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杉數(shù)數(shù)弈工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺(tái):激活制造業(yè)增長“密鑰”

2023-04-18 16:26:00

  某鋼鐵企業(yè),利用智能決策技術(shù)優(yōu)化原燃料配比和采購方案,相較人工決策,單噸鐵水成本節(jié)約2.3%,噸鋼坯成本節(jié)約1.8%。

  某化工企業(yè),通過智能決策技術(shù)推進(jìn)需求、庫存、生產(chǎn)、運(yùn)輸?shù)拳h(huán)節(jié)全局優(yōu)化,庫存周轉(zhuǎn)率提升超過10%,運(yùn)輸費(fèi)用降低5%,倉儲(chǔ)成本每年節(jié)省六千萬。

  光學(xué)電子制造商,上線物料分配智能決策平臺(tái)后,庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)平均降低0.5天,訂單達(dá)成率提升5%,節(jié)約運(yùn)營成本達(dá)百萬級。

  工業(yè)數(shù)字化過程中,切實(shí)可見的收益是檢驗(yàn)技術(shù)和產(chǎn)品的試金石,也是制造企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化升級的動(dòng)力所在。從以上實(shí)踐可以看到,智能決策技術(shù)正在釋放智能制造的潛能,為工業(yè)企業(yè)帶來真金白銀的價(jià)值。如何將這種價(jià)值釋放到千行百業(yè)規(guī)模龐大的工業(yè)場景中?

  

  在剛落幕不久的“智能決策·重塑增長”2023杉數(shù)科技智能決策前沿峰會(huì)上,杉數(shù)科技全新發(fā)布工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺(tái)--數(shù)數(shù)(LibraMind),為此帶來了新期待。數(shù)數(shù)以前沿的運(yùn)籌優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ),將工業(yè)制造決策問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題進(jìn)行求解優(yōu)化,為工業(yè)制造企業(yè)裝上“決策大腦”,助力企業(yè)降本增效,拉動(dòng)業(yè)務(wù)增長。

  數(shù)數(shù)工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺(tái)以自主研發(fā)的底層計(jì)算引擎、靈活配置的模型組件和貼合需求的產(chǎn)品功能,打開了智能決策能工業(yè)增長的突破口,并推動(dòng)智能決策技術(shù)向生產(chǎn)場景廣泛落地。數(shù)數(shù)的發(fā)布,標(biāo)志杉數(shù)科技在工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)品研發(fā)邁向新階段,過去積累的經(jīng)驗(yàn)正轉(zhuǎn)化為可規(guī)模化應(yīng)用的產(chǎn)品形態(tài),將為中國廣袤的工業(yè)土壤注入高質(zhì)量發(fā)展的源動(dòng)力。

  變革生產(chǎn)經(jīng)營模式,激活制造業(yè)增長“密鑰”

  在去產(chǎn)能、雙政策以及不確定因素影響下,工業(yè)規(guī)模化生產(chǎn)的紅利期已過,傳統(tǒng)制造業(yè)加速向“產(chǎn)品+服務(wù)”模式轉(zhuǎn)變,能夠高效響應(yīng)市場需求并提供高質(zhì)量服務(wù)的企業(yè)擁有更多機(jī)會(huì)。然而,工業(yè)制造要素多、環(huán)節(jié)長、價(jià)值分散,通常牽一發(fā)而動(dòng)全身,企業(yè)要改變生產(chǎn)運(yùn)營管理模式并非易事。

  數(shù)數(shù)致力于解決的,正是生產(chǎn)制造過程中的大規(guī)模復(fù)雜決策、規(guī)劃、調(diào)度、分配等問題,可以在全局協(xié)同的情況下,幫助工業(yè)企業(yè)進(jìn)行資源配置、成本控制、產(chǎn)能規(guī)劃等多方面決策優(yōu)化,從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術(shù)全面提升生產(chǎn)運(yùn)營管理柔性,具體表現(xiàn)在以下三方面。

  前瞻性規(guī)劃,科學(xué)指導(dǎo)經(jīng)營。工業(yè)生產(chǎn)制造是“前置性”活動(dòng),生產(chǎn)前的規(guī)劃和計(jì)劃對生產(chǎn)效能影響非常大。隨著不確定性成為常態(tài),過去依靠經(jīng)驗(yàn)和簡單估算的規(guī)劃方式已經(jīng)無法滿足企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營需求。數(shù)數(shù)通過算法建模和求解優(yōu)化,可以從長、中、全方位的角度進(jìn)行決策和計(jì)劃優(yōu)化,統(tǒng)籌生產(chǎn)資源的配置和利用,實(shí)現(xiàn)長周期的產(chǎn)能產(chǎn)線規(guī)劃到短周期的經(jīng)營目標(biāo)分解協(xié)同優(yōu)化。

  高柔性響應(yīng),全面滿足急單插單。從市場需求來看,急單插單和小批量多種類訂單越來越多,人工決策往往應(yīng)接不暇,而每一個(gè)決策的調(diào)整都會(huì)影響整體效益。數(shù)數(shù)配置模式靈活,企業(yè)可以通過不同的策略組合和拼接自由配置,根據(jù)實(shí)時(shí)變化快速做出優(yōu)化決策,在保證綜合效益的情況下,提高生產(chǎn)制造效率和訂單滿足率。

  多目標(biāo)優(yōu)化,保障高質(zhì)量生產(chǎn)。在經(jīng)營過程中,很多制造企業(yè)往往比較重視關(guān)鍵環(huán)節(jié)的決策問題而忽視不同環(huán)節(jié)的互相影響,難以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈綜合全局優(yōu)化。數(shù)數(shù)可統(tǒng)籌考慮全局要素,實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化決策,比如,在制定生產(chǎn)計(jì)劃時(shí),可同時(shí)考慮財(cái)務(wù)目標(biāo)、工藝流程、節(jié)能減排、市場需求等多個(gè)因素;在物流運(yùn)輸優(yōu)化時(shí),能夠同時(shí)考慮成本、倉儲(chǔ)、車輛路徑、訂單分配等因素,全面保障決策質(zhì)量。

  通過以上三個(gè)層面的升級,工業(yè)制造企業(yè)可以解決規(guī)劃和執(zhí)行、生產(chǎn)和銷售、多目標(biāo)決策等博弈難題,向協(xié)同化、精細(xì)化、敏捷化的生產(chǎn)經(jīng)營模式轉(zhuǎn)變,激活企業(yè)增長“密鑰”,實(shí)現(xiàn)制造到智造的飛躍。

  端到端決策優(yōu)化,能工業(yè)制造四大場景

  根據(jù)多行業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn),數(shù)數(shù)將多類業(yè)務(wù)問題進(jìn)行抽象和提煉,構(gòu)建智能生產(chǎn)管理、智能運(yùn)營管理、智能訂單管理、智能物料管理四大核心應(yīng)用模塊,幫助工業(yè)制造企業(yè)從車間層、企業(yè)到內(nèi)外協(xié)同層,進(jìn)行全方位決策優(yōu)化。

  

  在生產(chǎn)管理環(huán)節(jié),可統(tǒng)籌全局要素構(gòu)建長中短期生產(chǎn)規(guī)劃和計(jì)劃,實(shí)現(xiàn)多工廠/車間智能排產(chǎn)排程,并監(jiān)控和分析計(jì)劃執(zhí)行數(shù)據(jù),持續(xù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,提升生產(chǎn)效率和效益。具體功能主要包括生產(chǎn)計(jì)劃模型、生產(chǎn)計(jì)劃層級定義、生產(chǎn)計(jì)劃結(jié)果、計(jì)劃策略管理等,可根據(jù)需求靈活調(diào)整,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)精益生產(chǎn)。

  在運(yùn)營管理環(huán)節(jié),幫助企業(yè)進(jìn)行內(nèi)外部數(shù)據(jù)管理和分析,進(jìn)行多維度多層級數(shù)據(jù)計(jì)算和分解,結(jié)合偏差分析與方案模擬,實(shí)現(xiàn)需求與供應(yīng)匹配,生產(chǎn)與銷售協(xié)同,推進(jìn)產(chǎn)供銷一體化運(yùn)營。具體功能主要包括經(jīng)營目標(biāo)管理、需求/供應(yīng)管理、S&OP流程、版本對比等,為企業(yè)全方位運(yùn)營規(guī)劃提供決策支持。

  在訂單管理環(huán)節(jié),可對訂單全生命周期進(jìn)行可視量化管理,快速計(jì)算銷售訂單的交付日期及物料情況,靈活安排生產(chǎn)計(jì)劃,高效履約,提升客戶滿意度。具體功能主要包括訂單交期、交期明細(xì)、訂單缺料、訂單達(dá)成報(bào)表等,幫助企業(yè)更全面直觀地了解訂單情況,為生產(chǎn)計(jì)劃和物料籌措計(jì)劃提供精準(zhǔn)指導(dǎo)。

  在物料管理環(huán)節(jié),通過端到端的精細(xì)化協(xié)同管理,有效通物料資源,優(yōu)化物料籌措和分配,保障物料齊套。具體功能主要包括計(jì)劃齊套分析、生產(chǎn)齊套分析、生成物料需求、欠料預(yù)警等,可幫助企業(yè)降低物料風(fēng)險(xiǎn),避免料、缺料和堆料,提升物料配置效率,降低物料成本。 

 

 

來源:北京日報(bào)

編輯:溫曉霞

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