工業(yè)“智能決策”白皮書杉數(shù)科技

?業(yè)“智能決策”??書——點(diǎn)亮企業(yè)增?的“燈塔”3WAUTO”關(guān)注！回復(fù)關(guān)鍵詞【進(jìn)群】，加入3WAUTO汽車干貨分享群序?訂單、物料約束復(fù)雜，如何排產(chǎn)最?效？保平穩(wěn)?產(chǎn)?要提升訂單滿?率，的署名?章指出，現(xiàn)階段，我國生產(chǎn)函數(shù)正在發(fā)生變化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要素條件、組合方式、配置效率發(fā)生改變，面臨的硬約束明顯增多，資源環(huán)境的約束越來越接近上限，碳達(dá)峰碳中和成為我國中長期發(fā)展的重要框架，高質(zhì)量隨著全球新?輪科技?命和產(chǎn)業(yè)變?深?發(fā)展，新?代信息技術(shù)的不斷突破，并與先進(jìn)制造技術(shù)加速融合，為制造業(yè)智能化、綠?化發(fā)展提供了歷史機(jī)遇。在這?歷史性的交匯點(diǎn)，企業(yè)端訴求、技術(shù)變?與基礎(chǔ)設(shè)施完善共同推動智本次??書聚焦?業(yè)互聯(lián)?建設(shè)中的智能決策問題，?次對智能決策的概念進(jìn)?定義，梳理?業(yè)智能決策的應(yīng)?價值，提出智能決策應(yīng)?落地?法論。我們希望通過工業(yè)智能決策最佳實(shí)踐的研究，為工業(yè)企業(yè)提供轉(zhuǎn)型升級的路在互聯(lián)?驅(qū)動企業(yè)增?時代，上半場主?是消費(fèi)互聯(lián)?，下半場的主?則將是萬物互聯(lián)模式下的?業(yè)互聯(lián)?。?業(yè)互聯(lián)?是實(shí)現(xiàn)智能制造的重當(dāng)前，我國?業(yè)正處于由數(shù)字化向智能化發(fā)展的重要階段，數(shù)字化與智能化建設(shè)是螺旋式上升的過程。智能化在信息化與數(shù)字化建設(shè)的基礎(chǔ)上，通過智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到信息、知識、決策的轉(zhuǎn)化，擺脫傳統(tǒng)認(rèn)知和知識的邊界，為企業(yè)提質(zhì)增效、釋放?產(chǎn)潛能、實(shí)現(xiàn)企業(yè)收益最?化智能決策是?業(yè)互聯(lián)?智能化的“?腦”，以全局優(yōu)化為?標(biāo)實(shí)現(xiàn)企業(yè)綜合收益最?化。機(jī)器學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)的深度融合，推動智能決策技術(shù)不斷擴(kuò)充能?邊界。?前，部分領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)搶先落地智能決策應(yīng)?并實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)價值突破，未來智能決策將成為領(lǐng)先?業(yè)企業(yè)必備的能21迫在眉睫擁抱變革尋求突破──4實(shí)踐探索45躬身入局展望未來4?決策優(yōu)化層是?業(yè)互聯(lián)?智能化的“大腦”，聚焦數(shù)據(jù)挖掘分析與價值轉(zhuǎn)?決策優(yōu)化層是?業(yè)互聯(lián)?智能化的“大腦”，聚焦數(shù)據(jù)挖掘分析與價值轉(zhuǎn)?數(shù)字模型層是?業(yè)互聯(lián)?智能化的“骨骼”，強(qiáng)化數(shù)據(jù)、知識、資產(chǎn)等?感知控制層是?業(yè)互聯(lián)?智能化的“手”，構(gòu)建?業(yè)數(shù)字化應(yīng)?的底層經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，精細(xì)化運(yùn)營成為企業(yè)增?的關(guān)鍵動?，對業(yè)務(wù)決策的質(zhì)量提出了更?的要求。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)逐步完善，機(jī)器學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)的結(jié)合與突破，都為智能決策應(yīng)?，要以全局優(yōu)化為?標(biāo)，運(yùn)籌優(yōu)化與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合本報告核?發(fā)現(xiàn)ExecutiveSummary程”始在領(lǐng)先的工業(yè)企業(yè)2018年前后，??智能技術(shù)開始與?業(yè)場景融合發(fā)展，開啟了?業(yè)互聯(lián)““全球產(chǎn)業(yè)鏈正經(jīng)歷深度重構(gòu)，同時，受疫情影響短期過熱的海外市場需求將在國外經(jīng)濟(jì)滯脹背景中國制造業(yè)需要向智能制造轉(zhuǎn)型升級，?出第?增?曲線。作為實(shí)現(xiàn)智能制造的重要抓?，?業(yè)“全球產(chǎn)業(yè)鏈深度重構(gòu)，加快塑造工業(yè)企業(yè)韌全球產(chǎn)業(yè)鏈深度重構(gòu)，加快塑造工業(yè)企業(yè)韌我國制造業(yè)質(zhì)量效益尚有提升空間，智能化轉(zhuǎn)中?期：疫情加速全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)，智能化轉(zhuǎn)型勢在必?全球疫情加速產(chǎn)業(yè)鏈深度重構(gòu)，市場供需兩側(cè)不2021年前10個?，中國與東盟、歐盟、美國的?根據(jù)世界銀行最新預(yù)測，對比全球主要發(fā)達(dá)國家2020年-2022年GDP增速，中國率先在疫情中IMF對全球主要國家和地區(qū)GDP增速預(yù)測（百分比）?全球經(jīng)濟(jì)全?復(fù)蘇尚需時?，疫情防控措施導(dǎo)致全球產(chǎn)業(yè)鏈多環(huán)節(jié)受阻，加之中國制造業(yè)穩(wěn)步將促使供應(yīng)鏈縮短的進(jìn)程加快，全球產(chǎn)業(yè)鏈將向區(qū)域性聚集演化。此時中國跨國企業(yè)將轉(zhuǎn)向以產(chǎn)業(yè)鏈安全為考量的垂直?原先分包給不同國家和企業(yè)的?產(chǎn)?序和環(huán)節(jié)將會被收回到跨國公司內(nèi)部進(jìn)??產(chǎn)，企業(yè)依51.962019年各國制造強(qiáng)國指數(shù)中質(zhì)?中國?程院戰(zhàn)略咨詢中?《2020中國制造強(qiáng)國發(fā)展指數(shù)報告》顯?，我國制造業(yè)發(fā)展的質(zhì)量效益與發(fā)達(dá)國家差距明顯，其中利潤率偏低是我國制造業(yè)發(fā)展的核?痛點(diǎn)。我國??同時，國際環(huán)境?趨復(fù)雜，全球科技和產(chǎn)業(yè)競爭更趨激烈，?國戰(zhàn)略博弈進(jìn)?步聚焦制造業(yè)，美國“先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)?戰(zhàn)略”、德國“國家?業(yè)戰(zhàn)略2030”、?本“社會5.0”和歐盟“?業(yè)5.0”等以重振制造業(yè)為核?的發(fā)展戰(zhàn)部?中提?幅度最?的。《“?四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》提出，到2025年，規(guī)6?增速在今年30%左右的?增之后可能迅速中國出口同比及2022年三年平均增速預(yù)測中國工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)50403020?增速在今年30%左右的?增之后可能迅速中國出口同比及2022年三年平均增速預(yù)測中國工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)5040302000短期來看，在需求端的明顯變化，促使?業(yè)企業(yè)加速進(jìn)?前瞻性的5019/0320/0321/0322/03短期：全球經(jīng)濟(jì)滯脹將導(dǎo)致出?需求衰退，過熱增?不可持續(xù)疫情影響下，外需缺?拉動的?增?使中國成為全球主要經(jīng)濟(jì)體中?業(yè)?產(chǎn)恢復(fù)最強(qiáng)的國家，?海外過度的貨幣政策引發(fā)的滯脹危機(jī)，將會在未來共時期，中國國內(nèi)?產(chǎn)保持總體穩(wěn)定，有效填補(bǔ)了全球供需的缺?。同時?疫情之后，我國經(jīng)濟(jì)以制造業(yè)?產(chǎn)的超強(qiáng)恢復(fù)為第?特征，供給端不但未受明顯?擊，?業(yè)?產(chǎn)的增速?度連續(xù)明顯超出疫情?擊前，顯現(xiàn)“?產(chǎn)過熱”的格局。中國與美歐日英工業(yè)生產(chǎn)兩年平均增速（%）7障障概念協(xié)同、個性化定制、服務(wù)化延伸、數(shù)字化管理五種典型應(yīng)?模式素工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)引領(lǐng)企業(yè)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段解??案基礎(chǔ)平臺，具有很強(qiáng)的代表性。SaaSTwin……?器RFI?器RFI第四次科技?命成為技術(shù)準(zhǔn)備?業(yè)互聯(lián)?是重要抓?智能制造 第四次科技?命成為技術(shù)準(zhǔn)備?業(yè)互聯(lián)?是重要抓?智能制造 提升產(chǎn)品與解??案供給能?息技術(shù)為代表的第四次科技?命，將匯，第四次科技?命為?業(yè)互聯(lián)?數(shù)字化、智能化建設(shè)提供堅(jiān)實(shí)技術(shù)?撐，是實(shí)現(xiàn)中國制造業(yè)跨越式發(fā)展的重要強(qiáng)鏈補(bǔ)鏈實(shí)現(xiàn)路徑未有之?變局的?度，闡釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于我國義，?業(yè)的?柱性???定了?業(yè)互聯(lián)?轉(zhuǎn)型升級過程的重要性氧化碳排放比2020年下降18%工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)智能制造的重要抓手，雙碳目標(biāo)倒逼加速轉(zhuǎn)型新?輪科技?命為實(shí)現(xiàn)智能制造提供技術(shù)準(zhǔn)產(chǎn)?式綠?低碳轉(zhuǎn)型取得顯著成效，為2030年?業(yè)領(lǐng)域碳達(dá)峰奠定堅(jiān)實(shí)陣陣9工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為賦能企業(yè)增長的重要力量工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“綜合性+特色性+專業(yè)性”的平臺體系CNNlC發(fā)布《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報告》顯示，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展初具規(guī)模，80006000400020000 20172018201920202021E“““智能化幫助企業(yè)更“聰明”?業(yè)企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)與智能化建設(shè)呈現(xiàn)螺旋上升的態(tài)勢，其中智能化建設(shè)是?業(yè)互聯(lián)?建設(shè)的價值“C”位。智能決策是?業(yè)互聯(lián)?價值實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵，并正在幫助領(lǐng)先企業(yè)獲得持續(xù)?速發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展路徑清晰，智能化成為增長核心驅(qū)動引擎資料來源：國家統(tǒng)計(jì)局、中國信息通信研究院，愛分析研究繪制智能化智能化數(shù)字化信息化智能化是?業(yè)互聯(lián)?建設(shè)的價值“C位”當(dāng)前，我國?業(yè)正處在由數(shù)字化向智能化發(fā)展的重要階段，智能化在信息化與數(shù)字化建設(shè)的基礎(chǔ)上，智能優(yōu)化與?策>?業(yè)4.0時代，在信息化與數(shù)字化、?絡(luò)化建設(shè)中需要實(shí)現(xiàn)多設(shè)備、多>?業(yè)3.0時代強(qiáng)調(diào)在設(shè)備層實(shí)現(xiàn)裝智能優(yōu)化與?策>?業(yè)4.0時代，在信息化與數(shù)字化、?絡(luò)化建設(shè)中需要實(shí)現(xiàn)多設(shè)備、多>?業(yè)3.0時代強(qiáng)調(diào)在設(shè)備層實(shí)現(xiàn)裝......建設(shè)實(shí)現(xiàn)業(yè)化與?策轉(zhuǎn)型?藝優(yōu)化.......工業(yè)3.0工業(yè)4.0成熟度指數(shù)埃森哲智能制造“新在?業(yè)互聯(lián)?建設(shè)中，???，通過信息化、數(shù)字化建設(shè)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)場景智能化需求；另???，信息化、數(shù)字化為智能化建設(shè)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。發(fā)現(xiàn)信息化、數(shù)字化不?，補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)有利于“解鎖”新的智能化場景，放?數(shù)字化建設(shè)價值，在數(shù)字化與智能化建設(shè)螺旋上升的過程中，不斷?智能化不是數(shù)字化建設(shè)量變引起質(zhì)變的結(jié)果。數(shù)字化的顆粒?數(shù)字化完成沒有明確的界限，企業(yè)并?先將數(shù)字化能?全??數(shù)字化與智能化建設(shè)相輔相成，螺旋上升3數(shù)字化與智能化能?相互疊加，不斷擴(kuò)?價值創(chuàng)造的“底盤”?即使是很?的智能化落地場景，也可能四兩撥千?，深度挖發(fā)現(xiàn)缺少經(jīng)銷商數(shù)據(jù)，造成預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度欠佳數(shù)字化效果價值推動產(chǎn)生智能化需求管理經(jīng)銷商數(shù)據(jù)需求預(yù)測更精準(zhǔn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用ERP系統(tǒng)留存企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)和主要經(jīng)營數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)缺少經(jīng)銷商數(shù)據(jù)，造成預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度欠佳數(shù)字化效果價值推動產(chǎn)生智能化需求管理經(jīng)銷商數(shù)據(jù)需求預(yù)測更精準(zhǔn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用ERP系統(tǒng)留存企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)和主要經(jīng)營數(shù)據(jù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)功能原理工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)功能原理?決策優(yōu)化層是?業(yè)互聯(lián)?智能化的“大腦”，?感知控制層是?業(yè)互聯(lián)?智能化的“手”，數(shù)字模型?決策優(yōu)化層是?業(yè)互聯(lián)?智能化的“大腦”，?感知控制層是?業(yè)互聯(lián)?智能化的“手”，數(shù)字模型 感知控制決策優(yōu)化 決策優(yōu)化 分析設(shè)備層設(shè)備層生產(chǎn)運(yùn)營層產(chǎn)業(yè)鏈層資料來源：中國信息通信研究院，?業(yè)互聯(lián)?產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟《?業(yè)互聯(lián)?體系架構(gòu)（版本2.0）》《?業(yè)智能??書》?場景，利?數(shù)據(jù)分析技術(shù)提?企業(yè)?策能?成為企業(yè)（萬億美元）根據(jù)調(diào)研顯?，智能技術(shù)將帶給供應(yīng)鏈管理和制造環(huán)節(jié)1.2-2.0萬億美元的新價值。通過實(shí)施智能化的?策機(jī)制將幫助端智能決策正在幫助領(lǐng)先企業(yè)獲得持續(xù)?速發(fā)展的能?智能決策可以為企業(yè)帶來新的運(yùn)營?式，在決策機(jī)制上降低對?的依賴，從?顯著提?企業(yè)的收益增?速度，提升企業(yè)成?后進(jìn)企業(yè)與領(lǐng)軍企業(yè)之間的收?差距進(jìn)?步擴(kuò)??2015年2020年?成熟度的系統(tǒng)和?創(chuàng)新?出?例，極?地提升了增?速度，““““的?型機(jī)構(gòu)將采?智能企業(yè)端訴求、技術(shù)變?與基礎(chǔ)設(shè)施完善共同推動智能決策時代到來業(yè)務(wù)價值對業(yè)務(wù)?策的質(zhì)量提出了更?的要求。?消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)?帶來?策要素增?和關(guān)聯(lián)性增強(qiáng)，市場環(huán)境快速變化，使得業(yè)務(wù)?策變得更加復(fù)雜，?對業(yè)務(wù)?策的質(zhì)量提出了更?的要求。?消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)?帶來?策要素增?和關(guān)聯(lián)性增強(qiáng)，市場環(huán)境快速變化，使得業(yè)務(wù)?策變得更加復(fù)雜，?術(shù)相結(jié)合，為智能?策提供了更加成熟的技術(shù)增強(qiáng)決策：系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)分析直接提供關(guān)于決系統(tǒng)在?策資料來源：愛分析整理繪制“““智能決策流程?意圖實(shí)際問題決策求解器、機(jī)器學(xué)習(xí)引擎實(shí)際問題決策求解器、機(jī)器學(xué)習(xí)引擎……建模求解建模 智能決策工具 智能決策工具運(yùn)籌優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)……國國實(shí)際問題……決策數(shù)據(jù)大屏制造業(yè)典型問題為例建模 求解智能決策的關(guān)鍵技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)基于對現(xiàn)實(shí)問題進(jìn)?準(zhǔn)確描述刻畫來建模，通過運(yùn)籌優(yōu)算法在?定約束條件下求?標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解，對數(shù)據(jù)量的依賴性弱，結(jié)果的智能決策所涉及的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要有：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)……?機(jī)器學(xué)習(xí)是??多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多?學(xué)科，專?研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)?組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善??的性能。?在智能決策領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化內(nèi)部向外發(fā)散尋找最沿著有效域（約束條特特在多重約束條件下在多重約束條件下，求解器使?相關(guān)模型對問局局限機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)+運(yùn)籌優(yōu)化：技術(shù)的結(jié)合有效彌補(bǔ)了彼此應(yīng)用的局限性，更好地服務(wù)于智能決策速度和質(zhì)+在邏輯側(cè)對問題進(jìn)?理解及分析進(jìn)?建模（運(yùn)籌優(yōu)化在數(shù)據(jù)側(cè)對起因及結(jié)果的記錄乃?預(yù)測（機(jī)器學(xué)習(xí)兩者構(gòu)成了現(xiàn)實(shí)?業(yè)?產(chǎn)中解?問題的要件，但各?均存在不同程度的局限性，因此需要取?補(bǔ)短來共同服務(wù)于?策速度和質(zhì)量的資料來源：愛分析整理繪制概念原理國內(nèi)國外求解器——智能決策的“計(jì)算芯片”求解器是?于求解運(yùn)籌優(yōu)化問題的底層專業(yè)計(jì)算軟件，能夠針概念原理國內(nèi)國外求解器——智能決策的“計(jì)算芯片”求解器是?于求解運(yùn)籌優(yōu)化問題的底層專業(yè)計(jì)算軟件，能夠針?算法優(yōu)化和求解，是實(shí)現(xiàn)智能?策的“計(jì)算芯?”。提升?策效率22.5%?在國際貿(mào)易摩擦的?背景下，我國制“卡脖?”的?險，掌握核?技術(shù)越來越重要且緊迫。國內(nèi)企業(yè)需要尋找技術(shù)領(lǐng)先的合作?商的同時，合作穩(wěn)定性和安全性，應(yīng)放在極其重要的位?近年，國內(nèi)企業(yè)紛紛開始了?業(yè)級別求解器??的研發(fā)，杉數(shù)科技、阿?、華為均陸續(xù)研發(fā)并發(fā)布了求解器產(chǎn)品。擁有國內(nèi)?主知識產(chǎn)權(quán)的求解器為????現(xiàn)實(shí)效果…………求解器與機(jī)器學(xué)習(xí)引擎?撐智能決策?效準(zhǔn)確實(shí)施“卡脖?”難題的關(guān)鍵突破，國內(nèi)求解器發(fā)展歷程》》），?華為發(fā)布線性規(guī)劃單純形法求解器OptVerse，?在通信、能源、軍事、電?、航空等領(lǐng)域，出于保障國家重要數(shù)據(jù)安全的?的，具有?主知識產(chǎn)權(quán)的優(yōu)化求解器和運(yùn)籌優(yōu)化算法平臺不僅具有極?的商業(yè)價值，更具有?可估量的社會??前我國在線性規(guī)劃求解器領(lǐng)域中已資料來源：愛分析整理繪制智能決策應(yīng)?場景地圖從公共服務(wù)、企業(yè)經(jīng)營到個??活，智能決策已經(jīng)滲透越來越多的?業(yè)，賦能更多的場景，改變?產(chǎn)?活的????。從賦能價值維度來看，不農(nóng)事操作?策肥藥使??策?動駕駛、智能導(dǎo)航、營養(yǎng)攝?指導(dǎo)?動駕駛、智能導(dǎo)航、營養(yǎng)攝?指導(dǎo)……領(lǐng)先企業(yè)搶先實(shí)踐智能決策場景應(yīng)?，業(yè)務(wù)價值提升顯著HaierHaier物物鋼鋼鐵物物物物物物物物物物資料來源：對杉數(shù)科技等智能決策?商的調(diào)研“““智能決策將幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)跨越式變?“智能決策將幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)跨越式變?智能決策在?業(yè)領(lǐng)域典型場景實(shí)施路徑企業(yè)建設(shè)智能化的實(shí)施路徑可以先從最核?的?設(shè)備控制設(shè)備控制預(yù)測性檢修?藝實(shí)施路徑典型場景資料來源：愛分析研究繪制智能決策在?業(yè)領(lǐng)域典型場景——?向設(shè)備智能決策?向設(shè)備的應(yīng)?是通過傳感器、攝像頭等進(jìn)?設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)采集，再基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化等技術(shù)，進(jìn)?數(shù)據(jù)分析、將計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)?于對零件表?常?的裂紋缺陷的?動監(jiān)測中，具設(shè)備狀態(tài)計(jì)劃工作包使用期使用期計(jì)劃工作包使用期使用期維修資源窗口資料來源：愛分析研究繪制模擬排產(chǎn)響最?的情況下對意向訂單進(jìn)?模擬原排產(chǎn)智能決策?向?產(chǎn)環(huán)節(jié)的排產(chǎn)系統(tǒng)是對?業(yè)企業(yè)的賦能核?，是從全局優(yōu)化的視?對資源進(jìn)?合理調(diào)度，即對各類?產(chǎn)要素的使?進(jìn)?優(yōu)化。相決策產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)在主?產(chǎn)計(jì)劃與?級排產(chǎn)排程間，加?采購計(jì)劃、物料?套計(jì)算模塊，不僅可以指導(dǎo)?期采購備貨，?指導(dǎo)合理安排?產(chǎn)。同時智能決策產(chǎn)銷排產(chǎn)系統(tǒng)VS結(jié)合需求、產(chǎn)能、VS結(jié)合需求、產(chǎn)能、?在智能?策的加持下，采購計(jì)劃和物料?套計(jì)算作為約束因素得以被?智能?策提升了企業(yè)?對緊急插單需求時的敏捷響應(yīng)能?。物料等約束，協(xié)助排產(chǎn)計(jì)劃的?策。資料來源：愛分析研究繪制智能決策在?業(yè)領(lǐng)域典型場景——?向運(yùn)營節(jié)?法瞬時響應(yīng)，?策滯后導(dǎo)致?產(chǎn)計(jì)劃調(diào)整遲需?運(yùn)需求驟降庫儲產(chǎn)存銷輸求倉營?產(chǎn)銷協(xié)同智能?策系統(tǒng)中包含多個功能模塊，分別對夠在全局視?下及時做出聯(lián)動?策。需求預(yù)測需求預(yù)測庫存優(yōu)化倉儲優(yōu)化運(yùn)輸優(yōu)化營銷優(yōu)化企業(yè)效益提升數(shù)天/數(shù)周全少是否資料來源：愛分析研究繪制智能決策在?業(yè)領(lǐng)域典型場景——?向產(chǎn)業(yè)鏈?業(yè)企業(yè)可以通過上下游協(xié)同運(yùn)營進(jìn)?柔性動態(tài)跟蹤市場需求變化和客?畫像，適時推出新品，并協(xié)同管理供應(yīng)鏈，利??數(shù)據(jù)分析定位新品需求，結(jié)合供應(yīng)鏈組裝企業(yè)四經(jīng)銷商動態(tài)跟蹤市場需求變化和客?畫像，適時推出新品，并協(xié)同管理供應(yīng)鏈，利??數(shù)據(jù)分析定位新品需求，結(jié)合供應(yīng)鏈組裝企業(yè)四經(jīng)銷商零件制造企業(yè)利?智能定價算法，基于市場需求和競爭態(tài)勢，分析價格彈性以及需求模型，靈活制定價格策原料企業(yè)N以核?企業(yè)的資質(zhì)作為信?擔(dān)保，對供應(yīng)鏈原料企業(yè)N應(yīng)鏈中制造、采購、運(yùn)輸、庫存、銷售等各個環(huán)節(jié)提供融資服務(wù)，評估?險等資料來源：愛分析研究繪制智能決策建設(shè)滲透程度細(xì)分領(lǐng)域差異明顯：汽?、電?制造?在前列>……>……>……>……資料來源：上市公司年報、愛分析研究繪制汽?制造業(yè)——供應(yīng)?態(tài)復(fù)雜變化，智能決策推動精益管理 系 系 系 系件器機(jī)系燃油?產(chǎn)能過剩，新能源汽?產(chǎn)銷兩旺，主機(jī)?整車企業(yè)產(chǎn)能利用率（百分比）JPH需求滿足+(Σ月能耗成本=Σ月人工成本+Σ月后勤成本）/Σ月產(chǎn)量0.0???線與主線?產(chǎn)、??級制造計(jì)劃（JPH和序列）不?按?藝要求和物流最優(yōu)制定分?間排序計(jì)劃，確保各?間排序計(jì)劃與實(shí)際則?評價指標(biāo)statistics??產(chǎn)平準(zhǔn)化要求：需要平衡各個零件消耗速率與倉??次路徑復(fù)雜：場外庫數(shù)量多，且呈多地分布，?場物流運(yùn)輸需要更科學(xué)的規(guī)劃。“?產(chǎn)+供應(yīng)+倉儲+物流”全?整合，創(chuàng)造主機(jī)?全局優(yōu)化新模式〉〉〉 ??考慮提卸貨的站點(diǎn)順序，?定在?廂內(nèi)的裝箱位置（營收CR50）中化工行業(yè)：產(chǎn)銷失衡并面臨環(huán)保挑戰(zhàn)，智能化轉(zhuǎn)型成破局方向著劇資料來源：愛分析研究繪制行業(yè)背景行業(yè)背景?供應(yīng)鏈計(jì)劃??制定，耗時?（3周），可執(zhí)?性差（粗業(yè)務(wù)痛點(diǎn)+主要指標(biāo)目標(biāo)訴求背景介紹主要指標(biāo)目標(biāo)訴求?提升需求預(yù)測、需求響應(yīng)能?2020年1月2020年2月2020年3月2020年4月2020年5月2020年6月2020年7月2020年8月2020年9月2020年10月……對六國化?庫存進(jìn)?全局優(yōu)化，統(tǒng)?調(diào)配全國可?化肥庫存和倉2020年1月2020年2月2020年3月2020年4月2020年5月2020年6月2020年7月2020年8月2020年9月2020年10月……對六國化?庫存進(jìn)?全局優(yōu)化，統(tǒng)?調(diào)配全國可?化肥庫存和倉恒定?產(chǎn)速率下當(dāng)前?提質(zhì)增效成果產(chǎn)銷協(xié)同智能決策系統(tǒng)產(chǎn)銷協(xié)同智能決策系統(tǒng)…………forecast300250200150100500經(jīng)銷商經(jīng)銷商 場外庫??結(jié)余庫存水平（仿真結(jié)果）結(jié)余庫存水平（仿真結(jié)果）543210將提報的下個?的銷量預(yù)將提報的下個?的銷量預(yù)成本最優(yōu)&實(shí)際產(chǎn)量最匹不同類型智能化轉(zhuǎn)型動因，擁有相同智能決?企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略調(diào)整，原來的?產(chǎn)?式?法滿?新的發(fā)展需要不同類型智能化轉(zhuǎn)型動因，擁有相同智能決?企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略調(diào)整，原來的?產(chǎn)?式?法滿?新的發(fā)展需要3C電?制造業(yè)——業(yè)務(wù)瓶頸復(fù)雜交錯，競爭激烈且易受市場波動3C電?制造業(yè)相對于整體制造業(yè)領(lǐng)域??發(fā)展成熟，產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成完整。因消費(fèi)升級與技術(shù)?新的帶動，擁有企業(yè)之間同質(zhì)化嚴(yán)重、技術(shù)更新速度庫存積壓嚴(yán)重等特點(diǎn)。同時，不同類型企業(yè)因戰(zhàn)略驅(qū)動、橫向擴(kuò)展、特殊需求等動因，都在智能化轉(zhuǎn)型過程中亟需智能決策幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更敏捷的智能排產(chǎn)，從?提升資料來源：愛分析研究繪制>核心痛點(diǎn)：該企業(yè)?前依靠??經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)???排查，構(gòu)建了?套基于單??業(yè)務(wù)場景進(jìn)?加?計(jì)劃排產(chǎn)的流程，隨業(yè)務(wù)發(fā)展>核心痛點(diǎn)：該企業(yè)?前依靠??經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)???排查，構(gòu)建了?套基于單??業(yè)務(wù)場景進(jìn)?加?計(jì)劃排產(chǎn)的流程，隨業(yè)務(wù)發(fā)展，單??的計(jì)劃排產(chǎn)系統(tǒng)已經(jīng)不能滿?客?業(yè)務(wù)的需求，需要?量的?>需求清單：?考慮未來???周訂單在兼顧?產(chǎn)效率的同時減少換?考慮??的物料供應(yīng)限制、產(chǎn)線產(chǎn)能限制、模具使?規(guī)則限制，訂單優(yōu)先級限制，?次?動排產(chǎn)到產(chǎn)線，輸出該??內(nèi)>核心目標(biāo)：在卡奧斯COSMOPlat?業(yè)互聯(lián)?平臺基礎(chǔ)上，通過智能?產(chǎn)計(jì)劃系統(tǒng)，幫助企業(yè)真正地實(shí)現(xiàn)?動、智能的?產(chǎn)計(jì)劃，從機(jī)械繁復(fù)的?作20%30%輸入輸出50%70%…………9+解決方案*“智能決策幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，有利于企業(yè)在更?的發(fā)展時間?保持更有優(yōu)勢的競爭?。擇擁有技術(shù)和豐富落地經(jīng)驗(yàn)的合作伙伴，有利于數(shù)字化分析看板≠真正的商業(yè)智能，分析數(shù)字化分析看板≠真正的商業(yè)智能，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃需要敏捷開發(fā)，定期復(fù)盤，數(shù)字化轉(zhuǎn)型≠信息化轉(zhuǎn)型?IT部?搭建數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中臺就算完成轉(zhuǎn)型?所有業(yè)務(wù)流程有IT系統(tǒng)就算完成轉(zhuǎn)型智慧??不是智能設(shè)備的簡單堆砌智慧??不是智能設(shè)備的簡單堆砌，需要智能決策應(yīng)?落地?法論建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織文化支持智能決策長期運(yùn)營的團(tuán)隊(duì)建設(shè)建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織文化支持智能決策長期運(yùn)營的團(tuán)隊(duì)建設(shè)資料來源：愛分析研究繪制全局優(yōu)化場景優(yōu)先級全局優(yōu)化場景優(yōu)先級全局優(yōu)化視?下，智能決策場景落地需要優(yōu)先級規(guī)劃?產(chǎn)企業(yè)總體收益的實(shí)現(xiàn)需要?產(chǎn)、營銷、倉儲、運(yùn)輸各環(huán)節(jié)之間相互配合。僅在局部優(yōu)化，優(yōu)化的環(huán)節(jié)會受到短板環(huán)節(jié)的掣肘，?企業(yè)從原材料到最終交付的完整?產(chǎn)企業(yè)總體收益的實(shí)現(xiàn)需要?產(chǎn)、營銷、倉儲、運(yùn)輸各環(huán)節(jié)之間相互配合。僅在局部優(yōu)化，優(yōu)化的環(huán)節(jié)會受到短板環(huán)節(jié)的掣肘，?企業(yè)從原材料到最終交付的完整鏈條當(dāng)中。各環(huán)節(jié)成本之間呈現(xiàn)出“蹺蹺板”式的關(guān)系，往往牽?發(fā)?動全?，因此必須全局優(yōu)倉儲營銷運(yùn)輸…采采購需需求各?產(chǎn)環(huán)節(jié)之間的“信息孤島”，利?全局優(yōu)化的視?，綜合考慮產(chǎn)供銷各個環(huán)節(jié)中的成本，達(dá)到降低總成本的?標(biāo)。防?陷?“?桶效應(yīng)”的短板制約，導(dǎo)致投產(chǎn)?差，資源浪費(fèi)，錯失發(fā)展機(jī)會。由于智能決策結(jié)果是綜合所有內(nèi)外部因素后的智能產(chǎn)出，所以全局的部署和滲透才能使智能決策效果貼近理想?平，12123數(shù)據(jù)基礎(chǔ)完備程度數(shù)據(jù)基礎(chǔ)完備程度?軟件兼容性……市場有效觸達(dá)范圍和次數(shù)提升……資料來源：愛分析研究繪制智能決策?商選型要綜合考量四?維度選擇智能決策?商需要綜合考量技術(shù)、產(chǎn)品、落地經(jīng)驗(yàn)、服務(wù)能?四?維度。?對更為復(fù)雜的?產(chǎn)場景以及應(yīng)對企業(yè)敏捷性的要求以流程控制、傳統(tǒng)規(guī)則式的解決?案，逐漸顯現(xiàn)出低效性，在?業(yè)4.0時代，機(jī)器學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化結(jié)合的智能決策，可以應(yīng)對要素條件、組合?式、配置效率發(fā)?改變等復(fù)雜條件下多約束求最優(yōu)解，成為?業(yè)++并出臺多份政策?件做出指引。故國內(nèi)?商近年國際形勢變化、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易摩擦升級，國外?商合作穩(wěn)定性不可控，尤產(chǎn)品產(chǎn)品模塊化匹配多場景需求敏捷開發(fā)有豐富的模塊化產(chǎn)品匹配?業(yè)企業(yè)復(fù)雜的場景需求是選擇智能?策?工程化落地案例豐富行業(yè)專業(yè)化程度高場景貼合度高工程化落地案例豐富行業(yè)專業(yè)化程度高場景貼合度高更強(qiáng)，同類?業(yè)案例越多，有助于?商提升業(yè)需求痛點(diǎn)理解越深刻，場景化解?能?越強(qiáng)。不同場景智能化建設(shè)時間周期?多需要數(shù)?的時間，實(shí)施前需要?量的實(shí)際調(diào)研與需求溝通，實(shí)施?的了解，將涉及多個部?的聯(lián)動與溝通。從?案的構(gòu)建到落地全過程需要?業(yè)企資料來源：愛分析研究繪制技術(shù)路徑發(fā)展方向FICO力兒京東物流LLamasoft工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)路徑發(fā)展方向FICO力兒京東物流LLamasoft工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)ssasEEⅢ曠視DataRobot智能決策解決?案?商圖譜智能決策解決?案?商眾多。包含在?業(yè)3.0時代，通過規(guī)則式啟發(fā)式技術(shù)提供?產(chǎn)排程類解決?案?商，以及?前?決策?案?商。在?業(yè)4.0時代?逐漸形成以機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為主、運(yùn)籌優(yōu)化與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合的兩種技術(shù)路徑，其中運(yùn)籌優(yōu)化與機(jī)器學(xué)習(xí) 弱單/多場景落地能?全場景落地能?強(qiáng)工業(yè)信工業(yè)信息化?從?向設(shè)備、?向?產(chǎn)、?向運(yùn)營、?向供應(yīng)鏈的跨場景能?強(qiáng)弱上劃分，?可以分為單/多運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是相輔相成運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是相輔相成共同促進(jìn)的關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)算法中蘊(yùn)含運(yùn)籌學(xué)思想，運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)本?也需要如機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)加持。因?商??技術(shù)依賴性不同，所以在?業(yè)互聯(lián)?時?機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為主的?商，?部分是在某?類AI技術(shù)的領(lǐng)先企業(yè)，能?外溢讓其突破原有?業(yè)或場景邊際；另?部分是在?業(yè)單?或多場景有豐富?業(yè)經(jīng)驗(yàn)，隨著新時代技術(shù)發(fā)展，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化原有解??案。?運(yùn)籌優(yōu)化與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合的?商，多數(shù)擁有?研求解器，可以通過更快速度在更復(fù)雜的問題中得到優(yōu)化解??案，從?擁有全局優(yōu)化的能?，是?前智能?策?智能決策應(yīng)?落地需要業(yè)務(wù)流程及運(yùn)營規(guī)范化，從?避免不準(zhǔn)確與不完善的數(shù)據(jù)，?IT團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)后續(xù)系統(tǒng)運(yùn)維、測試、部署?作。?業(yè)務(wù)分析團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)對公司運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)?監(jiān)控、評估和分析，并通過?業(yè)研究、競爭??智能決策應(yīng)?落地需要業(yè)務(wù)流程及運(yùn)營規(guī)范化，從?避免不準(zhǔn)確與不完善的數(shù)據(jù)，?IT團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)后續(xù)系統(tǒng)運(yùn)維、測試、部署?作。?業(yè)務(wù)分析團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)