水利工程 IC200MDL144 數字模塊 能量環保

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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。

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