每一次的技術變革都會帶來生產力與生產方式的不斷升級。如今，各行各業(yè)都加速奔跑于數(shù)字化轉型道路之上，其過程所需的能力眾多，而那些率先轉型的企業(yè)，其共通性在于將前沿的智能技術和生產技術深度融合，來進一步實現(xiàn)業(yè)務創(chuàng)新和數(shù)字化轉型升級。以我國某ICT行業(yè)巨頭為例，該企業(yè)擁有上百家工廠，其核心需求是要實現(xiàn)產能池共用，多工廠協(xié)同以優(yōu)化整體效益。在借助智能技術提升決策效率后，該企業(yè)實現(xiàn)了訂單滿足率提升20%，產能損失率、人工干預分別降低30%和70%，為全鏈條業(yè)務帶來上億的成本效益，而且隨著智能決策技術的深度應用，其價值正在飛速提升。
全球知名調研機構Gartner、德勤、Big idea在預測未來技術趨勢時，都將與智能有關的科技趨勢：人工智能/機器學習、超級自動化、精細化管理列為發(fā)展的必由之路。同時，越來越多企業(yè)意識到，單一的人臉識別、語音識別等感知層智能技術，對企業(yè)實現(xiàn)跨越式增長較為有限，高效化、自動化響應密集、組合需求的決策類智能技術將是未來企業(yè)發(fā)展的驅動力。
生逢其時，進階的決策類智能技術
隨著5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、數(shù)字孿生為代表的數(shù)字化技術逐漸走向成熟，數(shù)據(jù)資產激增，由“從數(shù)據(jù)驅動，到決策導向”已成為產業(yè)數(shù)字化轉型的共識。全球化的大規(guī)模生產與數(shù)字化的協(xié)同，進一步促進了產業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)的交叉及融合，產業(yè)運營體系的復雜度和精細度大幅提升。
反觀我國市場，經過多年的數(shù)字化建設，一些頭部企業(yè)信息化建設已基本完成，數(shù)字化基礎設施初具雛形，下一步則需要尋找能夠讓業(yè)務二次突破、企業(yè)再次騰飛的新技術引擎。今年“十四五”規(guī)劃明確提出，要充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應用場景優(yōu)勢，促進數(shù)字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級，催生新產業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，壯大經濟發(fā)展新引擎，搶占未來經濟和科技發(fā)展制高點。
無論從何種視角出發(fā)，產業(yè)升級都不能再局限于單體智能，而應該擴展到產業(yè)價值鏈的各個環(huán)節(jié);不再局限于智能決策的探索，而是更加重視智能決策技術與零售、制造業(yè)等跨技術領域的深度融合和創(chuàng)新。如開篇提到的ICT巨頭，就通過智能決策技術，完成復雜制造場景的多環(huán)節(jié)優(yōu)化，實現(xiàn)上百家工廠的智能生產排程。智能決策能夠在企業(yè)運營中提供更深刻的業(yè)務洞察，提升決策的質量和效率，從億級結果中推演出最優(yōu)的決策方案，讓運營更加高效、精細。
智能決策的落點：技術+中臺+場景
雖然正值風口，但不可否認的是，推進智能決策優(yōu)化技術在中國的落地是一個長期的、漸進的過程。除面臨產業(yè)體系運營復雜度大幅提升、市場響應靈敏度要求更高等共性問題外，我國企業(yè)還面臨著關鍵技術受制于人，核心工業(yè)軟件主要依賴進口、系統(tǒng)集成性較差、技術與業(yè)務場景“水土不服”等諸多挑戰(zhàn)。
技術：全國產化，打破國際技術壁壘
在智能決策領域，以數(shù)學規(guī)劃求解器作為底層的核心計算引擎，能夠幫助用戶將復雜的業(yè)務問題轉化為數(shù)學問題，進而建模求解，從成千上萬個可行的方案中找出最優(yōu)解。目前，國內以杉數(shù)科技為代表的創(chuàng)新企業(yè)，憑借全國產化求解器產品和平臺方案創(chuàng)新能力，走在了智能決策優(yōu)化領域的最前端，例如推出中國首個完全自主研發(fā)的整數(shù)規(guī)劃求解器COPT，同時已成功應用于航空航天、能源電力、智能制造、供應鏈管理等國家關鍵領域，比如電網機組組合優(yōu)化、5G基站功率動態(tài)調整、產業(yè)鏈多工廠協(xié)同、并行計算大規(guī)模優(yōu)化等場景。
中臺：模塊化設計，打造智能決策中臺
對于超大型企業(yè)來說，受限于行業(yè)屬性和業(yè)務場景的復雜性，通常需要進行一對一的方案定制，但同樣也需具備普適性和靈活性。因此，中臺的重要性就顯示了出來。決策中臺的運籌模型、統(tǒng)計模型、機器學習模型等模塊組件并不能直接被業(yè)務應用，而是前端有需求時，通過快速的模塊化配置或在模塊基礎之上進行特殊場景的定制化開發(fā)，來滿足各種業(yè)務場景的變化，從而實現(xiàn)共享、協(xié)調、靈活的目標，幫助客戶解決每天都在發(fā)生的高頻業(yè)務決策和運營優(yōu)化問題。
場景：應用場景是智能決策落地的根本
要實現(xiàn)業(yè)務突破，智能決策技術必須與應用場景深度結合，真正意義上的從引擎、到中臺、再到場景，形成“全鏈條”閉環(huán)，實現(xiàn)數(shù)字化鏈條的打通和融合。對于智能決策技術，底層的計算引擎只是標準化產品，不同企業(yè)如何使用、怎樣“因地制宜”，不同的行業(yè)不同的解決辦法，涉及到復雜行業(yè)的典型應用場景：包括零售行業(yè)的供應鏈優(yōu)化;制造行業(yè)的排產排程、庫存優(yōu)化等等。
以世界500強，國際食品龍頭企業(yè)打造的端到端供應鏈優(yōu)化平臺方案為例，從需求計劃、補貨計劃、動態(tài)定價、精準營銷、協(xié)同配送到智慧倉儲，在杉數(shù)科技智能算法和決策優(yōu)化技術助力下，銷售預測準確度提升10%，管理效率提升60%，庫存周轉天數(shù)下降20%，庫存資金占用降低10%，整體利潤提升約10%。此類場景也可應用于其他行業(yè)領域，如電商、零售以及制造等行業(yè)的柔性供應鏈打造。
如今，云的基礎能力、數(shù)據(jù)的積累、AI的服務能力已經有機融合，各行業(yè)多樣化的業(yè)務數(shù)字化應用場景也為決策優(yōu)化提供了絕佳的舞臺。以領先的決策技術打造數(shù)字化“決策大腦”，帶動向數(shù)智化變革，正逐漸成為企業(yè)和產業(yè)數(shù)字化轉型的關鍵力量。
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