杉數(shù)科技:釋放智能決策“乘數(shù)效應(yīng)”,驅(qū)動(dòng)智能制造高質(zhì)量增長(zhǎng)
2023-07-18 來源: 評(píng)論:0確實(shí)如此,在Gartner對(duì)制造業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)字化調(diào)查中,到2025年,70%在關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)上優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的上市公司也將以數(shù)據(jù)和分析為中心。同時(shí)IDC也預(yù)計(jì),到2025年,超過60%的中國(guó)企業(yè)將把人類專業(yè)知識(shí)與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP和模式識(shí)別相結(jié)合,做智能預(yù)測(cè)與決策,以增強(qiáng)整個(gè)企業(yè)的遠(yuǎn)見卓識(shí),并使員工的工作效率和生產(chǎn)力提高25%。
從這個(gè)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(yè)智能制造水平的高低??梢哉f,企業(yè)邁向智能制造的過程中,也就是管理從經(jīng)驗(yàn)決策向科學(xué)決策、進(jìn)而向智能決策演進(jìn)的過程。
那么,中國(guó)工業(yè)和制造企業(yè)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(huì)(WAIC)“AI商業(yè)落地論壇”上,作為國(guó)內(nèi)先進(jìn)的人工智能決策技術(shù)服務(wù)商,杉數(shù)科技就分享了智能決策技術(shù)賦能制造業(yè)的增長(zhǎng)之道,并希望通過自身多年沉淀的強(qiáng)大解決方案能力和豐富的應(yīng)用實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),釋放智能決策的“乘數(shù)效應(yīng)”,推動(dòng)更多的中國(guó)工業(yè)和制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效、高質(zhì)量的增長(zhǎng)。
杉數(shù)科技副總裁黃翔在2023世界人工智能大會(huì)“AI商業(yè)落地論壇”主題演講
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)管理下的新挑戰(zhàn)
在杉數(shù)科技副總裁兼工業(yè)線事業(yè)部總經(jīng)理黃翔看來,隨著多產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展,從上游的能源、火電廠、新能源廠、風(fēng)電光伏,通過輸電網(wǎng)絡(luò)傳導(dǎo)到汽車、消費(fèi)電子、半導(dǎo)體、鋼鐵、礦石開采等百行千業(yè),這種多產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的模式,正在讓整個(gè)工業(yè)和制造業(yè)出現(xiàn)兩大新的發(fā)展趨勢(shì)。
一方面,是跨行業(yè)跨場(chǎng)景的融合,可以看到隨著越來越多的企業(yè)引進(jìn)全球化供應(yīng)鏈,以及國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的滲入,上下游企業(yè)的關(guān)系正變得越來越緊密,同時(shí)這種行業(yè)交叉變化,也帶來了更多的跨場(chǎng)景、跨領(lǐng)域的合作。
另一方面,是精益化管理至關(guān)重要。過去幾年,隨著人員、物料、設(shè)備等成本的不斷上漲,很多企業(yè)的利潤(rùn)空間越來越薄,此外生產(chǎn)方式也正從大批量生產(chǎn)轉(zhuǎn)項(xiàng)多品種、小批量、客戶定制與柔性化生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變,這些都讓精益化管理變得更加的重要。
而這種趨勢(shì)的變化,帶來的最直接的影響,就是它正讓企業(yè)的管理從線性發(fā)展向復(fù)雜能力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行變革,而復(fù)雜能力網(wǎng)絡(luò)又會(huì)帶來更高的運(yùn)營(yíng)成本與管理難度。比如,制造企業(yè)現(xiàn)在不僅需要平衡淡旺季需求波動(dòng)、保障平順生產(chǎn)的“產(chǎn)供銷協(xié)同優(yōu)化”,還需要對(duì)換線、轉(zhuǎn)產(chǎn)、急單、插單、以及危機(jī)場(chǎng)景的“精確快速響應(yīng)”;再如,在滿足終端用戶需求方面,制造企業(yè)也需要做好個(gè)性化、多品種、小批量訂單的分析評(píng)估與交期承諾,并制定出支持多種交付模式的最有生產(chǎn)計(jì)劃,以及精確可執(zhí)行的多工廠最優(yōu)協(xié)同調(diào)度、設(shè)備級(jí)排產(chǎn)、工序級(jí)排班等等工作。
正如黃翔所言:“可以看到,傳統(tǒng)的線性管理方式,目前正轉(zhuǎn)變?yōu)閼?zhàn)略、市場(chǎng)、營(yíng)銷、制造、原料的全鏈路復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的管理模式,這就要求企業(yè)各方面決策需要更加的高效高質(zhì)。也正因此,聚焦戰(zhàn)略、經(jīng)營(yíng)、利潤(rùn)目標(biāo),制造企業(yè)需要新一代一體化的人工智能決策技術(shù)做支撐。”
背后的原因在于,很多制造企業(yè)在信息化時(shí)代搭建的軟件管理系統(tǒng),如ERP、SCM、MES、TMS已難以滿足復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的需求,這些軟件更多是偏向執(zhí)行類的軟件,且其定位都是局部的,無法“跨部門”幫助企業(yè)去實(shí)現(xiàn)“一致性”的智能決策。
除此之外,這些軟件雖然也能沉淀數(shù)據(jù)并通過報(bào)表的方式呈現(xiàn)給管理者或決策者,但決策者,仍然需要通過理解數(shù)據(jù)和自身基于對(duì)行業(yè)的觀察來做出決策的動(dòng)作,但新一代智能決策技術(shù)體系,是通過機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)去做支撐的,它能夠在生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈體系乃至經(jīng)營(yíng)管理層面幫助企業(yè)管理者做出最優(yōu)的決策安排,不但能夠最大化減輕管理者的負(fù)擔(dān),同時(shí)還能讓決策者在做關(guān)鍵決策的時(shí)候,多幾個(gè)選項(xiàng),從而提升決策質(zhì)量。
由此可見,隨著制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷推進(jìn),企業(yè)生產(chǎn)過程數(shù)字化及管理流程智能化正在逐步實(shí)現(xiàn)。但在未來,隨著企業(yè)的管理從線性走向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的變革,因此能否更好地實(shí)現(xiàn)智能決策,或者說更好的應(yīng)用新一代智能決策技術(shù),不僅會(huì)決定企業(yè)智能制造水平的高低,也將是其重塑核心競(jìng)爭(zhēng)力,拉開與其它企業(yè)間差距的關(guān)鍵所在。
釋放智能決策“乘數(shù)效應(yīng)”
也正是基于這樣的市場(chǎng)洞察,杉數(shù)科技以新一代智能決策技術(shù)打造了面向工業(yè)智能制造的決策優(yōu)化平臺(tái)——杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind),該平臺(tái)能夠幫助企業(yè)直面復(fù)雜決策難題,通過深度挖掘企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)價(jià)值,聚焦企業(yè)戰(zhàn)略、經(jīng)營(yíng)、利潤(rùn)目標(biāo),實(shí)現(xiàn)“跨部門”的一體化決策,解決企業(yè)生產(chǎn)制造過程中的大規(guī)模復(fù)雜決策、規(guī)劃、調(diào)度、分配等問題,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)前瞻性規(guī)劃、高柔性響應(yīng)意見多目標(biāo)優(yōu)化,讓供應(yīng)鏈的整體效率更高、柔性更強(qiáng),有效幫助工業(yè)制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與智能化轉(zhuǎn)型。
杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind) 工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺(tái)
黃翔表示,數(shù)弈平臺(tái)最大的優(yōu)勢(shì)就在于,它能夠幫助企業(yè)在整個(gè)供應(yīng)鏈和經(jīng)營(yíng)層面實(shí)現(xiàn)一致性的拉通和協(xié)同,讓企業(yè)基于更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù),提升或者改善企業(yè)決策質(zhì)量和決策效率,具體而言其可以在三個(gè)場(chǎng)景下貢獻(xiàn)價(jià)值:
首先,是需求計(jì)劃業(yè)務(wù)場(chǎng)景賦能,杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)能夠通過全面的需求感知和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型,改善預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,降低庫(kù)存周轉(zhuǎn)天數(shù),幫助企業(yè)建立需求計(jì)劃—執(zhí)行的信息閉環(huán),其在七大關(guān)鍵環(huán)節(jié)中,都能夠發(fā)揮重要的作用,如能夠自動(dòng)抓取歷史銷量數(shù)據(jù)及市場(chǎng)外源數(shù)據(jù),減少人工操作和數(shù)據(jù)錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn);此外,平臺(tái)中的AI需求預(yù)測(cè)引擎也能自動(dòng)創(chuàng)建基準(zhǔn)/促銷/新品需求預(yù)測(cè),并自動(dòng)評(píng)估/整合;能夠整合多版本需求預(yù)測(cè),并進(jìn)行多維度審視及調(diào)整,產(chǎn)生一致性需求計(jì)劃等。
其次,是庫(kù)存及補(bǔ)貨計(jì)劃業(yè)務(wù)場(chǎng)景賦能,由于分銷方式的變化和消費(fèi)者對(duì)于服務(wù)響應(yīng)時(shí)效的提高,以及前置倉(cāng)、城市倉(cāng)的出現(xiàn)和普及使得企業(yè)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)變得越來越復(fù)雜,因此如何提高庫(kù)存周轉(zhuǎn),降低物料損耗,提升訂單滿足率是目前供應(yīng)鏈計(jì)劃人員面臨的挑戰(zhàn)。
而杉數(shù)科技能夠幫助企業(yè)診斷供應(yīng)鏈庫(kù)存環(huán)節(jié)問題,并按照企業(yè)的需求定制庫(kù)存解決方案,包括自動(dòng)補(bǔ)貨、多級(jí)庫(kù)存補(bǔ)貨、內(nèi)含科學(xué)計(jì)算補(bǔ)貨點(diǎn)、補(bǔ)貨量、倉(cāng)見調(diào)撥優(yōu)化等多個(gè)模塊,在保證服務(wù)水平的情況下降低庫(kù)存成本,也就是說通過“銜接需求預(yù)測(cè)、周密計(jì)劃管理、多級(jí)庫(kù)存優(yōu)化”,真正“將庫(kù)存在最合適的時(shí)間以最佳的量放在最合適的位置上”。數(shù)據(jù)顯示,通過杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái),能夠幫助企業(yè)庫(kù)存成本降低20%,訂單履約率提升5-10%。
最后,是主生產(chǎn)計(jì)劃業(yè)務(wù)場(chǎng)景賦能,由于市場(chǎng)供需環(huán)境瞬息萬變,企業(yè)為了保障銷售發(fā)貨及時(shí)性,往往需要積累大量庫(kù)存,這給企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)帶來了極大的壓力。不止如此,很多企業(yè)在向柔性生產(chǎn)轉(zhuǎn)型過程中,還缺乏智能計(jì)劃系統(tǒng)等等,這都讓企業(yè)走向多品種、小批量生產(chǎn)變得十分困難。
而通過杉數(shù)數(shù)弈中的智能排產(chǎn)平臺(tái),則能夠針對(duì)不同計(jì)劃顆粒度即業(yè)務(wù)決策場(chǎng)景提供模塊化和定制化算法配置方案,幫助企業(yè)快速制定不同業(yè)務(wù)目標(biāo)排程解決方案,最大化幫助企業(yè)提升生產(chǎn)計(jì)劃穩(wěn)健性,提升訂單交付滿足率,提升產(chǎn)能利用率等。數(shù)據(jù)顯示,通過該平臺(tái)能夠幫助企業(yè)的產(chǎn)能利用率提升30%;訂單滿足率提升20%;排產(chǎn)排程人工干預(yù)降低70%。
值得一提的是,隨著過去多年的技術(shù)沉淀,目前大模型也正在與企業(yè)和行業(yè)深度結(jié)合,重塑企業(yè)應(yīng)用中人與數(shù)據(jù)的交互方式,由此也產(chǎn)生了越來越大的商業(yè)價(jià)值,而在這方面,智能決策技術(shù)同樣也能發(fā)揮更加關(guān)鍵的作用。
事實(shí)上,智能決策技術(shù)的本質(zhì),其實(shí)就是從輸入數(shù)據(jù)到約束條件、優(yōu)化目標(biāo)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(shù)據(jù)是聊天記錄,那么工業(yè)制造業(yè)模型輸入的數(shù)據(jù)就是,從銷售、生產(chǎn)到原料的全鏈路數(shù)據(jù)及約束條件。從這個(gè)角度來看,杉數(shù)科技打造的數(shù)弈平臺(tái),目前已能夠從企業(yè)的前端客戶感知到生產(chǎn)供應(yīng)、物料協(xié)同,最終形成成品交付客戶,這其中不僅有單點(diǎn)優(yōu)化,也有全鏈路的一體優(yōu)化,這種通過端到端的協(xié)同優(yōu)化能力,相信也能夠更好的幫助企業(yè)推進(jìn)工業(yè)或者行業(yè)大模型的落地應(yīng)用。
可以看到,杉數(shù)科技以“求解器”為核心,基于新一代智能決策技術(shù)打造的杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái),通過將數(shù)據(jù)、流程、場(chǎng)景“串聯(lián)”起來,實(shí)現(xiàn)了“點(diǎn)線面”的三大閉環(huán)創(chuàng)新,幫助工業(yè)制造企業(yè)打造出了完整的智能決策平臺(tái),真正釋放出了智能決策技術(shù)的“乘數(shù)效應(yīng)”。
堅(jiān)持“量化價(jià)值”為導(dǎo)向
目前,杉數(shù)科技的智能決策解決方案,已廣泛應(yīng)用于包括工業(yè)制造在內(nèi)的數(shù)十個(gè)行業(yè)的數(shù)百家頭部企業(yè),可以說正驅(qū)動(dòng)著整個(gè)中國(guó)智能制造走向高質(zhì)量的增長(zhǎng)之路。以某化工企業(yè)為例,杉數(shù)科技為其打造的端到端智能決策平臺(tái),構(gòu)建了包括運(yùn)營(yíng)、訂單、協(xié)同的全鏈路大模型,全面優(yōu)化各環(huán)節(jié)效率和質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)銷售滿足率提升8%,庫(kù)存資金占用降低數(shù)千萬。
對(duì)此,黃翔表示,杉數(shù)科技作為國(guó)內(nèi)智能決策概念的提出者,非常欣喜地看到越來越多的工業(yè)和制造企業(yè)能夠基于新一代的智能決策技術(shù)提升決策質(zhì)量。在此過程中,杉數(shù)科技也一直以量化的價(jià)值為導(dǎo)向,無論是在典型的訂單層面、工作效率層面、庫(kù)存層面等經(jīng)營(yíng)指標(biāo)都可以給企業(yè)帶來量化的數(shù)據(jù)。
“判斷一家企業(yè)是不是智能決策技術(shù)驅(qū)動(dòng)的,其實(shí)有一個(gè)很簡(jiǎn)單的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),那就是這些應(yīng)用了智能決策技術(shù)的企業(yè),是不是能夠有真金白銀的價(jià)值體現(xiàn),或者說技術(shù)的價(jià)值是否產(chǎn)生了更大收益,畢竟最終的還好,是由企業(yè)說了算的。”他說。
在這方面,杉數(shù)科技是有信心和底氣的,在過去的七年時(shí)間中,杉數(shù)科技無論是在技術(shù)深度,經(jīng)驗(yàn)積累,標(biāo)桿案例,以及為企業(yè)產(chǎn)生的直接價(jià)值方面,都是處在市場(chǎng)前列的,特別是杉數(shù)科技服務(wù)的數(shù)百家客戶都有可以直接量化的價(jià)值收益,這也是很多工業(yè)和制造業(yè)愿意選擇杉數(shù)科技,并對(duì)杉數(shù)科技十分認(rèn)可的關(guān)鍵原因。
同樣,這也解釋了杉數(shù)科技過去幾年為何要在工業(yè)和制造業(yè)中去打造典型案例,樹立標(biāo)桿示范企業(yè)的“底層邏輯”,一是這些頭部企業(yè)有著比較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)基礎(chǔ),基于新一代的智能決策技術(shù),能夠產(chǎn)生“立竿見影”的效果;二是,頭部企業(yè)的探索與實(shí)踐,也能給更多將要數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工業(yè)和制造企業(yè)帶來借鑒和參考的價(jià)值,形成“先富帶動(dòng)后富”的示范效應(yīng)。
黃翔告訴我:“作為一家技術(shù)公司,雖然我們也希望能夠?qū)崿F(xiàn)全面的鋪開,但杉數(shù)科技依然還是非常尊重制造業(yè)乃至每一個(gè)行業(yè)中的特性,面向流程制造的解決方案,我們絕不會(huì)生搬硬套的搬到離散制造行業(yè)中去,而是會(huì)針對(duì)工業(yè)和制造業(yè)中的具體應(yīng)用場(chǎng)景,做行業(yè)定向的增強(qiáng),幫助這些行業(yè)中的企業(yè)能夠更好的落地智能決策技術(shù)的應(yīng)用。”
基于這樣的考量,杉數(shù)科技在和很多企業(yè)溝通的時(shí)候,也希望這些企業(yè)在應(yīng)用諸如新一代智能決策技術(shù)時(shí),步伐要“穩(wěn)”一些,這是因?yàn)閿?shù)智化轉(zhuǎn)型并不是“一蹴而就”的,而是一個(gè)“螺旋式上升”的過程。
“我們認(rèn)為,企業(yè)要在認(rèn)知層面上,無論是企業(yè)的經(jīng)營(yíng)理念,還是文化層面上先發(fā)生改變,這樣才能更好的去擁抱這些技術(shù),至少是一個(gè)開放的形態(tài),此外從企業(yè)的組織架構(gòu),從人才的培養(yǎng)的體系和流程層面上的搭建也需要進(jìn)行匹配,這些都會(huì)影響到企業(yè)的智能決策技術(shù)最終能否成功落地,因此循序漸進(jìn)最為重要。”黃翔說。
為此,杉數(shù)科技未來一方面會(huì)加強(qiáng)和生態(tài)合作伙伴的合作,共同服務(wù)好工業(yè)和制造業(yè)的客戶;另一方面,杉數(shù)科技繼續(xù)強(qiáng)化在技術(shù)層面的創(chuàng)新,希望能夠以結(jié)果為導(dǎo)向的方式更好地為企業(yè)提供服務(wù),才能真正給工業(yè)和制造業(yè)帶來長(zhǎng)久的價(jià)值,讓智能決策技術(shù)真正“扎根”于企業(yè)之中。
總的來看,通過新一代智能決策技術(shù)提升更多工業(yè)和制造企業(yè)提升和優(yōu)化決策質(zhì)量和效率,推動(dòng)中國(guó)制造走向高端化、智能化、綠色化發(fā)展已是大勢(shì)所趨。而在此過程之中,杉數(shù)科技作為國(guó)內(nèi)智能決策概念的提出者,探索者和實(shí)踐者,一直以來都以非常“務(wù)實(shí)”的風(fēng)格,以及“以行踐言”的方式,推動(dòng)中國(guó)企業(yè)更好地?fù)肀е悄軟Q策,其價(jià)值也可謂:“不止于現(xiàn)在,更關(guān)乎未來。”
相關(guān)熱詞搜索:智能決策- ·支撐制造企業(yè)精細(xì)化管理,智能決策打造增長(zhǎng)新路徑2023-03-23
- ·烏卡時(shí)代,杉數(shù)以決策智能技術(shù)助力制造企業(yè)重塑增長(zhǎng)2023-04-06
- ·杉數(shù)數(shù)弈賦能工業(yè)制造生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、訂單、物料四大場(chǎng)景2023-04-18
- ·穿越周期,智能決策賦能下的供應(yīng)鏈優(yōu)化與重構(gòu)2023-08-15
評(píng)論排行
- 2021長(zhǎng)三角G60智能制造創(chuàng)新生態(tài)合作大會(huì)
- 2020AMC長(zhǎng)三角G60科創(chuàng)走廊制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展合作論壇于9月召開
- 下一波機(jī)遇?快來解鎖2020先進(jìn)制造業(yè)關(guān)鍵詞...
- 2019第七屆先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)即將盛大召開精彩大會(huì)亮點(diǎn)速覽
- 2019(第七屆)先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)”暨長(zhǎng)三角制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展
- 2018(第六屆)先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)
- 2017(第五屆)先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)
- 2017全球先進(jìn)制造業(yè)博覽會(huì)(上海)
- 2016(第四屆)先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)暨展覽會(huì)精彩播報(bào)
- 2016(第四屆)先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)暨展覽會(huì)
- 2021長(zhǎng)三角G60智能制造創(chuàng)新生態(tài)合作大會(huì)
- 2020AMC長(zhǎng)三角G60科創(chuàng)走廊制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展合作論壇于9月召開
- 下一波機(jī)遇?快來解鎖2020先進(jìn)制造業(yè)關(guān)鍵詞...
- 2019第七屆先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)即將盛大召開精彩大會(huì)亮點(diǎn)速覽
- 2019(第七屆)先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)”暨長(zhǎng)三角制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展
- 2018(第六屆)先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)
- 2017(第五屆)先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)
- 2017全球先進(jìn)制造業(yè)博覽會(huì)(上海)
- 2016(第四屆)先進(jìn)制造業(yè)大會(huì)暨展覽會(huì)精彩播報(bào)