環保高效 IC200ALG328 電源模塊

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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”。

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