在國(guó)際局勢(shì)動(dòng)蕩以及美國(guó)先進(jìn)技術(shù)限制背景下，保鏈護(hù)土、新冠疫情、人口紅利減退、原材料成本、倉(cāng)儲(chǔ)物流成本上升，產(chǎn)業(yè)鏈供需兩側(cè)不確定因素在持續(xù)增強(qiáng)……。烏卡時(shí)代，塑造企業(yè)韌性，快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，倡導(dǎo)優(yōu)化成為我國(guó)?業(yè)企業(yè)抵御市場(chǎng)?險(xiǎn)、實(shí)現(xiàn)中?期戰(zhàn)略?標(biāo)的必答題。各行各業(yè)正在尋求優(yōu)化效率，優(yōu)化成本，優(yōu)化質(zhì)量等等。

比如，成百上千個(gè)加工廠和生產(chǎn)線，如何安排生產(chǎn)才能使成本更低效率更高？電子產(chǎn)品更新?lián)Q代速度不斷加快，如何根據(jù)市場(chǎng)需求變化快速匹配生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸?shù)榷喾矫嫖镔Y資源以及實(shí)現(xiàn)與上下游企業(yè)的高效協(xié)同成為了電子制造企業(yè)普遍面臨的棘手難題。

《“?四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》提出，到2025年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)基本普及數(shù)字化，重點(diǎn)?業(yè)骨?企業(yè)初步實(shí)現(xiàn)智能轉(zhuǎn)型。制造業(yè)從生產(chǎn)、流通到銷售，正在越來(lái)越趨于數(shù)據(jù)化。數(shù)據(jù)，已經(jīng)在成為企業(yè)新的生產(chǎn)要素。很多企業(yè)正通過(guò)工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行智能預(yù)測(cè)和控制，來(lái)解決過(guò)去在成本、效率、質(zhì)量的問(wèn)題，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正駛?cè)肷钏畢^(qū)。

近日，以「智能決策·重塑增長(zhǎng)」為主題的2023杉數(shù)科技智能決策前沿峰會(huì)上，針對(duì)制造企業(yè)面臨的種種復(fù)雜場(chǎng)景業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CPO王曦發(fā)布了面向工業(yè)智能制造決策優(yōu)化產(chǎn)品——杉數(shù)數(shù)弈(LibraMind)，基于杉數(shù)新一代智能決策技術(shù)，幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)前瞻性規(guī)劃、高柔性響應(yīng)和多目標(biāo)優(yōu)化。具體來(lái)說(shuō)，從長(zhǎng)周期產(chǎn)能產(chǎn)線規(guī)劃，到短周期經(jīng)營(yíng)目標(biāo)分解，全面保障生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益；以靈活的策略組合拼接驅(qū)動(dòng)柔性制造，快速應(yīng)對(duì)變局；從財(cái)務(wù)目標(biāo)到工序工藝，從元素平衡到節(jié)能減排，多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化。

杉數(shù)數(shù)弈可以從運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、協(xié)同優(yōu)化、訂單優(yōu)化、物料優(yōu)化等多方面幫助企業(yè)有效解決人工決策效率低、排產(chǎn)柔性差、需求預(yù)測(cè)難、協(xié)同效率低等問(wèn)題。

減少供應(yīng)鏈遲滯，提升訂單滿足率

在國(guó)內(nèi)ICT行業(yè)，某巨頭有數(shù)百個(gè)工廠，10萬(wàn)個(gè)+item，企業(yè)希望能夠綜合考慮多工廠的差異化屬性、訂單延遲、物料約束、產(chǎn)能約束等，可能有上億種可能計(jì)劃，完全靠人工來(lái)做多工廠多產(chǎn)線協(xié)同生產(chǎn)計(jì)劃不現(xiàn)實(shí)。

杉數(shù)科技通過(guò)COPT求解器，構(gòu)建多工廠協(xié)調(diào)排產(chǎn)引擎，利用排產(chǎn)模型和求解器快速計(jì)算和決策，實(shí)現(xiàn)天及周維度的多周期生產(chǎn)排程計(jì)劃最優(yōu)，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)萬(wàn)生產(chǎn)零件的排產(chǎn)排程、物料籌措，將訂單滿足率提高20%、產(chǎn)能損失率降低30%，人工排產(chǎn)干預(yù)比例的降低70%，以及仿真速度提升超過(guò)15倍，以杉數(shù)數(shù)弈為基礎(chǔ)支撐了數(shù)億量級(jí)的成本節(jié)約和效益提升。

從該企業(yè)優(yōu)化結(jié)果來(lái)看，杉數(shù)多工廠協(xié)同高級(jí)計(jì)劃優(yōu)化可以通過(guò)生產(chǎn)計(jì)劃的穩(wěn)定滾動(dòng)，需求變化的預(yù)測(cè)情況，實(shí)現(xiàn)各個(gè)工廠間更加高效的協(xié)同合作，減少供應(yīng)鏈遲滯，進(jìn)而提升訂單滿足率，加速“智造”轉(zhuǎn)型。

全局出發(fā)，尋求成本最低方案

在鋼鐵冶煉工序中，原燃料配比方案是非常關(guān)鍵的一步，如果原燃料配比不合理，不僅會(huì)浪費(fèi)成本和資源，還可能會(huì)影響生產(chǎn)效率和最終的鋼鐵質(zhì)量。亞新鋼鐵集團(tuán)以山西中升鋼鐵為試點(diǎn)，希望找到行之有效的方式，通過(guò)原料配比優(yōu)化實(shí)現(xiàn)降本增效的目的。

杉數(shù)科技獨(dú)辟蹊徑構(gòu)建智能采銷決策平臺(tái)，從全局視角出發(fā)，規(guī)劃生產(chǎn)成本算法模型。通過(guò)以企業(yè)的最優(yōu)收益為核心目標(biāo)來(lái)綜合考慮種類、成分、質(zhì)量、價(jià)格等因素，同時(shí)考慮原燃料質(zhì)量對(duì)燒結(jié)設(shè)備、高爐產(chǎn)量、能耗、成本等影響，并協(xié)同考慮采購(gòu)、生產(chǎn)、市場(chǎng)等各經(jīng)營(yíng)指標(biāo)的相互作用及變化趨勢(shì)，在預(yù)設(shè)產(chǎn)能要求的條件下，尋求最低成本的原料配比方案。

智能決策運(yùn)營(yíng)相對(duì)于傳統(tǒng)人工決策的顯著優(yōu)勢(shì)

和傳統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案相比，中升鋼鐵采銷智能決策平臺(tái)是一次開拓性的嘗試和跨越。此前，鋼鐵企業(yè)在解決類似決策優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，僅能覆蓋部分工藝流程，中升鋼鐵將全流程多工藝串聯(lián)，進(jìn)行綜合決策優(yōu)化，是從點(diǎn)到面的創(chuàng)新突破，全流程的成本計(jì)算相對(duì)全面和精準(zhǔn)，得出的配比方案不會(huì)局限于某個(gè)單一因素。同時(shí)，基于算法模型和杉數(shù)求解器COPT，系統(tǒng)可快速解決冶煉工藝從燒結(jié)/球團(tuán)、高爐煉鐵到轉(zhuǎn)爐煉鋼過(guò)程中千萬(wàn)級(jí)乃至億萬(wàn)級(jí)的求解問(wèn)題。從整體效果來(lái)看，相較人工決策，單噸鐵水成本節(jié)約2.3%，單噸鋼坯成本節(jié)約1.8%。

節(jié)能減排，提升精細(xì)化管理水平

六國(guó)化工是國(guó)家重點(diǎn)發(fā)展的大型磷復(fù)肥生產(chǎn)骨干企業(yè)，但實(shí)際情況是行業(yè)整體過(guò)剩，寄售占比高，產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，而且銷售鏈條長(zhǎng)。在這個(gè)情況下，如何應(yīng)對(duì)區(qū)域性季節(jié)性所帶來(lái)的平準(zhǔn)化、平順化生產(chǎn)的基本要求，提高產(chǎn)品的市場(chǎng)接受度得同時(shí)又兼顧環(huán)保和碳排放的各種要求，怎么帶來(lái)生產(chǎn)效率的提升和收益和成本的改善。顯然是一個(gè)復(fù)雜的產(chǎn)銷協(xié)同需求，也是一個(gè)復(fù)雜的決策過(guò)程。

借助杉數(shù)科技智能決策優(yōu)化技術(shù)，六國(guó)化工成功打造了一套降本增效的產(chǎn)銷協(xié)同智能決策系統(tǒng)。它將線下協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)換為線上數(shù)據(jù)共享，打通營(yíng)銷、生產(chǎn)、工貿(mào)、企管等部門信息，大幅提升了部門間協(xié)同效率；同時(shí)供應(yīng)鏈管理能力得到精細(xì)化升級(jí)，使企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)計(jì)劃更貼近市場(chǎng)，顯著降低了生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸成本。

在六國(guó)化工項(xiàng)目中，實(shí)際解決的是前端的銷售預(yù)測(cè)問(wèn)題，該預(yù)測(cè)再返回作用到后端的生產(chǎn)和庫(kù)存，最終達(dá)到提高產(chǎn)銷協(xié)同水平、提升精細(xì)化管理能力的目的。直接為六國(guó)化工帶來(lái)綜合能耗降低10%，庫(kù)存積壓率降低20%，倉(cāng)儲(chǔ)成本節(jié)約超6000萬(wàn)等顯著收益，也有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)的碳減排的綠色發(fā)展目標(biāo)。

18世紀(jì)一位偉大的數(shù)學(xué)家歐拉先生講了一句話，他說(shuō)“宇宙萬(wàn)物，演進(jìn)更替，總有某種形式的最大化和最小化存在其中”，這個(gè)最大化和最小化用我們的語(yǔ)言我們稱之為優(yōu)化。今天，每一家企業(yè)都在希望通過(guò)數(shù)字技術(shù)賦能自己的決策優(yōu)化當(dāng)中帶來(lái)真金白銀的收益，尋找在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中最大、最小的最優(yōu)解，而尋求這些最優(yōu)解的背后需要國(guó)產(chǎn)求解器在技術(shù)上的真正突破。

過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間，國(guó)內(nèi)鮮有人研究求解器，一些企業(yè)和機(jī)構(gòu)在遇到大規(guī)模復(fù)雜計(jì)算問(wèn)題時(shí)，只能選購(gòu)歐美國(guó)家的求解器。近些年，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)大河奔涌，數(shù)據(jù)越來(lái)越多元，求解器成為各種復(fù)雜問(wèn)題背后的不可或缺的計(jì)算引擎，擁有國(guó)產(chǎn)求解器已經(jīng)成為一種必需。作為國(guó)產(chǎn)求解器的翹楚、智能決策技術(shù)領(lǐng)頭羊企業(yè)，杉數(shù)科技在過(guò)去近7年的時(shí)間里，并沒有簡(jiǎn)單地追求商業(yè)化，而是直面變局迎難而上，推動(dòng)計(jì)算引擎與需求服務(wù)的深度融合。根據(jù)國(guó)際權(quán)威測(cè)試榜單ASU教授Hans Mittelmann測(cè)試平臺(tái)最新數(shù)據(jù)顯示，杉數(shù)優(yōu)化求解器COPT 6.5在近20多個(gè)模塊測(cè)試中獲得5項(xiàng)第一和5項(xiàng)第二的優(yōu)異成績(jī)，性能已躋身世界前列。

七年間，杉數(shù)優(yōu)化求解器COPT已經(jīng)在國(guó)內(nèi)工業(yè)制造、軌道交通、能源電力、航空航天等行業(yè)落地應(yīng)用。這些企業(yè)通過(guò)與杉數(shù)科技共創(chuàng)，針對(duì)不同行業(yè)的場(chǎng)景，構(gòu)建多種基礎(chǔ)模型庫(kù)，共建決策優(yōu)化方案。杉數(shù)科技在通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新滿足制造企業(yè)發(fā)展需求的同時(shí)，也為大規(guī)模求解優(yōu)化問(wèn)題帶來(lái)了安全可靠的國(guó)產(chǎn)化解決方案。

面向未來(lái)，杉數(shù)正在通過(guò)智能決策技術(shù)慢慢扎根到實(shí)體產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新當(dāng)中，以行業(yè)前沿技術(shù)和豐富的行業(yè)實(shí)踐，讓企業(yè)增長(zhǎng)有數(shù)，為制造行業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能，共同提升“中國(guó)智造”的核心競(jìng)爭(zhēng)力。