水利工程 IC200MDL144 数字模块 能量环保

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毫无疑问，中国制造业在时代背景与国家政策的双重驱动下，正加速向数智化转型，而以数据驱动的智能决策也正成为制造业资源优化配置的“利器”，通过端到端的数据深度感知与决策优化，显然能够将工业和制造业的数据价值发挥到大化。

确实如此，在Gartner对制造业运营数字化调查中，到2025年，70%在关键财务指标上优于竞争对手的上市公司也将以数据和分析为中心。同时IDC也预计，到2025年，超过60%的中国企业将把人类知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合，做智能预测与决策，以增强整个企业的远见卓识，并使员工的工作效率和生产力提高25%。

从这个角度来说，智能决策已成为智能制造的“大脑”，智能决策能力的高低也将决定企业智能制造水平的高低。可以说，企业迈向智能制造的过程中，也就是管理从经验决策向科学决策、进而向智能决策演进的过程。

那么，中国工业和制造企业如何才能更好的迈向智能决策呢？在日前举办的2023世界人工智能大会（WAIC）“AI商业落地论坛”上，作为国内先进的人工智能决策技术服务商，杉数科技就分享了智能决策技术赋能制造业的增长之道，并希望通过自身多年沉淀的强大解决方案能力和丰富的应用实践经验，释放智能决策的“乘数效应”，推动更多的中国工业和制造企业实现高效、高质量的增长。

杉数科技副总裁黄翔在2023世界人工智能大会“AI商业落地论坛”主题演讲

复杂网络管理下的新挑战

在杉数科技副总裁兼工业线事业部总经理黄翔看来，随着多产业协同发展，从上游的能源、火电厂、新能源厂、风电光伏，通过输电网络传导到汽车、消费电子、半导体、钢铁、矿石开采等百行千业，这种多产业协同发展的模式，正在让整个工业和制造业出现两大新的发展趋势。

一方面，是跨行业跨场景的融合，可以看到随着越来越多的企业引进全球化供应链，以及国际市场竞争的渗入，上下游企业的关系正变得越来越紧密，同时这种行业交差变化，也带来了更多的跨场景、跨领域的合作。

另一方面，是精益化管理至关重要。过去几年，随着人员、物料、设备等成本的不断上涨，很多企业的利润空间越来越薄，此外生产方式也正从大批量生产专项多品种、小批量、客户定制与柔性化生产方式转变，这些都让精益化管理变得更加的重要。

而这种趋势的变化，带来的直接的影响，就是它正让企业的管理从线性发展向复杂能力网络进行变革，而复杂能力网络又会带来更高的运营成本与管理难度。比如，制造企业现在不仅需要平衡淡旺季需求波动、保障平顺生产的“产供销协同优化”，还需要对换线、转产、急单、插单、以及危机场景的“**快速响应”；再如，在满足终端用户需求方面，制造企业也需要做好个性化、多品种、小批量订单的分析评估与交期承诺，并制定出支持多种交付模式的有生产计划，以及**可执行的多工厂优协同调度、设备级排产、工序级排班等等工作。

正如黄翔所言：“可以看到，传统的线性管理方式，目前正转变为战略、市场、营销、制造、原料的全链路复杂网络的管理模式，这就要求企业各方面决策需要更加的高效高质。也正因此，聚焦战略、经营、利润目标，制造企业需要新一代一体化的人工智能决策技术做支撑。”

背后的原因在于，很多制造企业在信息化时代搭建的软件管理系统，如ERP、SCM、MES、TMS已难以满足复杂网络的需求，这些软件更多是偏向执行类的软件，且其定位都是局部的，无法“跨部门”帮助企业去实现“一致性”的智能决策。

除此之外，这些软件虽然也能沉淀数据并通过报表的方式呈现给管理者或决策者，但决策者，仍然需要通过理解数据和自身基于对行业的观察来做出决策的动作，但新一代智能决策技术体系，是通过机器学习和运筹优化技术去做支撑的，它能够在生产制造、供应链体系乃至经营管理层面帮助企业管理者做出优的决策安排，不但能够大化减轻管理者的负担，同时还能让决策者在做关键决策的时候，多几个选项，从而提升决策质量。

由此可见，随着制造业数字化转型的不断推进，企业生产过程数字化及管理流程智能化正在逐步实现。但在未来，随着企业的管理从线性走向复杂网络的变革，因此能否更好地实现智能决策，或者说更好的应用新一代智能决策技术，不仅会决定企业智能制造水平的高低，也将是其重塑核心竞争力，拉开与其它企业间差距的关键所在。

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