決策質量。在此過程中，杉數科技也一直以量化的價值為導向，無論是在典型的訂單層面、工作效率層面、庫存層面等經營指標都可以給企業帶來量化的數據。

“判斷一家企業是不是智能決策技術驅動的，其實有一個很簡單的評判標準，那就是這些應用了智能決策技術的企業，是不是能夠有真金白銀的，或者說技術的價值是否產生了更大收益，畢竟終的還好，是由企業說了算的。”他說。

在這方面，杉數科技是有信心和底氣的，在過去的七年時間中，杉數科技無論是在技術深度，經驗積累，案例，以及為企業產生的直接價值方面，都是處在市場前列的，特別是杉數科技服務的數百家客戶都有可以直接量化的價值收益，這也是很多工業和制造業愿意選擇杉數科技，并對杉數科技十分認可的關鍵原因。

同樣，這也解釋了杉數科技過去幾年為何要在工業和制造業中去打造典型案例，樹立示范企業的“底層邏輯”，一是這些頭部企業有著比較好的數據基礎和業務基礎，基于新一代的智能決策技術，能夠產生“立竿見影”的效果；二是，頭部企業的探索與實踐，也能給更多將要數字化轉型的工業和制造企業帶來借鑒和參考的價值，形成“先富帶動后富”的示范效應。

黃翔告訴我：“作為一家技術公司，雖然我們也希望能夠實現全面的鋪開，但杉數科技依然還是非常尊重制造業乃至每一個行業中的特性，面向流程制造的解決方案，我們絕不會生搬硬套的搬到離散制造行業中去，而是會針對工業和制造業中的具體應用場景，做行業定向的增強，幫助這些行業中的企業能夠更好的落地智能決策技術的應用。”

基于這樣的考量，杉數科技在和很多企業溝通的時候，也希望這些企業在應用諸如新一代智能決策技術時，步伐要“穩”一些，這是因為數智化轉型并不是“一蹴而就”的，而是一個“螺旋式上升”的過程。

“我們認為，企業要在認知層面上，無論是企業的經營理念，還是文化層面上先發生改變，這樣才能更好的去擁抱這些技術，至少是一個開放的形態，此外從企業的組織架構，從人才的培養的體系和流程層面上的搭建也需要進行匹配，這些都會影響到企業的智能決策技術終能否成功落地，因此循序漸進為重要。”黃翔說。

為此，杉數科技未來一方面會加強和生態合作伙伴的合作，共同服務好工業和制造業的客戶；另一方面，杉數科技繼續強化在技術層面的創新，希望能夠以結果為導向的方式更好地為企業提供服務，才能真正給工業和制造業帶來長久的價值，讓智能決策技術真正“扎根”于企業之中。

總的來看，通過新一代智能決策技術提升更多工業和制造企業提升和優化決策質量和效率，推動中國制造走向高端化、智能化、綠色化發展已是大勢所趨。而在此過程之中，杉數科技作為國內智能決策概念的提出者，探索者和實踐者，一直以來都以非常“務實”的風格，以及“以行踐言”的方式，推動中國企業更好地擁抱智能決策，其價值也可謂：“不止于現在，更關乎未來。”