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 來源: 評(píng)論:0為了幫助制造企業(yè)在“VUCA(烏卡)時(shí)代”更好的筑牢供應(yīng)鏈底座,以平穩(wěn)穿越轉(zhuǎn)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(lǐng)域推出決策優(yōu)化產(chǎn)品--杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)(LibraMind),為企業(yè)科學(xué)地制定短期和中長(zhǎng)期排產(chǎn)計(jì)劃,優(yōu)化生產(chǎn)管理及作業(yè)流程,提升整個(gè)供應(yīng)鏈的柔性與敏捷度,以適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)需求。日前,e-works記者對(duì)杉數(shù)科技副總裁兼工業(yè)線事業(yè)部總經(jīng)理黃翔進(jìn)行了專訪,就智能決策在供應(yīng)鏈優(yōu)化中扮演的角色、智能決策落地的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)弈平臺(tái)的核心特點(diǎn)進(jìn)行了解讀。在黃翔看來,高水平的供應(yīng)鏈管理一直是制造企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一,數(shù)字化浪潮下企業(yè)供應(yīng)鏈正朝著需求響應(yīng)更快、協(xié)同效率更高、數(shù)據(jù)更加開放的方向演進(jìn),以運(yùn)籌優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的智能決策技術(shù)應(yīng)用將加速供應(yīng)鏈的重構(gòu),成為提升企業(yè)供應(yīng)鏈水平的著力點(diǎn)和落腳點(diǎn)。
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(yīng)鏈的基因進(jìn)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(kù)存拼銷量,與經(jīng)銷商、供應(yīng)商博弈價(jià)格差的供應(yīng)鏈體系已成為過去式。黃翔表示在制造商、供應(yīng)商、客戶等多方加入下,供應(yīng)鏈管理變得日益復(fù)雜。特別是對(duì)于大型、集團(tuán)型企業(yè)而言,產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈重構(gòu)朝著區(qū)域化方向發(fā)展,上下游之間的關(guān)系愈發(fā)緊密,培育以自身為主的產(chǎn)業(yè)鏈條對(duì)于制造企業(yè)而言是一個(gè)重要的戰(zhàn)略機(jī)遇。
美國(guó)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家克里斯多夫曾提出:“市場(chǎng)上只有供應(yīng)鏈而沒有企業(yè)?,F(xiàn)在,真正的競(jìng)爭(zhēng)不再是企業(yè)與企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng),而是供應(yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的競(jìng)爭(zhēng)。”在黃翔看來,導(dǎo)致供應(yīng)鏈管理從掌握企業(yè)前進(jìn)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(guó)內(nèi)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(guó)作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體、世界第一制造業(yè)大國(guó),擁有全球完整且規(guī)模龐大的工業(yè)體系、強(qiáng)大的生產(chǎn)能力、完善的配套能力。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,企業(yè)供應(yīng)鏈已經(jīng)不再是單一的 “鏈”狀線路,而是呈“網(wǎng)”狀結(jié)構(gòu),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(xiàng)生產(chǎn)營(yíng)銷活動(dòng)時(shí),不僅需要保證內(nèi)部生產(chǎn)線高效運(yùn)轉(zhuǎn),如生產(chǎn)決策、車間運(yùn)轉(zhuǎn)、庫(kù)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(yīng)商,下游整車廠以及經(jīng)銷商、物流、消費(fèi)者等,各方之間的交互越來越緊密和頻繁。
其次,是云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)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(shí)踐經(jīng)驗(yàn)看,制造企業(yè)正在將傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理方式與數(shù)字化技術(shù)相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈整個(gè)過程的高效、智能和透明化。尤其是面對(duì)外部不確定的供應(yīng)環(huán)境以及市場(chǎng)需求的多樣化和細(xì)分化,促使制造企業(yè)直面由實(shí)時(shí)客戶和消費(fèi)者需求反向驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈協(xié)同,進(jìn)而形成柔性和個(gè)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(guó)內(nèi)企業(yè)正在從“制造”走向“智造”。這其中,無論是供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型的效率提升、彈性建設(shè)、實(shí)時(shí)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?zhǔn)窃诖蛲ㄉ舷掠纹髽I(yè)信息流的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)將產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)整體進(jìn)行各種資源同一調(diào)配,形成更加深度與高效的協(xié)作關(guān)系。通過將企業(yè)供應(yīng)鏈管理的實(shí)際問題化繁為簡(jiǎn),用運(yùn)籌優(yōu)化的思維將動(dòng)態(tài)的、多元的、大規(guī)模的變化要素進(jìn)行量化和可視化,可以幫助企業(yè)找到真正優(yōu)質(zhì)的需求,并推進(jìn)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(shí)現(xiàn)“零庫(kù)存”為目標(biāo)。但前些年在疫情刺激下市場(chǎng)需求波動(dòng)嚴(yán)重,短期內(nèi)會(huì)出現(xiàn)大量“插單”現(xiàn)象,由于追求極致庫(kù)存導(dǎo)致該企業(yè)在處理緊急訂單時(shí),給后端生產(chǎn)、物料、運(yùn)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(jìn)入了生產(chǎn)規(guī)模增長(zhǎng)但整體利潤(rùn)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(jì)劃與運(yùn)營(yíng)的數(shù)字化、智能化方面達(dá)成合作,共同打造了協(xié)同優(yōu)化、智能決策平臺(tái)。利用算法優(yōu)勢(shì),該企業(yè)不僅在供給側(cè)能夠?qū)κ袌?chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)供應(yīng)與需求的良好匹配;還可以從需求側(cè)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(zhǔn)制定出企業(yè)利益最大化的排產(chǎn)計(jì)劃,使企業(yè)訂單達(dá)成率提升的同時(shí)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(yīng)鏈價(jià)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(yīng)鏈優(yōu)化之旅固然令人振奮,但它在轉(zhuǎn)型之前面臨的痛點(diǎn)問題也同樣值得重視。對(duì)于制造企業(yè)而言,無論是從銷售預(yù)測(cè)上考慮突發(fā)事件對(duì)訂單量的影響、到生產(chǎn)計(jì)劃層面考慮對(duì)工廠產(chǎn)能的影響,乃至突發(fā)事件對(duì)斷供的影響……供應(yīng)鏈上任何一環(huán)的細(xì)微波動(dòng),都會(huì)擴(kuò)大成影響上下游的漣漪:
在以市場(chǎng)為導(dǎo)向的今天,傳統(tǒng)大批量訂單以獲得生產(chǎn)成本優(yōu)勢(shì)的模式已過時(shí),企業(yè)如何適應(yīng)市場(chǎng)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(huì)改變其他訂單的交付計(jì)劃,進(jìn)而影響整體收益,企業(yè)如何以全局性思維判斷插單對(duì)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(yīng)對(duì)需求和供給的高波動(dòng)性,將可能出現(xiàn)的供應(yīng)鏈斷點(diǎn)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(shù)條件,很多制造企業(yè)對(duì)于市場(chǎng)需求的判斷、生產(chǎn)計(jì)劃的排程、供應(yīng)鏈上下游的管理是割裂的,很多生產(chǎn)要素?zé)o法量化考慮,高層領(lǐng)導(dǎo)在進(jìn)行決策時(shí)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(jìn)去,對(duì)企業(yè)訂單實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的管理。
“這也是為什么杉數(shù)科技將求解器對(duì)模型進(jìn)行運(yùn)籌優(yōu)化和求解,首先應(yīng)用在制造業(yè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)的重要原因之一。”黃翔表示供應(yīng)鏈的高度復(fù)雜性決定了企業(yè)需要在物料、人員、設(shè)備等多維度進(jìn)行計(jì)算和優(yōu)化。從實(shí)現(xiàn)價(jià)值上看,有效的運(yùn)營(yíng)管理不會(huì)只局限于規(guī)劃或計(jì)劃本身,其作用傳遞到不同的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié),都會(huì)為企業(yè)帶來更多實(shí)質(zhì)性的業(yè)務(wù)收益。
圖 杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind)工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺(tái)架構(gòu)圖
值得一提的是,黃翔強(qiáng)調(diào)與火爆出圈的ChatGPT不同,AI大模型要發(fā)揮價(jià)值,不管是商業(yè)價(jià)值還是社會(huì)價(jià)值,關(guān)鍵的一點(diǎn)是輸出的結(jié)果必須是可信的。當(dāng)AI應(yīng)用于嚴(yán)苛的制造環(huán)境時(shí),無論是研發(fā)端的生成式創(chuàng)新還是針對(duì)產(chǎn)線的工藝優(yōu)化,一個(gè)微小的不可控錯(cuò)誤就會(huì)造成災(zāi)難性的后果。對(duì)于制造企業(yè)而言,在應(yīng)用智能決策的過程中,離不開發(fā)方法論指引,也離不開場(chǎng)景選擇、業(yè)務(wù)邏輯的深入理解,更離不開機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌學(xué)技術(shù)的深度融合。
例如同樣是對(duì)底層業(yè)務(wù)建模,杉數(shù)科技的數(shù)弈平臺(tái)會(huì)針對(duì)企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)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(jìn),高保真的構(gòu)建一個(gè)全維度的智慧型框架,最終實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)多約束“最優(yōu)解”。
深耕場(chǎng)景,專為滿足客戶實(shí)際需求而生
無論是何種應(yīng)對(duì)策略,多變且不穩(wěn)定的外部形勢(shì)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(tái)和中臺(tái),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(duì)應(yīng)的場(chǎng)景,甚至很多供應(yīng)鏈管理的戰(zhàn)略細(xì)則只在企業(yè)高層的頭腦中,無法落實(shí)到企業(yè)的日常生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)工作中。
“這也是為什么杉數(shù)科技發(fā)布的數(shù)弈平臺(tái)在瞄準(zhǔn)智能決策和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)外,特別強(qiáng)調(diào)場(chǎng)景的融合和行業(yè)的劃分。”黃翔介紹“引擎+決策中臺(tái)+場(chǎng)景”一直是杉數(shù)科技發(fā)展的核心策略,而“場(chǎng)景”將成為杉數(shù)科技今年的戰(zhàn)略重點(diǎn)。“當(dāng)我們聚焦企業(yè)供應(yīng)鏈的時(shí)候,會(huì)發(fā)現(xiàn)不同領(lǐng)域的客戶存在著不同細(xì)分、碎片化需求。杉數(shù)科技會(huì)從數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)、創(chuàng)新等多個(gè)視角,設(shè)計(jì)與中臺(tái)匹配的組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程和運(yùn)營(yíng)模式。”黃翔表示通過深耕用戶場(chǎng)景,杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)可以從供應(yīng)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(shí)組織和管理基礎(chǔ):
首先,杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)會(huì)基于算法和業(yè)務(wù)為企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化產(chǎn)銷總體規(guī)劃,建立動(dòng)態(tài)的中長(zhǎng)期多層級(jí)聯(lián)動(dòng)計(jì)劃,為產(chǎn)銷提供不同目標(biāo)的決策選擇,同時(shí)提高決策質(zhì)量并跟蹤監(jiān)控計(jì)劃執(zhí)行數(shù)據(jù),以達(dá)到優(yōu)化業(yè)務(wù)、提升運(yùn)營(yíng)效率的整體目標(biāo)。例如面對(duì)近年來的制造企業(yè)“出海”熱潮,杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)支持對(duì)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(yīng)和財(cái)務(wù)信息的完整計(jì)劃模型,可結(jié)合當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域要求和供應(yīng)商能力,一鍵式生成包含需求計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃、庫(kù)存計(jì)劃、采購(gòu)計(jì)劃的計(jì)劃群,實(shí)現(xiàn)跨組織的協(xié)作和產(chǎn)銷的平衡。
當(dāng)需要將主計(jì)劃進(jìn)行分解時(shí),杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)將生成精確到日/班次的產(chǎn)線級(jí)生產(chǎn)計(jì)劃,同時(shí)考慮生產(chǎn)實(shí)際執(zhí)行情況對(duì)計(jì)劃的影響,進(jìn)行滾動(dòng)排程,確保計(jì)劃結(jié)果的準(zhǔn)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(biāo)進(jìn)行最優(yōu)化排程,得到目標(biāo)導(dǎo)向的最優(yōu)排產(chǎn)結(jié)果。
在訂單管理層面,杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)會(huì)綜合所有已簽訂的未完結(jié)訂單需求,結(jié)合實(shí)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(xì)計(jì)劃,在考慮企業(yè)現(xiàn)有生產(chǎn)能力基礎(chǔ)上,智能快速進(jìn)行訂單測(cè)算,在較短的時(shí)間范圍內(nèi)生成訂單交期回復(fù)結(jié)果,能夠迅速響應(yīng)客戶需求,提高客戶滿意度。
針對(duì)物料計(jì)劃,杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)會(huì)根據(jù)需求計(jì)劃及BOM數(shù)據(jù),逐層拆解需求,考慮層級(jí)間的提前期和比例關(guān)系,計(jì)算得到各級(jí)物料的需求時(shí)間和需求數(shù)量,生成物料需求計(jì)劃,并以中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)作為需求輸入,同時(shí)考慮長(zhǎng)期產(chǎn)能計(jì)劃約束、物料齊套約束,驅(qū)動(dòng)指導(dǎo)物料長(zhǎng)期采購(gòu)計(jì)劃的制定。
圖 杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)功能架構(gòu)圖
在黃翔看來,制造企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力必定圍繞著其專屬know-how,與企業(yè)核心業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)息息相關(guān)。也正因?yàn)槿绱耍紨?shù)科技在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和場(chǎng)景化應(yīng)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(nèi)外部數(shù)據(jù)價(jià)值,形成戰(zhàn)略、經(jīng)營(yíng)、利潤(rùn)目標(biāo),跨部門的一體化決策,進(jìn)而解決生產(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。
補(bǔ)鏈強(qiáng)基,助力國(guó)內(nèi)制造企業(yè)走向高質(zhì)量發(fā)展
隨著“近岸生產(chǎn)”和“制造網(wǎng)絡(luò)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(guó)內(nèi)制造企業(yè)對(duì)于供應(yīng)鏈愈發(fā)重視,領(lǐng)先的制造企業(yè)需要權(quán)衡韌性和效率,以確保自身供應(yīng)鏈系統(tǒng)的有效運(yùn)行。早在2017年,國(guó)務(wù)院辦公廳就印發(fā)《關(guān)于積極推進(jìn)供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的指導(dǎo)意見》,高度重視“強(qiáng)鏈、補(bǔ)鏈、固鏈”建設(shè)。在“十四五”規(guī)劃綱要中,則明確提出強(qiáng)化資源、技術(shù)、裝備支撐,推進(jìn)制造業(yè)“補(bǔ)鏈強(qiáng)鏈”。
黃翔介紹以智能決策技術(shù)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(qiáng)調(diào)“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(shí),通過智能決策技術(shù)可以更好的發(fā)揮“鏈主”企業(yè)的引領(lǐng)支撐作用,促進(jìn)供需匹配,帶動(dòng)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(gè)流程、運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景,并以客戶和市場(chǎng)為核心,有的放矢,進(jìn)行業(yè)務(wù)和服務(wù)創(chuàng)新設(shè)計(jì)和規(guī)劃,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,讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效率更高、柔性更強(qiáng)。
實(shí)際上,在過去7年時(shí)間里,杉數(shù)科技服務(wù)了超過20個(gè)細(xì)分行業(yè)數(shù)百家國(guó)內(nèi)外頭部企業(yè),進(jìn)一步提升了各行業(yè)“鏈主”企業(yè)的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,通過協(xié)同創(chuàng)新形成更多比較優(yōu)勢(shì),確保對(duì)市場(chǎng)供應(yīng)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(wù)各行業(yè)客戶代表
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和技術(shù)的融合,經(jīng)過疫情洗禮后的制造業(yè)供應(yīng)鏈管理也悄然發(fā)生著變化??梢灶A(yù)見的是,隨著人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的廣泛應(yīng)用,未來企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與消費(fèi)者之間的聯(lián)系會(huì)更加緊密,深層融合下智能決策的應(yīng)用場(chǎng)景將進(jìn)一步拓展,數(shù)據(jù)的顯性化、模型化也將進(jìn)一步提速,制造企業(yè)將更加積極的應(yīng)用智能決策技術(shù)。“杉數(shù)科技會(huì)重視每一個(gè)客戶,為其打造基于智能決策的最佳實(shí)踐,幫助制造企業(yè)平穩(wěn)穿越發(fā)展周期,更加從容地應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型的時(shí)代挑戰(zhàn)。”黃翔總結(jié)道。
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