工業(yè)“智能決策”白皮書杉數(shù)科技

?業(yè)“智能決策”??書——點亮企業(yè)增?的“燈塔”3WAUTO”關注！回復關鍵詞【進群】，加入3WAUTO汽車干貨分享群序?訂單、物料約束復雜，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，碳達峰碳中和成為我國中長期發(fā)展的重要框架，高質量隨著全球新?輪科技?命和產(chǎn)業(yè)變?深?發(fā)展，新?代信息技術的不斷突破，并與先進制造技術加速融合，為制造業(yè)智能化、綠?化發(fā)展提供了歷史機遇。在這?歷史性的交匯點，企業(yè)端訴求、技術變?與基礎設施完善共同推動智本次??書聚焦?業(yè)互聯(lián)?建設中的智能決策問題，?次對智能決策的概念進?定義，梳理?業(yè)智能決策的應?價值，提出智能決策應?落地?法論。我們希望通過工業(yè)智能決策最佳實踐的研究，為工業(yè)企業(yè)提供轉型升級的路在互聯(lián)?驅動企業(yè)增?時代，上半場主?是消費互聯(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)?是實現(xiàn)智能制造的重當前，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)字化與智能化建設是螺旋式上升的過程。智能化在信息化與數(shù)字化建設的基礎上，通過智能技術實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到信息、知識、決策的轉化，擺脫傳統(tǒng)認知和知識的邊界，為企業(yè)提質增效、釋放?產(chǎn)潛能、實現(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?標實現(xiàn)企業(yè)綜合收益最?化。機器學習與運籌優(yōu)化技術的深度融合，推動智能決策技術不斷擴充能?邊界。?前，部分領先企業(yè)已經(jīng)搶先落地智能決策應?并實現(xiàn)了業(yè)務價值突破，未來智能決策將成為領先?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?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?數(shù)字模型層是?業(yè)互聯(lián)?智能化的“骨骼”，強化數(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”，構建?業(yè)數(shù)字化應?的底層經(jīng)濟新常態(tài)下，精細化運營成為企業(yè)增?的關鍵動?，對業(yè)務決策的質量提出了更?的要求。數(shù)據(jù)基礎建設逐步完善，機器學習與運籌優(yōu)化技術的結合與突破，都為智能決策應?，要以全局優(yōu)化為?標，運籌優(yōu)化與機器學習相結合本報告核?發(fā)現(xiàn)ExecutiveSummary程”始在領先的工業(yè)企業(yè)2018年前后，??智能技術開始與?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，同時，受疫情影響短期過熱的海外市場需求將在國外經(jīng)濟滯脹背景中國制造業(yè)需要向智能制造轉型升級，?出第?增?曲線。作為實現(xiàn)智能制造的重要抓?，?業(yè)“全球產(chǎn)業(yè)鏈深度重構，加快塑造工業(yè)企業(yè)韌全球產(chǎn)業(yè)鏈深度重構，加快塑造工業(yè)企業(yè)韌我國制造業(yè)質量效益尚有提升空間，智能化轉中?期：疫情加速全球產(chǎn)業(yè)鏈重構，智能化轉型勢在必?全球疫情加速產(chǎn)業(yè)鏈深度重構，市場供需兩側不2021年前10個?，中國與東盟、歐盟、美國的?根據(jù)世界銀行最新預測，對比全球主要發(fā)達國家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增速預測（百分比）?全球經(jīng)濟全?復蘇尚需時?，疫情防控措施導致全球產(chǎn)業(yè)鏈多環(huán)節(jié)受阻，加之中國制造業(yè)穩(wěn)步將促使供應鏈縮短的進程加快，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??產(chǎn)，企業(yè)依51.962019年各國制造強國指數(shù)中質?中國?程院戰(zhàn)略咨詢中?《2020中國制造強國發(fā)展指數(shù)報告》顯?，我國制造業(yè)發(fā)展的質量效益與發(fā)達國家差距明顯，其中利潤率偏低是我國制造業(yè)發(fā)展的核?痛點。我國??同時，國際環(huán)境?趨復雜，全球科技和產(chǎn)業(yè)競爭更趨激烈，?國戰(zhàn)略博弈進?步聚焦制造業(yè)，美國“先進制造業(yè)領導?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?！丁?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?前瞻性的5019/0320/0321/0322/03短期：全球經(jīng)濟滯脹將導致出?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)濟體中?業(yè)?產(chǎn)恢復最強的國家，?海外過度的貨幣政策引發(fā)的滯脹危機，將會在未來共時期，中國國內(nèi)?產(chǎn)保持總體穩(wěn)定，有效填補了全球供需的缺?。同時?疫情之后，我國經(jīng)濟以制造業(yè)?產(chǎn)的超強恢復為第?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、服務化延伸、數(shù)字化管理五種典型應?模式素工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)引領企業(yè)進入高質量發(fā)展階段解??案基礎平臺，具有很強的代表性。SaaSTwin……?器RFI?器RFI第四次科技?命成為技術準備?業(yè)互聯(lián)?是重要抓?智能制造 第四次科技?命成為技術準備?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、智能化建設提供堅實技術?撐，是實現(xiàn)中國制造業(yè)跨越式發(fā)展的重要強鏈補鏈實現(xiàn)路徑未有之?變局的?度，闡釋數(shù)字經(jīng)濟對于我國義，?業(yè)的?柱性???定了?業(yè)互聯(lián)?轉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)是實現(xiàn)智能制造的重要抓手，雙碳目標倒逼加速轉型新?輪科技?命為實現(xiàn)智能制造提供技術準產(chǎn)?式綠?低碳轉型取得顯著成效，為2030年?業(yè)領域碳達峰奠定堅實陣陣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)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》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)字化建設與智能化建設呈現(xiàn)螺旋上升的態(tài)勢，其中智能化建設是?業(yè)互聯(lián)?建設的價值“C”位。智能決策是?業(yè)互聯(lián)?價值實現(xiàn)的關鍵，并正在幫助領先企業(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動引擎資料來源：國家統(tǒng)計局、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)?建設的價值“C位”當前，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)字化建設的基礎上，智能優(yōu)化與?策>?業(yè)4.0時代，在信息化與數(shù)字化、?絡化建設中需要實現(xiàn)多設備、多>?業(yè)3.0時代強調在設備層實現(xiàn)裝智能優(yōu)化與?策>?業(yè)4.0時代，在信息化與數(shù)字化、?絡化建設中需要實現(xiàn)多設備、多>?業(yè)3.0時代強調在設備層實現(xiàn)裝......建設實現(xiàn)業(yè)化與?策轉型?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)?建設中，???，通過信息化、數(shù)字化建設發(fā)現(xiàn)業(yè)務場景智能化需求；另???，信息化、數(shù)字化為智能化建設提供數(shù)據(jù)基礎。發(fā)現(xiàn)信息化、數(shù)字化不?，補充缺失數(shù)據(jù)有利于“解鎖”新的智能化場景，放?數(shù)字化建設價值，在數(shù)字化與智能化建設螺旋上升的過程中，不斷?智能化不是數(shù)字化建設量變引起質變的結果。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?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)，造成預測結果準確度欠佳數(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)需求預測更精準數(shù)據(jù)基礎應用ERP系統(tǒng)留存企業(yè)財務數(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)，造成預測結果準確度欠佳數(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)需求預測更精準數(shù)據(jù)基礎應用ERP系統(tǒng)留存企業(yè)財務數(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 分析設備層設備層生產(chǎn)運營層產(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（版本2.0）》《?業(yè)智能??書》?場景，利?數(shù)據(jù)分析技術提?企業(yè)?策能?成為企業(yè)（萬億美元）根據(jù)調研顯?，智能技術將帶給供應鏈管理和制造環(huán)節(jié)1.2-2.0萬億美元的新價值。通過實施智能化的?策機制將幫助端智能決策正在幫助領先企業(yè)獲得持續(xù)?速發(fā)展的能?智能決策可以為企業(yè)帶來新的運營?式，在決策機制上降低對?的依賴，從?顯著提?企業(yè)的收益增?速度，提升企業(yè)成?后進企業(yè)與領軍企業(yè)之間的收?差距進?步擴??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?型機構將采?智能企業(yè)端訴求、技術變?與基礎設施完善共同推動智能決策時代到來業(yè)務價值對業(yè)務?策的質量提出了更?的要求。?消費和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)?帶來?策要素增?和關聯(lián)性增強，市場環(huán)境快速變化，使得業(yè)務?策變得更加復雜，?對業(yè)務?策的質量提出了更?的要求。?消費和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)?帶來?策要素增?和關聯(lián)性增強，市場環(huán)境快速變化，使得業(yè)務?策變得更加復雜，?術相結合，為智能?策提供了更加成熟的技術增強決策：系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)分析直接提供關于決系統(tǒng)在?策資料來源：愛分析整理繪制“““智能決策流程?意圖實際問題決策求解器、機器學習引擎實際問題決策求解器、機器學習引擎……建模求解建模 智能決策工具 智能決策工具運籌優(yōu)化機器學習、深度學習、強化學習、遷移學習……國國實際問題……決策數(shù)據(jù)大屏制造業(yè)典型問題為例建模 求解智能決策的關鍵技術：機器學習與運籌優(yōu)化機器學習技術通過強化學習、深度學習等算法運籌優(yōu)化技術基于對現(xiàn)實問題進?準確描述刻畫來建模，通過運籌優(yōu)算法在?定約束條件下求?標函數(shù)最優(yōu)解，對數(shù)據(jù)量的依賴性弱，結果的智能決策所涉及的機器學習算法主要有：機器學習、深度學習、強化學習……?機器學習是??多領域交叉學科，涉及統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多?學科，專?研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)?組織已有的知識結構使之不斷改善??的性能。?在智能決策領域，機器學習、深度學習、強化內(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?相關模型對問局局限機器學習機器學習+運籌優(yōu)化：技術的結合有效彌補了彼此應用的局限性，更好地服務于智能決策速度和質+在邏輯側對問題進?理解及分析進?建模（運籌優(yōu)化在數(shù)據(jù)側對起因及結果的記錄乃?預測（機器學習兩者構成了現(xiàn)實?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?補短來共同服務于?策速度和質量的資料來源：愛分析整理繪制概念原理國內(nèi)國外求解器——智能決策的“計算芯片”求解器是?于求解運籌優(yōu)化問題的底層專業(yè)計算軟件，能夠針概念原理國內(nèi)國外求解器——智能決策的“計算芯片”求解器是?于求解運籌優(yōu)化問題的底層專業(yè)計算軟件，能夠針?算法優(yōu)化和求解，是實現(xiàn)智能?策的“計算芯?”。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?技術越來越重要且緊迫。國內(nèi)企業(yè)需要尋找技術領先的合作?商的同時，合作穩(wěn)定性和安全性，應放在極其重要的位?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)權的求解器為????現(xiàn)實效果…………求解器與機器學習引擎?撐智能決策?效準確實施“卡脖?”難題的關鍵突破，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)權的優(yōu)化求解器和運籌優(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)劃求解器領域中已資料來源：愛分析整理繪制智能決策應?場景地圖從公共服務、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、智能導航、營養(yǎng)攝?指導?動駕駛、智能導航、營養(yǎng)攝?指導……領先企業(yè)搶先實踐智能決策場景應?，業(yè)務價值提升顯著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?商的調研“““智能決策將幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務跨越式變?“智能決策將幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務跨越式變?智能決策在?業(yè)領域典型場景實施路徑企業(yè)建設智能化的實施路徑可以先從最核?的?設備控制設備控制預測性檢修?藝實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)領域典型場景——?向設備智能決策?向設備的應?是通過傳感器、攝像頭等進?設備狀態(tài)數(shù)據(jù)采集，再基于機器學習、深度學習、運籌優(yōu)化等技術，進?數(shù)據(jù)分析、將計算機視覺應?于對零件表?常?的裂紋缺陷的?動監(jiān)測中，具設備狀態(tài)計劃工作包使用期使用期計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?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?合理調度，即對各類?產(chǎn)要素的使?進?優(yōu)化。相決策產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)在主?產(chǎn)計劃與?級排產(chǎn)排程間，加?采購計劃、物料?套計算模塊，不僅可以指導?期采購備貨，?指導合理安排?產(chǎn)。同時智能決策產(chǎn)銷排產(chǎn)系統(tǒng)VS結合需求、產(chǎn)能、VS結合需求、產(chǎn)能、?在智能?策的加持下，采購計劃和物料?套計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能?。物料等約束，協(xié)助排產(chǎn)計劃的?策。資料來源：愛分析研究繪制智能決策在?業(yè)領域典型場景——?向運營節(jié)?法瞬時響應，?策滯后導致?產(chǎn)計劃調整遲需?運需求驟降庫儲產(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。需求預測需求預測庫存優(yōu)化倉儲優(yōu)化運輸優(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)同運營進?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)同管理供應鏈，利??數(shù)據(jù)分析定位新品需求，結合供應鏈組裝企業(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)同管理供應鏈，利??數(shù)據(jù)分析定位新品需求，結合供應鏈組裝企業(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)的資質作為信?擔保，對供應鏈原料企業(yè)N應鏈中制造、采購、運輸、庫存、銷售等各個環(huán)節(jié)提供融資服務，評估?險等資料來源：愛分析研究繪制智能決策建設滲透程度細分領域差異明顯：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?態(tài)復雜變化，智能決策推動精益管理 系 系 系 系件器機系燃油?產(chǎn)能過剩，新能源汽?產(chǎn)銷兩旺，主機?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)、??級制造計劃（JPH和序列）不?按?藝要求和物流最優(yōu)制定分?間排序計劃，確保各?間排序計劃與實際則?評價指標statistics??產(chǎn)平準化要求：需要平衡各個零件消耗速率與倉??次路徑復雜：場外庫數(shù)量多，且呈多地分布，?場物流運輸需要更科學的規(guī)劃?！?產(chǎn)+供應+倉儲+物流”全?整合，創(chuàng)造主機?全局優(yōu)化新模式〉〉〉 ??考慮提卸貨的站點順序，?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?供應鏈計劃??制定，耗時?（3周），可執(zhí)?性差（粗業(yè)務痛點+主要指標目標訴求背景介紹主要指標目標訴求?提升需求預測、需求響應能?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?全局優(yōu)化，統(tǒng)?調配全國可?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?全局優(yōu)化，統(tǒng)?調配全國可?化肥庫存和倉恒定?產(chǎn)速率下當前?提質增效成果產(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??結余庫存水平（仿真結果）結余庫存水平（仿真結果）543210將提報的下個?的銷量預將提報的下個?的銷量預成本最優(yōu)&實際產(chǎn)量最匹不同類型智能化轉型動因，擁有相同智能決?企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略調整，原來的?產(chǎn)?式?法滿?新的發(fā)展需要不同類型智能化轉型動因，擁有相同智能決?企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略調整，原來的?產(chǎn)?式?法滿?新的發(fā)展需要3C電?制造業(yè)——業(yè)務瓶頸復雜交錯，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)領域??發(fā)展成熟，產(chǎn)業(yè)鏈構成完整。因消費升級與技術?新的帶動，擁有企業(yè)之間同質化嚴重、技術更新速度庫存積壓嚴重等特點。同時，不同類型企業(yè)因戰(zhàn)略驅動、橫向擴展、特殊需求等動因，都在智能化轉型過程中亟需智能決策幫助企業(yè)實現(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：該企業(yè)?前依靠??經(jīng)驗，進???排查，構建了?套基于單??業(yè)務場景進?加?計劃排產(chǎn)的流程，隨業(yè)務發(fā)展>核心痛點：該企業(yè)?前依靠??經(jīng)驗，進???排查，構建了?套基于單??業(yè)務場景進?加?計劃排產(chǎn)的流程，隨業(yè)務發(fā)展，單??的計劃排產(chǎn)系統(tǒng)已經(jīng)不能滿?客?業(yè)務的需求，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：在卡奧斯COSMOPlat?業(yè)互聯(lián)?平臺基礎上，通過智能?產(chǎn)計劃系統(tǒng)，幫助企業(yè)真正地實現(xiàn)?動、智能的?產(chǎn)計劃，從機械繁復的?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?。擇擁有技術和豐富落地經(jīng)驗的合作伙伴，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)字化轉型規(guī)劃需要敏捷開發(fā)，定期復盤，數(shù)字化轉型≠信息化轉型?IT部?搭建數(shù)據(jù)業(yè)務中臺就算完成轉型?所有業(yè)務流程有IT系統(tǒng)就算完成轉型智慧??不是智能設備的簡單堆砌智慧??不是智能設備的簡單堆砌，需要智能決策應?落地?法論建立數(shù)據(jù)驅動的組織文化支持智能決策長期運營的團隊建設建立數(shù)據(jù)驅動的組織文化支持智能決策長期運營的團隊建設資料來源：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)總體收益的實現(xiàn)需要?產(chǎn)、營銷、倉儲、運輸各環(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)總體收益的實現(xiàn)需要?產(chǎn)、營銷、倉儲、運輸各環(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中。各環(huán)節(jié)成本之間呈現(xiàn)出“蹺蹺板”式的關系，往往牽?發(fā)?動全?，因此必須全局優(yōu)倉儲營銷運輸…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，達到降低總成本的?標。防?陷?“?桶效應”的短板制約，導致投產(chǎn)?差，資源浪費，錯失發(fā)展機會。由于智能決策結果是綜合所有內(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)基礎完備程度數(shù)據(jù)基礎完備程度?軟件兼容性……市場有效觸達范圍和次數(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、產(chǎn)品、落地經(jīng)驗、服務能?四?維度。?對更為復雜的?產(chǎn)場景以及應對企業(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，機器學習與運籌優(yōu)化結合的智能決策，可以應對要素條件、組合?式、配置效率發(fā)?改變等復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，同類?業(yè)案例越多，有助于?商提升業(yè)需求痛點理解越深刻，場景化解?能?越強。不同場景智能化建設時間周期?多需要數(shù)?的時間，實施前需要?量的實際調研與需求溝通，實施?的了解，將涉及多個部?的聯(lián)動與溝通。從?案的構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?逐漸形成以機器學習技術為主、運籌優(yōu)化與機器學習技術相結合的兩種技術路徑，其中運籌優(yōu)化與機器學習 弱單/多場景落地能?全場景落地能?強工業(yè)信工業(yè)信息化?從?向設備、?向?產(chǎn)、?向運營、?向供應鏈的跨場景能?強弱上劃分，?可以分為單/多運籌優(yōu)化技術與機器學習技術是相輔相成運籌優(yōu)化技術與機器學習技術是相輔相成共同促進的關系。機器學習算法中蘊含運籌學思想，運籌優(yōu)化技術本?也需要如機器學習、強化學習等技術加持。因?商??技術依賴性不同，所以在?業(yè)互聯(lián)?時?機器學習技術為主的?商，?部分是在某?類AI技術的領先企業(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，隨著新時代技術發(fā)展，通過機器學習技術優(yōu)化原有解??案。?運籌優(yōu)化與機器學習技術相結合的?商，多數(shù)擁有?研求解器，可以通過更快速度在更復雜的問題中得到優(yōu)化解??案，從?擁有全局優(yōu)化的能?，是?前智能?策?智能決策應?落地需要業(yè)務流程及運營規(guī)范化，從?避免不準確與不完善的數(shù)據(jù)，?IT團隊負責后續(xù)系統(tǒng)運維、測試、部署?作。?業(yè)務分析團隊負責對公司運營數(shù)據(jù)進?監(jiān)控、評估和分析，并通過?業(yè)研究、競爭??智能決策應?落地需要業(yè)務流程及運營規(guī)范化，從?避免不準確與不完善的數(shù)據(jù)，?IT團隊負責后續(xù)系統(tǒng)運維、測試、部署?作。?業(yè)務分析團隊負責