每一次的技術(shù)變革都會帶來生產(chǎn)力與生產(chǎn)方式的不斷升級。如今，各行各業(yè)都加速奔跑于數(shù)字化轉(zhuǎn)型道路之上，其過程所需的能力眾多，而那些率先轉(zhuǎn)型的企業(yè)，其共通性在于將前沿的智能技術(shù)和生產(chǎn)技術(shù)深度融合，來進(jìn)一步實現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。以我國某ICT行業(yè)巨頭為例，該企業(yè)擁有上百家工廠，其核心需求是要實現(xiàn)產(chǎn)能池共用，多工廠協(xié)同以優(yōu)化整體效益。在借助智能技術(shù)提升決策效率后，該企業(yè)實現(xiàn)了訂單滿足率提升20%，產(chǎn)能損失率、人工干預(yù)分別降低30%和70%，為全鏈條業(yè)務(wù)帶來上億的成本效益，而且隨著智能決策技術(shù)的深度應(yīng)用，其價值正在飛速提升。
全球知名調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner、德勤、Big idea在預(yù)測未來技術(shù)趨勢時，都將與智能有關(guān)的科技趨勢：人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)、超級自動化、精細(xì)化管理列為發(fā)展的必由之路。同時，越來越多企業(yè)意識到，單一的人臉識別、語音識別等感知層智能技術(shù)，對企業(yè)實現(xiàn)跨越式增長較為有限，高效化、自動化響應(yīng)密集、組合需求的決策類智能技術(shù)將是未來企業(yè)發(fā)展的驅(qū)動力。
生逢其時，進(jìn)階的決策類智能技術(shù)
隨著5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、數(shù)字孿生為代表的數(shù)字化技術(shù)逐漸走向成熟，數(shù)據(jù)資產(chǎn)激增，由“從數(shù)據(jù)驅(qū)動，到?jīng)Q策導(dǎo)向”已成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的共識。全球化的大規(guī)模生產(chǎn)與數(shù)字化的協(xié)同，進(jìn)一步促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)的交叉及融合，產(chǎn)業(yè)運(yùn)營體系的復(fù)雜度和精細(xì)度大幅提升。
反觀我國市場，經(jīng)過多年的數(shù)字化建設(shè)，一些頭部企業(yè)信息化建設(shè)已基本完成，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施初具雛形，下一步則需要尋找能夠讓業(yè)務(wù)二次突破、企業(yè)再次騰飛的新技術(shù)引擎。今年“十四五”規(guī)劃明確提出，要充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎，搶占未來經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展制高點。
無論從何種視角出發(fā)，產(chǎn)業(yè)升級都不能再局限于單體智能，而應(yīng)該擴(kuò)展到產(chǎn)業(yè)價值鏈的各個環(huán)節(jié);不再局限于智能決策的探索，而是更加重視智能決策技術(shù)與零售、制造業(yè)等跨技術(shù)領(lǐng)域的深度融合和創(chuàng)新。如開篇提到的ICT巨頭，就通過智能決策技術(shù)，完成復(fù)雜制造場景的多環(huán)節(jié)優(yōu)化，實現(xiàn)上百家工廠的智能生產(chǎn)排程。智能決策能夠在企業(yè)運(yùn)營中提供更深刻的業(yè)務(wù)洞察，提升決策的質(zhì)量和效率，從億級結(jié)果中推演出最優(yōu)的決策方案，讓運(yùn)營更加高效、精細(xì)。
智能決策的落點：技術(shù)+中臺+場景
雖然正值風(fēng)口，但不可否認(rèn)的是，推進(jìn)智能決策優(yōu)化技術(shù)在中國的落地是一個長期的、漸進(jìn)的過程。除面臨產(chǎn)業(yè)體系運(yùn)營復(fù)雜度大幅提升、市場響應(yīng)靈敏度要求更高等共性問題外，我國企業(yè)還面臨著關(guān)鍵技術(shù)受制于人，核心工業(yè)軟件主要依賴進(jìn)口、系統(tǒng)集成性較差、技術(shù)與業(yè)務(wù)場景“水土不服”等諸多挑戰(zhàn)。
技術(shù)：全國產(chǎn)化，打破國際技術(shù)壁壘
在智能決策領(lǐng)域，以數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器作為底層的核心計算引擎，能夠幫助用戶將復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題，進(jìn)而建模求解，從成千上萬個可行的方案中找出最優(yōu)解。目前，國內(nèi)以杉數(shù)科技為代表的創(chuàng)新企業(yè)，憑借全國產(chǎn)化求解器產(chǎn)品和平臺方案創(chuàng)新能力，走在了智能決策優(yōu)化領(lǐng)域的最前端，例如推出中國首個完全自主研發(fā)的整數(shù)規(guī)劃求解器COPT，同時已成功應(yīng)用于航空航天、能源電力、智能制造、供應(yīng)鏈管理等國家關(guān)鍵領(lǐng)域，比如電網(wǎng)機(jī)組組合優(yōu)化、5G基站功率動態(tài)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)鏈多工廠協(xié)同、并行計算大規(guī)模優(yōu)化等場景。
中臺：模塊化設(shè)計，打造智能決策中臺
對于超大型企業(yè)來說，受限于行業(yè)屬性和業(yè)務(wù)場景的復(fù)雜性，通常需要進(jìn)行一對一的方案定制，但同樣也需具備普適性和靈活性。因此，中臺的重要性就顯示了出來。決策中臺的運(yùn)籌模型、統(tǒng)計模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等模塊組件并不能直接被業(yè)務(wù)應(yīng)用，而是前端有需求時，通過快速的模塊化配置或在模塊基礎(chǔ)之上進(jìn)行特殊場景的定制化開發(fā)，來滿足各種業(yè)務(wù)場景的變化，從而實現(xiàn)共享、協(xié)調(diào)、靈活的目標(biāo)，幫助客戶解決每天都在發(fā)生的高頻業(yè)務(wù)決策和運(yùn)營優(yōu)化問題。
場景：應(yīng)用場景是智能決策落地的根本
要實現(xiàn)業(yè)務(wù)突破，智能決策技術(shù)必須與應(yīng)用場景深度結(jié)合，真正意義上的從引擎、到中臺、再到場景，形成“全鏈條”閉環(huán)，實現(xiàn)數(shù)字化鏈條的打通和融合。對于智能決策技術(shù)，底層的計算引擎只是標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，不同企業(yè)如何使用、怎樣“因地制宜”，不同的行業(yè)不同的解決辦法，涉及到復(fù)雜行業(yè)的典型應(yīng)用場景：包括零售行業(yè)的供應(yīng)鏈優(yōu)化;制造行業(yè)的排產(chǎn)排程、庫存優(yōu)化等等。
以世界500強(qiáng)，國際食品龍頭企業(yè)打造的端到端供應(yīng)鏈優(yōu)化平臺方案為例，從需求計劃、補(bǔ)貨計劃、動態(tài)定價、精準(zhǔn)營銷、協(xié)同配送到智慧倉儲，在杉數(shù)科技智能算法和決策優(yōu)化技術(shù)助力下，銷售預(yù)測準(zhǔn)確度提升10%，管理效率提升60%，庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)下降20%，庫存資金占用降低10%，整體利潤提升約10%。此類場景也可應(yīng)用于其他行業(yè)領(lǐng)域，如電商、零售以及制造等行業(yè)的柔性供應(yīng)鏈打造。
如今，云的基礎(chǔ)能力、數(shù)據(jù)的積累、AI的服務(wù)能力已經(jīng)有機(jī)融合，各行業(yè)多樣化的業(yè)務(wù)數(shù)字化應(yīng)用場景也為決策優(yōu)化提供了絕佳的舞臺。以領(lǐng)先的決策技術(shù)打造數(shù)字化“決策大腦”，帶動向數(shù)智化變革，正逐漸成為企業(yè)和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量。
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