APIE2025第6届

亚太国际智能装备博览会

The 6th Asia-Pacific International Intelligent Equipment Exposition

2025.7.17-20 青岛红岛国际会议展览中心
动态正文
数字化转型新路径:智能决策已实现“技术+中台+场景”完整闭环
2021-08-09

每一次的技术变革都会带来生产力与生产方式的不断升级。如今,各行各业都加速奔跑于数字化转型道路之上,其过程所需的能力众多,而那些率先转型的企业,其共通性在于将前沿的智能技术和生产技术深度融合,来进一步实现业务创新和数字化转型升级。以我国某ICT行业巨头为例,该企业拥有上百家工厂,其核心需求是要实现产能池共用,多工厂协同以优化整体效益。在借助智能技术提升决策效率后,该企业实现了订单满足率提升20%,产能损失率、人工干预分别降低30%和70%,为全链条业务带来上亿的成本效益,而且随着智能决策技术的深度应用,其价值正在飞速提升。

全球知名调研机构Gartner、德勤、Big idea在预测未来技术趋势时,都将与智能有关的科技趋势:人工智能/机器学习、超级自动化、精细化管理列为发展的必由之路。同时,越来越多企业意识到,单一的人脸识别、语音识别等感知层智能技术,对企业实现跨越式增长较为有限,高效化、自动化响应密集、组合需求的决策类智能技术将是未来企业发展的驱动力。

生逢其时,进阶的决策类智能技术

随着5G、人工智能、大数据、云计算、数字孪生为代表的数字化技术逐渐走向成熟,数据资产激增,由“从数据驱动,到决策导向”已成为产业数字化转型的共识。全球化的大规模生产与数字化的协同,进一步促进了产业链不同环节的交叉及融合,产业运营体系的复杂度和精细度大幅提升。

反观我国市场,经过多年的数字化建设,一些头部企业信息化建设已基本完成,数字化基础设施初具雏形,下一步则需要寻找能够让业务二次突破、企业再次腾飞的新技术引擎。今年“十四五”规划明确提出,要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式,壮大经济发展新引擎,抢占未来经济和科技发展制高点。

无论从何种视角出发,产业升级都不能再局限于单体智能,而应该扩展到产业价值链的各个环节;不再局限于智能决策的探索,而是更加重视智能决策技术与零售、制造业等跨技术领域的深度融合和创新。如开篇提到的ICT巨头,就通过智能决策技术,完成复杂制造场景的多环节优化,实现上百家工厂的智能生产排程。智能决策能够在企业运营中提供更深刻的业务洞察,提升决策的质量和效率,从亿级结果中推演出最优的决策方案,让运营更加高效、精细。

智能决策的落点:技术+中台+场景

虽然正值风口,但不可否认的是,推进智能决策优化技术在中国的落地是一个长期的、渐进的过程。除面临产业体系运营复杂度大幅提升、市场响应灵敏度要求更高等共性问题外,我国企业还面临着关键技术受制于人,核心工业软件主要依赖进口、系统集成性较差、技术与业务场景“水土不服”等诸多挑战。

技术:全国产化,打破国际技术壁垒

在智能决策领域,以数学规划求解器作为底层的核心计算引擎,能够帮助用户将复杂的业务问题转化为数学问题,进而建模求解,从成千上万个可行的方案中找出最优解。目前,国内以杉数科技为代表的创新企业,凭借全国产化求解器产品和平台方案创新能力,走在了智能决策优化领域的最前端,例如推出中国首个完全自主研发的整数规划求解器COPT,同时已成功应用于航空航天、能源电力、智能制造、供应链管理等国家关键领域,比如电网机组组合优化、5G基站功率动态调整、产业链多工厂协同、并行计算大规模优化等场景。

中台:模块化设计,打造智能决策中台

对于超大型企业来说,受限于行业属性和业务场景的复杂性,通常需要进行一对一的方案定制,但同样也需具备普适性和灵活性。因此,中台的重要性就显示了出来。决策中台的运筹模型、统计模型、机器学习模型等模块组件并不能直接被业务应用,而是前端有需求时,通过快速的模块化配置或在模块基础之上进行特殊场景的定制化开发,来满足各种业务场景的变化,从而实现共享、协调、灵活的目标,帮助客户解决每天都在发生的高频业务决策和运营优化问题。

场景:应用场景是智能决策落地的根本

要实现业务突破,智能决策技术必须与应用场景深度结合,真正意义上的从引擎、到中台、再到场景,形成“全链条”闭环,实现数字化链条的打通和融合。对于智能决策技术,底层的计算引擎只是标准化产品,不同企业如何使用、怎样“因地制宜”,不同的行业不同的解决办法,涉及到复杂行业的典型应用场景:包括零售行业的供应链优化;制造行业的排产排程、库存优化等等。

以世界500强,国际食品龙头企业打造的端到端供应链优化平台方案为例,从需求计划、补货计划、动态定价、精准营销、协同配送到智慧仓储,在杉数科技智能算法和决策优化技术助力下,销售预测准确度提升10%,管理效率提升60%,库存周转天数下降20%,库存资金占用降低10%,整体利润提升约10%。此类场景也可应用于其他行业领域,如电商、零售以及制造等行业的柔性供应链打造。

如今,云的基础能力、数据的积累、AI的服务能力已经有机融合,各行业多样化的业务数字化应用场景也为决策优化提供了绝佳的舞台。以领先的决策技术打造数字化“决策大脑”,带动向数智化变革,正逐渐成为企业和产业数字化转型的关键力量。


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