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穿越周期,智能決策賦能下的供應鏈優(yōu)化與重構

2023-08-15   來源:   評論:0
摘要:以運籌優(yōu)化和機器學習為基礎的智能決策技術應用將加速供應鏈的重構,成為提升企業(yè)供應鏈水平的著力點和落腳點。
作為實體經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),我國制造業(yè)有著悠久的歷史和龐大的產(chǎn)業(yè)結構,產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)眾多、復雜度高是制造企業(yè)供應鏈的典型特征,推進供應鏈的數(shù)字化轉型之路也成為企業(yè)高質量發(fā)展的共同選擇。通過決策優(yōu)化智能供應鏈計劃,制造企業(yè)可以建立更高效的精益生產(chǎn)計劃模型和與之相適應的組織架構,有效減少庫存,提高整個供應鏈計劃的效率并優(yōu)化計劃結果,進一步達成生產(chǎn)精益、庫存合理、人員優(yōu)化等多重目標。

為了幫助制造企業(yè)在“VUCA(烏卡)時代”更好的筑牢供應鏈底座,以平穩(wěn)穿越轉型發(fā)展的周期,杉數(shù)科技今年3月面向工業(yè)智能制造領域推出決策優(yōu)化產(chǎn)品--杉數(shù)數(shù)弈平臺(LibraMind),為企業(yè)科學地制定短期和中長期排產(chǎn)計劃,優(yōu)化生產(chǎn)管理及作業(yè)流程,提升整個供應鏈的柔性與敏捷度,以適應快速變化的市場需求。日前,e-works記者對杉數(shù)科技副總裁兼工業(yè)線事業(yè)部總經(jīng)理黃翔進行了專訪,就智能決策在供應鏈優(yōu)化中扮演的角色、智能決策落地的關鍵技術以及數(shù)弈平臺的核心特點進行了解讀。在黃翔看來,高水平的供應鏈管理一直是制造企業(yè)的核心競爭力之一,數(shù)字化浪潮下企業(yè)供應鏈正朝著需求響應更快、協(xié)同效率更高、數(shù)據(jù)更加開放的方向演進,以運籌優(yōu)化和機器學習為基礎的智能決策技術應用將加速供應鏈的重構,成為提升企業(yè)供應鏈水平的著力點和落腳點。

圖 杉數(shù)科技副總裁兼工業(yè)線事業(yè)部總經(jīng)理黃翔

全面智能化,屬于供應鏈的基因進化論

隨著智能制造如火如荼的展開,線上線下加速融合,以往制造企業(yè)靠庫存拼銷量,與經(jīng)銷商、供應商博弈價格差的供應鏈體系已成為過去式。黃翔表示在制造商、供應商、客戶等多方加入下,供應鏈管理變得日益復雜。特別是對于大型、集團型企業(yè)而言,產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈重構朝著區(qū)域化方向發(fā)展,上下游之間的關系愈發(fā)緊密,培育以自身為主的產(chǎn)業(yè)鏈條對于制造企業(yè)而言是一個重要的戰(zhàn)略機遇。

美國著名經(jīng)濟學家克里斯多夫曾提出:“市場上只有供應鏈而沒有企業(yè)。現(xiàn)在,真正的競爭不再是企業(yè)與企業(yè)的競爭,而是供應鏈與供應鏈之間的競爭。”在黃翔看來,導致供應鏈管理從掌握企業(yè)前進方向的“隱形之手”逐漸變?yōu)轱@而易見的“核心引擎”,主要在于以下兩方面原因:

首先,是國內制造業(yè)一直存在但并沒有很好呈現(xiàn)和重視的“隱性基因”:黃翔表示我國作為世界第二大經(jīng)濟體、世界第一制造業(yè)大國,擁有全球完整且規(guī)模龐大的工業(yè)體系、強大的生產(chǎn)能力、完善的配套能力。在數(shù)字經(jīng)濟時代,企業(yè)供應鏈已經(jīng)不再是單一的 “鏈”狀線路,而是呈“網(wǎng)”狀結構,各系統(tǒng)和各角色互相連接,互相依存。例如汽車零配件廠商在完成某項生產(chǎn)營銷活動時,不僅需要保證內部生產(chǎn)線高效運轉,如生產(chǎn)決策、車間運轉、庫存物流,還需要與外部在配合上無縫鏈接,如上游原材料、零部件供應商,下游整車廠以及經(jīng)銷商、物流、消費者等,各方之間的交互越來越緊密和頻繁。

其次,是云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術為企業(yè)發(fā)展注入的“顯性基因”:根據(jù)杉數(shù)科技積累的實踐經(jīng)驗看,制造企業(yè)正在將傳統(tǒng)的供應鏈管理方式與數(shù)字化技術相結合,以實現(xiàn)供應鏈整個過程的高效、智能和透明化。尤其是面對外部不確定的供應環(huán)境以及市場需求的多樣化和細分化,促使制造企業(yè)直面由實時客戶和消費者需求反向驅動的供應鏈協(xié)同,進而形成柔性和個性化生產(chǎn)制造閉環(huán),最終大幅縮短交付周期。

在“隱性基因”和“顯性基因”交織的共同作用下,國內企業(yè)正在從“制造”走向“智造”。這其中,無論是供應鏈轉型的效率提升、彈性建設、實時優(yōu)化還是面向未來的創(chuàng)新,都可以看到智能決策的身影。黃翔表示智能決策面向的產(chǎn)業(yè)鏈是在打通上下游企業(yè)信息流的基礎上,實現(xiàn)將產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)整體進行各種資源同一調配,形成更加深度與高效的協(xié)作關系。通過將企業(yè)供應鏈管理的實際問題化繁為簡,用運籌優(yōu)化的思維將動態(tài)的、多元的、大規(guī)模的變化要素進行量化和可視化,可以幫助企業(yè)找到真正優(yōu)質的需求,并推進訂單的高效執(zhí)行和交付。

以某生物醫(yī)藥企業(yè)為例,其在發(fā)展過程中一直推行精益生產(chǎn)策略,以實現(xiàn)“零庫存”為目標。但前些年在疫情刺激下市場需求波動嚴重,短期內會出現(xiàn)大量“插單”現(xiàn)象,由于追求極致庫存導致該企業(yè)在處理緊急訂單時,給后端生產(chǎn)、物料、運輸?shù)拳h(huán)節(jié)帶來了諸多壓力,企業(yè)履約成本直線上升,進入了生產(chǎn)規(guī)模增長但整體利潤率躊躇不前的窘境。

在雙方多輪溝通交流下,此生物醫(yī)藥企業(yè)與杉數(shù)科技在其計劃與運營的數(shù)字化、智能化方面達成合作,共同打造了協(xié)同優(yōu)化、智能決策平臺。利用算法優(yōu)勢,該企業(yè)不僅在供給側能夠對市場進行預測,實現(xiàn)供應與需求的良好匹配;還可以從需求側觀察緊急訂單的處理是否合理,根據(jù)車間工藝及生產(chǎn)限制,統(tǒng)籌平衡整體資源及物流規(guī)劃,精準制定出企業(yè)利益最大化的排產(chǎn)計劃,使企業(yè)訂單達成率提升的同時綜合節(jié)省成本約百萬/年。

智能決策,從更廣的維度重塑供應鏈價值

回過頭來看,該生物醫(yī)藥企業(yè)攜手杉數(shù)科技的供應鏈優(yōu)化之旅固然令人振奮,但它在轉型之前面臨的痛點問題也同樣值得重視。對于制造企業(yè)而言,無論是從銷售預測上考慮突發(fā)事件對訂單量的影響、到生產(chǎn)計劃層面考慮對工廠產(chǎn)能的影響,乃至突發(fā)事件對斷供的影響……供應鏈上任何一環(huán)的細微波動,都會擴大成影響上下游的漣漪:

在以市場為導向的今天,傳統(tǒng)大批量訂單以獲得生產(chǎn)成本優(yōu)勢的模式已過時,企業(yè)如何適應市場需求的改變,即小批量、多批次的生產(chǎn)制造訴求?

緊急插單會改變其他訂單的交付計劃,進而影響整體收益,企業(yè)如何以全局性思維判斷插單對于企業(yè)的綜合影響?

在企業(yè)的核心產(chǎn)品生產(chǎn)上,如何應對需求和供給的高波動性,將可能出現(xiàn)的供應鏈斷點帶來的沖擊降到最低?

諸如此類的問題還有很多,黃翔表示受限于技術條件,很多制造企業(yè)對于市場需求的判斷、生產(chǎn)計劃的排程、供應鏈上下游的管理是割裂的,很多生產(chǎn)要素無法量化考慮,高層領導在進行決策時在“大局觀”的影響下難免顧此失彼,無法把所有因素都考慮進去,對企業(yè)訂單實現(xiàn)精細化的管理。

“這也是為什么杉數(shù)科技將求解器對模型進行運籌優(yōu)化和求解,首先應用在制造業(yè)供應鏈系統(tǒng)的重要原因之一。”黃翔表示供應鏈的高度復雜性決定了企業(yè)需要在物料、人員、設備等多維度進行計算和優(yōu)化。從實現(xiàn)價值上看,有效的運營管理不會只局限于規(guī)劃或計劃本身,其作用傳遞到不同的生產(chǎn)運營環(huán)節(jié),都會為企業(yè)帶來更多實質性的業(yè)務收益。

圖 杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind)工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺架構圖

值得一提的是,黃翔強調與火爆出圈的ChatGPT不同,AI大模型要發(fā)揮價值,不管是商業(yè)價值還是社會價值,關鍵的一點是輸出的結果必須是可信的。當AI應用于嚴苛的制造環(huán)境時,無論是研發(fā)端的生成式創(chuàng)新還是針對產(chǎn)線的工藝優(yōu)化,一個微小的不可控錯誤就會造成災難性的后果。對于制造企業(yè)而言,在應用智能決策的過程中,離不開發(fā)方法論指引,也離不開場景選擇、業(yè)務邏輯的深入理解,更離不開機器學習和運籌學技術的深度融合。

例如同樣是對底層業(yè)務建模,杉數(shù)科技的數(shù)弈平臺會針對企業(yè)實際經(jīng)營情況,經(jīng)過數(shù)據(jù)描述和清理、規(guī)律分析、決策分析層層遞進,高保真的構建一個全維度的智慧型框架,最終實現(xiàn)多目標多約束“最優(yōu)解”。

深耕場景,專為滿足客戶實際需求而生

無論是何種應對策略,多變且不穩(wěn)定的外部形勢是客觀存在的。目前,有些企業(yè)雖然搭建了各種大大小小的平臺和中臺,但成效甚微,數(shù)字化投入產(chǎn)出比并不理想,其根本原因在于沒有適配對應的場景,甚至很多供應鏈管理的戰(zhàn)略細則只在企業(yè)高層的頭腦中,無法落實到企業(yè)的日常生產(chǎn)、運營工作中。

“這也是為什么杉數(shù)科技發(fā)布的數(shù)弈平臺在瞄準智能決策和數(shù)據(jù)驅動外,特別強調場景的融合和行業(yè)的劃分。”黃翔介紹“引擎+決策中臺+場景”一直是杉數(shù)科技發(fā)展的核心策略,而“場景”將成為杉數(shù)科技今年的戰(zhàn)略重點。“當我們聚焦企業(yè)供應鏈的時候,會發(fā)現(xiàn)不同領域的客戶存在著不同細分、碎片化需求。杉數(shù)科技會從數(shù)據(jù)、運營、創(chuàng)新等多個視角,設計與中臺匹配的組織架構、業(yè)務流程和運營模式。”黃翔表示通過深耕用戶場景,杉數(shù)數(shù)弈平臺可以從供應鏈全生命周期降低因變化給企業(yè)發(fā)展帶來的不穩(wěn)定性,為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的持久性夯實組織和管理基礎:

首先,杉數(shù)數(shù)弈平臺會基于算法和業(yè)務為企業(yè)構建數(shù)字化產(chǎn)銷總體規(guī)劃,建立動態(tài)的中長期多層級聯(lián)動計劃,為產(chǎn)銷提供不同目標的決策選擇,同時提高決策質量并跟蹤監(jiān)控計劃執(zhí)行數(shù)據(jù),以達到優(yōu)化業(yè)務、提升運營效率的整體目標。例如面對近年來的制造企業(yè)“出海”熱潮,杉數(shù)數(shù)弈平臺支持對于多地區(qū)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)信息管理,提供了涵蓋各工廠需求、供應和財務信息的完整計劃模型,可結合當?shù)氐膮^(qū)域要求和供應商能力,一鍵式生成包含需求計劃、生產(chǎn)計劃、庫存計劃、采購計劃的計劃群,實現(xiàn)跨組織的協(xié)作和產(chǎn)銷的平衡。

當需要將主計劃進行分解時,杉數(shù)數(shù)弈平臺將生成精確到日/班次的產(chǎn)線級生產(chǎn)計劃,同時考慮生產(chǎn)實際執(zhí)行情況對計劃的影響,進行滾動排程,確保計劃結果的準確性和可執(zhí)行性,并且數(shù)弈生產(chǎn)排程模塊可以根據(jù)企業(yè)目標進行最優(yōu)化排程,得到目標導向的最優(yōu)排產(chǎn)結果。

在訂單管理層面,杉數(shù)數(shù)弈平臺會綜合所有已簽訂的未完結訂單需求,結合實際現(xiàn)有產(chǎn)能和未來產(chǎn)能規(guī)劃,生成包括訂單交付日期和交付數(shù)量的詳細計劃,在考慮企業(yè)現(xiàn)有生產(chǎn)能力基礎上,智能快速進行訂單測算,在較短的時間范圍內生成訂單交期回復結果,能夠迅速響應客戶需求,提高客戶滿意度。

針對物料計劃,杉數(shù)數(shù)弈平臺會根據(jù)需求計劃及BOM數(shù)據(jù),逐層拆解需求,考慮層級間的提前期和比例關系,計算得到各級物料的需求時間和需求數(shù)量,生成物料需求計劃,并以中長期預測作為需求輸入,同時考慮長期產(chǎn)能計劃約束、物料齊套約束,驅動指導物料長期采購計劃的制定。

圖 杉數(shù)數(shù)弈平臺功能架構圖

在黃翔看來,制造企業(yè)的核心競爭力必定圍繞著其專屬know-how,與企業(yè)核心業(yè)務知識和數(shù)據(jù)息息相關。也正因為如此,杉數(shù)科技在數(shù)據(jù)驅動和場景化應用上下足了功夫。目前,杉數(shù)科技聚焦鋼鐵、化工、汽車、3C電子、新能源等制造行業(yè),深度挖掘其內外部數(shù)據(jù)價值,形成戰(zhàn)略、經(jīng)營、利潤目標,跨部門的一體化決策,進而解決生產(chǎn)制造過程中的大規(guī)模復雜決策、規(guī)劃、調度、分配等問題。

補鏈強基,助力國內制造企業(yè)走向高質量發(fā)展

隨著“近岸生產(chǎn)”和“制造網(wǎng)絡多元化”逐漸成為企業(yè)的優(yōu)先策略,制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分工日益深化。國內制造企業(yè)對于供應鏈愈發(fā)重視,領先的制造企業(yè)需要權衡韌性和效率,以確保自身供應鏈系統(tǒng)的有效運行。早在2017年,國務院辦公廳就印發(fā)《關于積極推進供應鏈創(chuàng)新與應用的指導意見》,高度重視“強鏈、補鏈、固鏈”建設。在“十四五”規(guī)劃綱要中,則明確提出強化資源、技術、裝備支撐,推進制造業(yè)“補鏈強鏈”。

黃翔介紹以智能決策技術為抓手,正在成為很多“鏈主”企業(yè)資源優(yōu)化配置的利器。他強調“鏈主”在集合產(chǎn)業(yè)鏈上不同規(guī)模企業(yè)的生產(chǎn)、供需環(huán)節(jié)時,通過智能決策技術可以更好的發(fā)揮“鏈主”企業(yè)的引領支撐作用,促進供需匹配,帶動鏈上企業(yè)協(xié)同發(fā)展。例如“鏈主”可以站在整體產(chǎn)業(yè)鏈的視角審視整個流程、運營場景,并以客戶和市場為核心,有的放矢,進行業(yè)務和服務創(chuàng)新設計和規(guī)劃,實現(xiàn)前瞻性規(guī)劃、高柔性響應意見多目標優(yōu)化,讓整個產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效率更高、柔性更強。

實際上,在過去7年時間里,杉數(shù)科技服務了超過20個細分行業(yè)數(shù)百家國內外頭部企業(yè),進一步提升了各行業(yè)“鏈主”企業(yè)的產(chǎn)業(yè)競爭力,通過協(xié)同創(chuàng)新形成更多比較優(yōu)勢,確保對市場供應鏈的整體把控能力,與產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)共同提高效率、改善效益。

圖 杉數(shù)科技服務各行業(yè)客戶代表

數(shù)字化轉型是傳統(tǒng)業(yè)務和技術的融合,經(jīng)過疫情洗禮后的制造業(yè)供應鏈管理也悄然發(fā)生著變化??梢灶A見的是,隨著人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術的廣泛應用,未來企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與消費者之間的聯(lián)系會更加緊密,深層融合下智能決策的應用場景將進一步拓展,數(shù)據(jù)的顯性化、模型化也將進一步提速,制造企業(yè)將更加積極的應用智能決策技術。“杉數(shù)科技會重視每一個客戶,為其打造基于智能決策的最佳實踐,幫助制造企業(yè)平穩(wěn)穿越發(fā)展周期,更加從容地應對供應鏈轉型的時代挑戰(zhàn)。”黃翔總結道。

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