外资制造业可利用AI提升决策能力

作者：曹文瑞，IBM 大中华区大数据与人工智能产品线数据科学家

本文作者简介：

曹文瑞，IBM 大中华区大数据与人工智能产品线数据科学家，毕业于纽约大学。在外资银行与金融科技行业有多年算法工程师的经验，在大数据单机计算的分布式改造与人工智能应用落地有丰富的经验。现在专注于大数据计算、人工智能和运筹优化等相关技术支持和客户服务工作。

2024年 11月 1日，《外商投资准入特别管理措施（负面清单）（2024年版）》正式施行，制造业领域外资准入限制实现“清零”。中国经济持续复苏，外资企业虽然面临诸多挑战，但国家政策的积极信号为其深耕中国市场提供了重要机遇。面对当下的政策红利，外资企业在应对当前复杂多变的经营环境的同时，需抓住政策红利带来的机遇实现高效增长。而人工智能（AI）辅助的运筹优化技术，正是帮助制造型企业提升决策能力、实现精细化管理的直接且有效的手段。

运筹优化技术是一种利用数学模型和算法，在有限资源下寻求最佳决策的技术，广泛应用于物流、生产、金融等领域。运筹优化能够帮助解决复杂的优化问题，例如资源分配、路径规划、生产调度等，以提高效率、降低成本或实现其他目标。通过运筹优化技术，企业可以提升有限资源的配置效率，快速适应市场变化。尤其在竞争日益激烈的存量市场中，灵活精准的规划与决策能力无疑是企业保持竞争力的关键。

对于很多生产制造型外资企业，整合需求和供应信号以优化供应和分销网络、提升供应链的可视性和效率既是挑战也是机遇。

挑战

多层级供应链结构的透明性不足：供应链通常涉及多级供应商和分销商，对上游供应商的原材料来源、生产能力以及下游客户需求的实时动态缺乏透明度，难以及时应对风险。

应对全球供应链中断：全球供应链易受自然灾害、疫情、国际冲突等突发事件的影响，外资企业在应对这些事件时，会缺乏敏捷反应能力和替代资源的可视性。

成本与效率的平衡：外资企业面临在成本控制、快速交付和服务质量之间取得平衡的挑战，而传统供应链模式往往难以同时兼顾这三者。

数据孤岛与系统整合困难：外资企业通常在全球范围内运营，供应链涉及多国家、多区域、多系统，数据标准不统一、接口复杂，导致数据整合困难，可视性受限。

趋势

同时在行业中，又普遍存在着区域化与本地化供应链应对全球风险，可持续发展和 ESG 合规实现绿色供应链，供应链弹性增强提高灵活性与风险应对能力，数字化转型与智能供应链通过新技术实现透明度和响应速度等趋势。

在这样的挑战与趋势下，在供应链的流程中，哪些环节我们可以采取一些运筹优化的手段来帮助我们实现端到端的价值链优化呢？

1.网络优化

网络优化主要是关于如何设计整个供应链网络的最有效方式。比如说需要决策新仓库的选址，仓库的区域分配等。网络优化最大的挑战是如何验证新仓库的位置及其相关的资本支出成本的合理性，而且要权衡额外成本（更多仓库更接近客户）与服务水平提高（更短的交货时间）。

2.生产计划与调度

生产计划与调度本质上是帮助公司找出生产产品的最佳方式，考虑到所有的资源、交期以及一切限制， 特别是当意外问题出现时。在许多情况下，简单地创建一个可执行的计划都很困难，更难的是跟上业务的动态特性，并在有紧急订单到来、某些零件未按时交付、机器故障等情况下重新安排计划。

3.运输计划

运输计划主要是帮助企业找到一种最具成本效益的方式来移动产品，而不会牺牲速度或可靠性。运输规划是所有与物流相关的业务部门中的核心活动。企业大多数规划过程都是使用电子表格等工具手动进行的，这样难以统筹的全局考虑到各种限制。使用运筹的方法对于运输计划进行建模，企业可以在服务相同客户的同时总里程的减少，特别是空载里程的减少。

4.销售与运营计划

S&OP 主要是确保销售预测和生产能力保持一致。企业要尽可能确保能够满足需求而不至于过度生产。它包括定量预测，需求计划，运营计划，财务分析四大步骤。为了高效地平衡供需并确定在哪些地点生产哪些产品，需要一个优化分析解决方案。运营计划的制定通常会有多个产能限制，使得无法满足所有需求。发生这种情况时，企业需要能够确定哪些订单可以满足，哪些订单会被延迟或需要请求延长交付日期。

5.多层库存优化

库存的层级代表供应链中的不同阶段。多层库存优化帮助企业优化各个阶段的库存水平。企业想确保能够满足客户需求，同时避免不必要的成本或浪费。对于库存的通盘考虑，带来的收益也是巨大的，不管是在提高库存可用性上，还是降低加急成本上，而且还释放了现金流减少资金成本。

曾经有一个跨国药企的疾控产品业务占其业务的 50%，该业务的运营模式在 2017年发生了巨大的变化。2017年以后国家的政策要求，客户的疾控产品的供应模式，从以前的只需要供给两个分销商，变成必须得直供全国的 2,000多家疾控中心。这就导致客户的供应链的结构发生了重大的变化，当时他们的中央存储是不能满足需求, 也不是最高效的。

通过优化技术帮助客户实现供应链网络规划的优化，帮助客户解决了供应链应该怎样去布局，比如全国需要部署几个中央存储，位置选在那里，这样的供应网络是否足够覆盖现有客户。

当客户确定好中央存储的布局后，客户接下来就想要对他的运输网络也进行相应的优化。客户想要解决在日常运营层面，补货计划和配送路径如何制定才是对于运营成本最有效的降低。在这个场景中要综合考虑从工厂到中央存储的补货成本、补货频次、产品数量，运输过程中的时间、频率、车辆类型、配送收获时间窗口。

客户通过网络规划和运输规划两个项目，对供应链的布局进行了整体的改造，并且在运输过程中所需车辆降低了 28%，然后运输的总距离下降了 40%。

上文提到的各种优化场景中，经过将真实的业务场景通过数学或者代码的语言表达出来，就可以送入求解器去进行求解了。IBM CPLEX 是一款技术领先的优化求解器，以卓越的求解性能和灵活性著称，即使在超大规模和高度复杂的优化场景中，也能快速生成高质量的解。此外，CPLEX 提供丰富的调试和性能调优工具，使用户可以深入理解模型行为并优化求解性能。作为业界公认的高效可靠工具，CPLEX 是帮助企业实现精益决策的理想选择。

面对挑战与机遇并存的市场环境，外资企业应充分利用政策支持与技术优势，不仅化解经营压力，更要在中国市场实现长远发展。

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