【制造业成功案例】从“人智”到“数智”，o9 为企业决策提供数字大脑

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近年来，越来越多的制造业企业意识到，依靠人工智能与知识驱动能够应对日益复杂的供应链管理，做出更优决策，实现营业额与财务业绩的最大化。

在数字经济的浪潮之下，企业进行数字化转型已经成为避免被淘汰的不二选项，但转型并不会一蹴而就，需要分阶段进行，更有很多企业还处在数字化的初级阶段。在转型之前，正确的决策主要依靠企业内的“聪明大脑”，而在数字经济时代，越来越多的企业高管们也正意识到，还需要构建一个“数字大脑”来提升规划和决策能力，才能更好地应对日益复杂的国际大环境及其对全球供应链造成的影响。

制造业不同于其他行业，各个细分行业之间存在较高壁垒，同时还面临着产业基础不同、痛难点各异、发展路径也不尽相同等挑战。通常情况下，制造业企业在供应链上能够得到和积累的数据都是多源、异构、零散的，并且由于缺乏统一管理，数据的价值也无法真正体现出来。

多年来，一批批以技术为主导的公司不断涌现，通过使用不断迭代的技术手段使得数据“活起来”，让企业决策者能够更好地管理和利用这些数据。而作为一家人工智能为驱动的集成计划和运营解决方案供应商，成立于 2009 年的 o9 Solutions（以下简称 o9）就始终致力于改善不同垂直行业的企业在规划和决策方面的速度与质量，为客户提供端到端的供应链解决方案。同时，o9 凭借与微软的合作及其提供的各项云服务，满足了当下企业对软件可用性、灵活性和智能性方面的商业需求，以此来帮助客户在复杂的商业环境中快速做出决策，获得竞争优势。

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数字大脑成为企业寻求最优解的必需品

在人们以往的认知当中，制造业企业要想做出正确的决策与规划，通常需要在行业深耕多年的资深管理人员经过深思熟虑和反复斟酌，这一过程通常是缓慢且孤立的，而且随着企业内外部环境的不断变化，需要考虑的因素越来越多，想要依靠“人智”来做出最优决策，变得愈发困难。

经过前期对于市场和客户需求的调研，o9 决定用“数智”来辅助和代替“人智”，通过自研的人工智能赋能的规划、分析和数据平台——“Digital Brain”（数字大脑），帮助各行业将传统的规划与决策过程转变为跨核心供应链、商业和损益(P&L)职能部门的灵活、综合、智能的规划和决策。目前，o9 数字大脑平台已在服务包括沃尔玛、百威英博、Google 等在内的多家大型客户。

通常，考虑到不同企业在原材料、生产、仓储、物流等各个环节既有共性也各具特色，o9 可以将包括各环节交货日期的时间因素、各环节运行及其替代方案的成本等在内的任何定制化约束条件写入到数字大脑当中。具体来说，通过使用 o9 的数字大脑平台，客户在完整供应链及各节点上的信息、约束条件等均可在数字大脑中进行模拟，并搭建对应的数字孪生映射，从而实现端到端信息的互联互通，让不同系统之间可以共享相同的底层数据。当某一环节的计划发生变化时，信息可实时同步到前后端，这也为实时的最优求解、场景模拟和对比创造了基础。

来源：o9官网

同时，在技术实现方面，o9 将多项创新型技术，如：基于知识图谱的企业建模、大数据分析、用于场景规划的高级算法、协作交互、易操作的界面、以及基于云端的交付，全部集成到一个平台之中，并通过与 Python / R 等编程语言集成，使得数字大脑平台既有开箱即用的算法可供用户调取，也可定制开发定制化算法，或与客户的数据科学家一起开发相应算法。同时，在 o9 系统中还可轻松复制创建新的场景，在新场景种进行各种操作，如：更改参数，重新运算等，然后在同一界面中选择多个场景进行相互比较。此外，o9 的数字大脑平台也具有灵活性和可扩展性，客户可以先部署一个 o9 模块，搭建该模块所需的企业知识图谱，再在需要的时候进一步扩展。借助于 o9 提供的数字大脑平台和人工智能数字化解决方案，企业发现新需求和新风险会变得更加及时和准确，决策流程也将变得更快、更智能。

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内外部数据支撑数字大脑准确预测

当前，零售、消费、工业制造、半导体、生命科学、汽车、电信和石油等不同行业的公司都在利用 o9 的数字大脑平台来提升供应链、商业和综合业务规划能力。在微软等全球合作伙伴的支持下，o9 也由此成为 Gartner“S&OP 魔力象限”中领导者行列在愿景的完整性维度里评分最高的品牌，通过领先的科技服务助力客户在商业上取得成功。

来源：Gartner

以汽车制造为例，据估计，平均每辆汽车大约由 10000 个不可拆卸的独立零件组成，而结构复杂的特种车，如 F1 赛车等，其整车的独立零部件数量可达 2 万余个。汽车零部件数量越多，通常意味着性能越好，但同时也意味着对零部件供应链和厂商的要求也更高。

对于汽车行业发动机、变速箱和底盘应用领域高精密产品与系统的知名供应商舍弗勒来说，在过去，舍弗勒遍布各地的工厂都在用电子表格提交相应的预测数据，由于只能依赖手工去检测各种放在表格里的能力数据，导致舍弗勒的集成执行系统（SAP APO）出现了瓶颈，也导致其需求预测缺乏整体一致性。虽然舍弗勒从供应商那里采集到了很多市场数据，但还需要和大量的不同 OEM 厂商之间通过 EDI（电子数据交换）传输数据，也不能利用这些数据提高预测的准确率。

如今，舍弗勒正在使用 o9 的数字大脑平台做需求预测、高阶产销协同计划、产能分析、趋势分析等，并使用 o9 提供的机器学习算法在同一个平台上自动整合 OEM 厂商的预测， 然后发送到多家工厂用于识别预测的不匹配之处，也能够轻松地将外部数据供应商提供的数据整合到计划流程中，从而梳理简化“根据整车需求引入大数据预测后推算出所有生产部件”的预测。同样，借助 o9 提供的企业知识图谱，舍弗勒能够运行产能分析和完整的产销运营计划流程，最终实现预测准确率提升大于 10%，计划员生产效率较之前提高 5-15%，在高自动化的任务方面，比初始基线预估提升 5-15%。

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与合作伙伴一同助力企业决策转型

在舍弗勒之外，更多拥有复杂供应链的公司也在通过使用 o9 的数字平台建立企业数据和知识的实时数字化模型，帮助自身发掘需求和供应方面的风险和机会，并利用数字孪生实时评估假定场景，以便在面临一系列供需场景时做出更好、更快的供应链决策。为了给客户持续提供优质的服务，o9 需要与具备硬科技实力的公司深入合作，进一步打造更加高效并契合客户需求的产品，而微软就是 o9 的选择之一。

来源：o9

在 o9 为客户提供的产品和服务中，集成了微软 Teams、Power BI、Azure 等各类服务和能力。如今，在与微软的多年合作中，o9 已经成为微软最高级别的合作伙伴，被微软介绍给正在或考虑进行供应链计划分析转型的客户；另一方面，o9 也将微软作为首选云解决方案（通过客户端或者 o9 的 Azure 租户）供应商，其客户已经可以直接在微软云市场上购买 o9 的产品和服务，微软的产品套件通过与 o9 的原生集成也可以为客户提供更多价值。

在未来，o9 的另一个目标就是推动其供应链走向更可持续的运营模式，将可持续指标和流程无缝嵌入到供应链规划中。为此，o9 将利用数字孪生模型构建并计算一系列可持续发展 KPI，根据设定的目标进行跟踪，然后再将这些与传统的供应链 KPI 进行平衡，通过智能匹配需求和供应，并在整个综合供应链中推动客户、内部利益相关者和供应商之间更有效的协调合作，使得客户能够从数字大脑平台提供的决策中获得重大价值。

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原文标题：【制造业成功案例】从“人智”到“数智”，o9 为企业决策提供数字大脑

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