一夜实现智能？这坑是AI工业躲不过的

看不清，难以看懂市场需求的波动性；靠人工，一方面靠人工做各类生产/销售计划，另一方面针对现有软件给出的不合理结果，需要手动调整；效果差，订单满足率、生产成本、仓储成本等难以优化；难应变，需求端变化、产能端变化、接单插单、转产等运营问题，难以应变。

针对这些问题，杉数科技推出智能供应链决策平台，来辅助企业的生产计划、调度计划、销售计划等业务决策。其核心技术是依托运筹学和机器学习等搭建的杉数优化求解器（COPT）。

以某ICT行业巨头为例，原来单工厂、不透明的计划排产系统难以满足业务需求，面临工厂间协同生产效率低下的问题。

它有数十个工厂，超过10万个零部件半成品，需要做一个28天+10周的订单排程与需求预测计划，这中间存在上亿种可能性，千万级限制条件。

杉数为其打造一个最优生产计划，可详细到每一个零部件加工指令，同时包括原材料到货指令、建议采购计划与异常分析、预警等。

最终使客户的订单满足率提升20%，产能损失率降低30%，人工干预降低70%，带来生产端资源池的盘活，效率较大提升。

针对机器决策，王曦也谈道，智能决策的目的不是替代人工，而是一个决策辅助工具，它要把人们从那些容易出错，无法全局寻优的工作中解放出来。

针对预测、分类问题，人类的先验知识非常有价值，模型不一定准确，因为数据驱动的预测，本质只能解决历史数据规律的最大化挖掘，但历史数据不代表未来。

而决策建议，当我们给定约束，比如产能、订单、原材料、库存等，可以让机器去最优化一些目标。人可以找到一个合理解，但未必是最优解，这正是机器的价值。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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