決策智能：推動(dòng)制造業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型的新動(dòng)能

文/秦 虎 王 愷

一、制造業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化發(fā)展現(xiàn)狀

我國(guó)“十四五”規(guī)劃中提出：“增強(qiáng)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平；促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)?！蹦壳?，我國(guó)已建成了門類齊全的工業(yè)體系，擁有完整的產(chǎn)業(yè)鏈，在全球供應(yīng)鏈中的地位不斷提升，但制造業(yè)供應(yīng)鏈仍存在一些不足，如：供應(yīng)鏈整體運(yùn)作效率低，物流成本偏高；供應(yīng)鏈數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，上下游信息割裂，缺乏聯(lián)動(dòng)；供應(yīng)鏈決策智能化水平低，敏捷性和柔性有待加強(qiáng)，難以應(yīng)對(duì)突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。

制造業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化是在企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)上，借助數(shù)字技術(shù)和智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的智能決策和高效管理。為了使我國(guó)制造業(yè)在激烈的全球競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)制造業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化升級(jí)正成為大勢(shì)所趨。

制造業(yè)供應(yīng)鏈的數(shù)智化過(guò)程可分為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、流程信息化和決策智能化三個(gè)階段。第一階段是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化階段，企業(yè)運(yùn)用傳感器、PLC、RFID、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部及其上下游數(shù)據(jù)的快速傳遞、存儲(chǔ)和處理，為流程信息化提供基石。第二階段是流程信息化階段，企業(yè)通過(guò)CRM、ERP、APS、MES、WMS、TMS等信息系統(tǒng)來(lái)管理供應(yīng)鏈的日常運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)端到端的數(shù)據(jù)連接。在流程信息化的基礎(chǔ)上，最后進(jìn)入決策智能化階段，企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能和運(yùn)籌優(yōu)化算法，借助決策優(yōu)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈管理的決策智能化。全球最具權(quán)威的IT咨詢公司Gartner將“智能決策”列為2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)之一，并預(yù)測(cè)到2023年超過(guò)三分之一的大型企業(yè)將實(shí)現(xiàn)決策智能化。由“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”到“決策導(dǎo)向”，正成為眾多企業(yè)數(shù)智化升級(jí)的共識(shí)。

目前我國(guó)制造業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化水平較低，多數(shù)制造企業(yè)處于流程信息化階段，少部分企業(yè)甚至還處于憑借人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行生產(chǎn)管理的初級(jí)階段。在外部市場(chǎng)不確定性顯著增強(qiáng)、競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的背景下，我國(guó)制造企業(yè)面臨著更為復(fù)雜的供應(yīng)鏈決策問(wèn)題，普遍缺乏智能決策的能力，亟須完成從流程信息化向決策智能化的升級(jí)，升級(jí)過(guò)程中主要面臨以下問(wèn)題：

第一，國(guó)內(nèi)決策智能化相關(guān)的人才、公司、平臺(tái)較為匱乏。首先，智能決策和運(yùn)籌優(yōu)化近年來(lái)沒(méi)有受到高校和企業(yè)的足夠重視，人才儲(chǔ)備明顯不足；其次，市場(chǎng)上提供決策優(yōu)化算法及服務(wù)的公司相對(duì)較少，水平參差不齊，華為、京東等行業(yè)頭部企業(yè)長(zhǎng)期致力于內(nèi)部運(yùn)營(yíng)管理的敏捷化、智能化，但通常不對(duì)外提供智能決策服務(wù)；最后，市場(chǎng)上始終缺乏高效的決策智能化服務(wù)供需匹配平臺(tái)，難以有效連接有痛點(diǎn)的企業(yè)客戶和有創(chuàng)造力的外部開發(fā)者。

第二，國(guó)外商業(yè)決策軟件性價(jià)比低。CPLEX、GUROBI等國(guó)外優(yōu)化求解器及決策優(yōu)化產(chǎn)品占據(jù)了我國(guó)商業(yè)決策智能化的部分市場(chǎng)份額，但該類產(chǎn)品費(fèi)用昂貴，中小型企業(yè)的資本能力難以支撐其長(zhǎng)期使用。此外，這類軟件還需根據(jù)企業(yè)的實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行定制，存在開發(fā)部署周期長(zhǎng)、落地難等缺陷。

第三，決策智能化服務(wù)的定制化與標(biāo)準(zhǔn)化之間存在矛盾。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)的決策智能化服務(wù)提供者通常采用項(xiàng)目制的方式，為客戶提供決策智能化服務(wù)與解決方案。這些服務(wù)與解決方案采用高度定制化的方式，難以形成標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品快速推廣至其他客戶。目前市場(chǎng)上仍然缺少能夠?qū)崿F(xiàn)快速定制化的標(biāo)準(zhǔn)化智能決策服務(wù)與產(chǎn)品。

二、制造企業(yè)面臨的供應(yīng)鏈決策難題

在當(dāng)前疫情持續(xù)擴(kuò)散的背景下，制造業(yè)供應(yīng)鏈的不確定性急劇增加，客戶需求、業(yè)務(wù)流程和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)也日益復(fù)雜，制造企業(yè)在供應(yīng)鏈諸多關(guān)鍵環(huán)節(jié)存在決策難題：

1. 設(shè)施選址

設(shè)施選址通常涉及工廠、倉(cāng)庫(kù)和配送中心等關(guān)鍵設(shè)施的選址，與企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本、物流成本、稅收政策等多個(gè)方面密切相關(guān)。設(shè)施建造需要投入大量資金且建造完成后難以遷移，不科學(xué)的選址決策會(huì)造成企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本偏高、勞動(dòng)力不足、銷售渠道不暢、物流成本高企等問(wèn)題。

2. 需求預(yù)測(cè)

需求預(yù)測(cè)是通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)、市場(chǎng)環(huán)境等因素的分析，預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來(lái)對(duì)產(chǎn)品的需求。需求預(yù)測(cè)能夠?yàn)橹圃炱髽I(yè)的采購(gòu)計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃等決策提供參考。制造企業(yè)往往根據(jù)主觀經(jīng)驗(yàn)或簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，使得需求預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確，導(dǎo)致庫(kù)存積壓或不足等問(wèn)題。

3. 生產(chǎn)計(jì)劃與排產(chǎn)

生產(chǎn)計(jì)劃是制造企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)管理的重要依據(jù)。我國(guó)制造企業(yè)大都缺乏有效的計(jì)劃層擾動(dòng)預(yù)警機(jī)制，當(dāng)遇到訂單追加、交期變化時(shí)，難以快速更新計(jì)劃。排產(chǎn)決策則需要確定訂單的執(zhí)行順序以及產(chǎn)品的加工順序，容易受加工工藝、物料資源、插單改單等因素的影響。不合理的排產(chǎn)方案容易導(dǎo)致設(shè)備忙閑不均、生產(chǎn)效率低下等問(wèn)題。

4. 庫(kù)存管理

庫(kù)存管理涉及庫(kù)位優(yōu)化、上架、揀選、補(bǔ)貨等決策，良好的庫(kù)存管理可以為制造企業(yè)節(jié)約大量成本。盡管WMS倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)在制造業(yè)中的應(yīng)用已較為廣泛，但其主要實(shí)現(xiàn)出入庫(kù)管理和庫(kù)存盤點(diǎn)等基本功能，無(wú)法為庫(kù)存決策優(yōu)化提供支持，容易造成庫(kù)位規(guī)劃混亂、倉(cāng)儲(chǔ)空間利用率低、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率低等問(wèn)題。

5. 裝載與運(yùn)輸優(yōu)化

裝載與運(yùn)輸決策需要提供高裝載率的貨物裝箱方案，同時(shí)還需要為運(yùn)輸車輛規(guī)劃服務(wù)顧客的行駛路徑，使得運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)輸成本盡可能低。制造企業(yè)在進(jìn)行裝載與運(yùn)輸決策時(shí)，大多依靠人工經(jīng)驗(yàn)，缺乏科學(xué)決策，導(dǎo)致貨箱空間利用率低等問(wèn)題。在面對(duì)大規(guī)模訂單和復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)，難以快速生成合理的裝箱和車輛運(yùn)輸方案。

總的來(lái)說(shuō)，制造業(yè)供應(yīng)鏈中存在著大量的決策優(yōu)化問(wèn)題。這些問(wèn)題多數(shù)屬于NP難問(wèn)題或者NP完全問(wèn)題，難以在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求出最優(yōu)解；同時(shí)它們并非相互獨(dú)立，而是相互影響，需要進(jìn)行聯(lián)合決策優(yōu)化。我國(guó)制造企業(yè)在面臨供應(yīng)鏈決策問(wèn)題時(shí)，多數(shù)企業(yè)依靠人工經(jīng)驗(yàn)和慣性思維進(jìn)行決策，決策方案缺乏科學(xué)性。即使部分企業(yè)使用了CRM、ERP、APS、WMS、TMS等信息系統(tǒng)，但這些系統(tǒng)通常只具有信息管理的功能，缺乏基于大數(shù)據(jù)、人工智能、運(yùn)籌優(yōu)化的智能決策能力，難以為企業(yè)的管理決策賦能。

三、制造業(yè)供應(yīng)鏈決策智能化解決方案

根據(jù)我國(guó)制造企業(yè)供應(yīng)鏈智能決策的發(fā)展現(xiàn)狀及痛點(diǎn)，供應(yīng)鏈智能決策整體解決方案需要借助大數(shù)據(jù)、人工智能和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)，為客戶的供應(yīng)鏈管理提供標(biāo)準(zhǔn)化和定制化的決策優(yōu)化服務(wù)。如圖1所示，一種可行的整體解決方案主要包括優(yōu)化求解器、智能決策技術(shù)中臺(tái)和智能決策優(yōu)化系統(tǒng)三個(gè)層次。該方案能夠有效解決制造企業(yè)所面臨的復(fù)雜供應(yīng)鏈決策問(wèn)題，全面提升供應(yīng)鏈決策智能化水平。

圖1 制造業(yè)供應(yīng)鏈智能化解決方案

1. 優(yōu)化求解器

制造業(yè)供應(yīng)鏈決策智能化解決方案的底層是針對(duì)不同類型決策問(wèn)題設(shè)計(jì)開發(fā)的各類優(yōu)化求解器，如生產(chǎn)計(jì)劃與排產(chǎn)求解器、車輛路徑優(yōu)化求解器、三維裝箱優(yōu)化求解器等。對(duì)于較為復(fù)雜的決策問(wèn)題，也可以針對(duì)不同行業(yè)單獨(dú)設(shè)計(jì)開發(fā)行業(yè)求解器。求解器需要具有高性能、高擴(kuò)展性的特點(diǎn)，能夠在較短時(shí)間內(nèi)得到高質(zhì)量的可行解，同時(shí)內(nèi)置豐富的約束條件和目標(biāo)函數(shù)，支持豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，支持多線程并發(fā)、二次開發(fā)和遠(yuǎn)程API調(diào)用。求解器的設(shè)計(jì)目標(biāo)是允許用戶像搭積木一樣對(duì)約束條件和目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行拔插，自定義更為復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和決策問(wèn)題，通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化算法的簡(jiǎn)單定制就能滿足不同制造企業(yè)客戶的需求，極大地縮短算法設(shè)計(jì)、開發(fā)和部署的時(shí)間。

2. 智能決策技術(shù)中臺(tái)

智能決策技術(shù)中臺(tái)主要包括模型組件、算法組件和平臺(tái)工具組件三部分。研發(fā)人員可以根據(jù)具體的決策問(wèn)題，在優(yōu)化求解器的基礎(chǔ)上對(duì)模型和算法進(jìn)行進(jìn)一步的設(shè)計(jì)，滿足企業(yè)的定制化需求。模型組件可由運(yùn)籌優(yōu)化模型、人工智能模型和數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型構(gòu)成；算法組件包括運(yùn)籌優(yōu)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)算法；平臺(tái)工具組件主要實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的用戶權(quán)限管理和后臺(tái)任務(wù)管理等常規(guī)功能。

算法作為數(shù)字時(shí)代制造企業(yè)的核心生產(chǎn)力和新動(dòng)能，也是求解供應(yīng)鏈管理中各類決策優(yōu)化問(wèn)題的核心技術(shù)，主要包括運(yùn)籌優(yōu)化算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

（1）運(yùn)籌優(yōu)化算法

運(yùn)籌優(yōu)化算法可分為精確算法和近似算法。精確算法以最優(yōu)解為求解目標(biāo)，通常用于求解具有相對(duì)簡(jiǎn)單約束的中小規(guī)模問(wèn)題，常見(jiàn)的精確算法主要包括分支定界/切割/定價(jià)算法、Benders分解、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等；近似算法依據(jù)簡(jiǎn)單規(guī)則或通過(guò)模擬某些自然界的現(xiàn)象和過(guò)程、生物群體的智能行為來(lái)完成隨機(jī)搜索，可以在較短的時(shí)間內(nèi)得到高質(zhì)量的滿意解，適用于大規(guī)模問(wèn)題的求解，在制造企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)管理中得到了較為廣泛的應(yīng)用。

（2）機(jī)器學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠使計(jì)算機(jī)模擬、實(shí)現(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，獲取并利用新的知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化求解和智能決策。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的關(guān)鍵技術(shù)，根據(jù)學(xué)習(xí)任務(wù)的不同主要分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

目前智能決策優(yōu)化領(lǐng)域較為前沿的技術(shù)，是將傳統(tǒng)的運(yùn)籌優(yōu)化算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，充分利用運(yùn)籌優(yōu)化算法的優(yōu)化能力和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)能力，在更短的時(shí)間內(nèi)獲得更高質(zhì)量的解。

目前智能決策優(yōu)化領(lǐng)域較為前沿的技術(shù)，是將傳統(tǒng)的運(yùn)籌優(yōu)化算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，充分利用運(yùn)籌優(yōu)化算法的優(yōu)化能力和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)能力，在更短的時(shí)間內(nèi)獲得更高質(zhì)量的解。

3. 智能決策優(yōu)化系統(tǒng)

在優(yōu)化求解器和智能決策技術(shù)中臺(tái)的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步構(gòu)建面向制造企業(yè)供應(yīng)鏈管理的智能決策優(yōu)化系統(tǒng)，用于解決供應(yīng)鏈各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的決策問(wèn)題。針對(duì)典型的決策優(yōu)化問(wèn)題，該系統(tǒng)可由設(shè)施選址系統(tǒng)、高級(jí)計(jì)劃排產(chǎn)系統(tǒng)、運(yùn)輸專家系統(tǒng)、裝箱專家系統(tǒng)、倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)等多個(gè)子系統(tǒng)組成。由于企業(yè)客戶的日常運(yùn)營(yíng)往往涉及供應(yīng)鏈管理中的多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它們可以結(jié)合自身痛點(diǎn)，定制所需的智能決策子系統(tǒng)并進(jìn)行有效集成，例如將高級(jí)計(jì)劃排產(chǎn)系統(tǒng)與運(yùn)輸專家系統(tǒng)、裝箱專家系統(tǒng)進(jìn)行集成。

四、制造企業(yè)供應(yīng)鏈決策智能化的發(fā)展趨勢(shì)

1. 供應(yīng)鏈決策問(wèn)題聯(lián)合優(yōu)化

我國(guó)制造企業(yè)在進(jìn)行供應(yīng)鏈管理時(shí)，往往只關(guān)注供應(yīng)鏈某關(guān)鍵環(huán)節(jié)的決策問(wèn)題，很少系統(tǒng)地考慮不同決策問(wèn)題之間的相互影響，難以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈整體的最優(yōu)。為了全面提升制造業(yè)供應(yīng)鏈的運(yùn)作效率，未來(lái)需要關(guān)注供應(yīng)鏈中不同決策問(wèn)題的聯(lián)合決策優(yōu)化問(wèn)題。例如，在供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃時(shí)，同時(shí)考慮設(shè)施選址和車輛路徑規(guī)劃；在制定生產(chǎn)計(jì)劃與排產(chǎn)方案時(shí)，也需要考慮產(chǎn)品裝箱以及配送線路規(guī)劃。

2. 服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化與快速定制化

近年來(lái)我國(guó)制造企業(yè)對(duì)供應(yīng)鏈決策智能化的需求不斷上升，而每家企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和痛點(diǎn)也不盡相同。為了使廣大制造企業(yè)擁有智能決策的能力，推出以優(yōu)化求解器及決策優(yōu)化算法為核心的標(biāo)準(zhǔn)化解決方案勢(shì)在必行；同時(shí)，也需要標(biāo)準(zhǔn)化解決方案具有良好的可擴(kuò)展性，允許企業(yè)根據(jù)自身需求進(jìn)行二次自主開發(fā)，實(shí)現(xiàn)快速定制。

3. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的SaaS服務(wù)模式

SaaS（Software as a Service）模式采用云計(jì)算技術(shù)，通過(guò)云平臺(tái)向客戶提供軟件服務(wù)。我國(guó)制造企業(yè)供應(yīng)鏈的智能決策優(yōu)化算法和系統(tǒng)服務(wù)可以通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的SaaS模式實(shí)現(xiàn)快速部署，無(wú)需客戶維護(hù)，降低客戶的資金和人力成本，未來(lái)有望在中小型制造企業(yè)得到廣泛應(yīng)用。

五、結(jié)語(yǔ)

制造業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化升級(jí)勢(shì)在必行，而決策智能化又是供應(yīng)鏈數(shù)智化的關(guān)鍵。制造企業(yè)只有具備面向整條供應(yīng)鏈的智能決策能力，才能穿越驚濤駭浪，行穩(wěn)致遠(yuǎn)。我國(guó)制造企業(yè)的供應(yīng)鏈智能決策解決方案需要高度融合大數(shù)據(jù)、人工智能和運(yùn)籌優(yōu)化等技術(shù)，在標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的基礎(chǔ)上進(jìn)行快速定制開發(fā)，才能有效提升制造業(yè)供應(yīng)鏈的決策智能化水平，推進(jìn)供應(yīng)鏈數(shù)智化升級(jí)，助力中國(guó)制造業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。