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外資制造業(yè)可利用AI提升決策能力

IBM中國 ? 來源:IBM中國 ? 2024-12-24 10:01 ? 次閱讀
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作者:曹文瑞,IBM 大中華區(qū)大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)品線數(shù)據(jù)科學家

本文作者簡介:

曹文瑞,IBM 大中華區(qū)大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)品線數(shù)據(jù)科學家,畢業(yè)于紐約大學。在外資銀行與金融科技行業(yè)有多年算法工程師的經(jīng)驗,在大數(shù)據(jù)單機計算的分布式改造與人工智能應用落地有豐富的經(jīng)驗。現(xiàn)在專注于大數(shù)據(jù)計算、人工智能和運籌優(yōu)化等相關技術支持和客戶服務工作。

2024年 11月 1日,《外商投資準入特別管理措施(負面清單)(2024年版)》正式施行,制造業(yè)領域外資準入限制實現(xiàn)“清零”。中國經(jīng)濟持續(xù)復蘇,外資企業(yè)雖然面臨諸多挑戰(zhàn),但國家政策的積極信號為其深耕中國市場提供了重要機遇。面對當下的政策紅利,外資企業(yè)在應對當前復雜多變的經(jīng)營環(huán)境的同時,需抓住政策紅利帶來的機遇實現(xiàn)高效增長。而人工智能(AI)輔助的運籌優(yōu)化技術,正是幫助制造型企業(yè)提升決策能力、實現(xiàn)精細化管理的直接且有效的手段。

運籌優(yōu)化技術是一種利用數(shù)學模型和算法,在有限資源下尋求最佳決策的技術,廣泛應用于物流、生產(chǎn)、金融等領域。運籌優(yōu)化能夠幫助解決復雜的優(yōu)化問題,例如資源分配、路徑規(guī)劃、生產(chǎn)調度等,以提高效率、降低成本或實現(xiàn)其他目標。通過運籌優(yōu)化技術,企業(yè)可以提升有限資源的配置效率,快速適應市場變化。尤其在競爭日益激烈的存量市場中,靈活精準的規(guī)劃與決策能力無疑是企業(yè)保持競爭力的關鍵。

對于很多生產(chǎn)制造型外資企業(yè),整合需求和供應信號以優(yōu)化供應和分銷網(wǎng)絡、提升供應鏈的可視性和效率既是挑戰(zhàn)也是機遇。

挑戰(zhàn)

多層級供應鏈結構的透明性不足:供應鏈通常涉及多級供應商和分銷商,對上游供應商的原材料來源、生產(chǎn)能力以及下游客戶需求的實時動態(tài)缺乏透明度,難以及時應對風險。

應對全球供應鏈中斷:全球供應鏈易受自然災害、疫情、國際沖突等突發(fā)事件的影響,外資企業(yè)在應對這些事件時,會缺乏敏捷反應能力和替代資源的可視性。

成本與效率的平衡:外資企業(yè)面臨在成本控制、快速交付和服務質量之間取得平衡的挑戰(zhàn),而傳統(tǒng)供應鏈模式往往難以同時兼顧這三者。

數(shù)據(jù)孤島與系統(tǒng)整合困難:外資企業(yè)通常在全球范圍內運營,供應鏈涉及多國家、多區(qū)域、多系統(tǒng),數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、接口復雜,導致數(shù)據(jù)整合困難,可視性受限。

趨勢

同時在行業(yè)中,又普遍存在著區(qū)域化與本地化供應鏈應對全球風險,可持續(xù)發(fā)展和 ESG 合規(guī)實現(xiàn)綠色供應鏈,供應鏈彈性增強提高靈活性與風險應對能力,數(shù)字化轉型與智能供應鏈通過新技術實現(xiàn)透明度和響應速度等趨勢。

在這樣的挑戰(zhàn)與趨勢下,在供應鏈的流程中,哪些環(huán)節(jié)我們可以采取一些運籌優(yōu)化的手段來幫助我們實現(xiàn)端到端的價值鏈優(yōu)化呢?

1.網(wǎng)絡優(yōu)化

網(wǎng)絡優(yōu)化主要是關于如何設計整個供應鏈網(wǎng)絡的最有效方式。比如說需要決策新倉庫的選址,倉庫的區(qū)域分配等。網(wǎng)絡優(yōu)化最大的挑戰(zhàn)是如何驗證新倉庫的位置及其相關的資本支出成本的合理性,而且要權衡額外成本(更多倉庫更接近客戶)與服務水平提高(更短的交貨時間)。

2.生產(chǎn)計劃與調度

生產(chǎn)計劃與調度本質上是幫助公司找出生產(chǎn)產(chǎn)品的最佳方式,考慮到所有的資源、交期以及一切限制, 特別是當意外問題出現(xiàn)時。在許多情況下,簡單地創(chuàng)建一個可執(zhí)行的計劃都很困難,更難的是跟上業(yè)務的動態(tài)特性,并在有緊急訂單到來、某些零件未按時交付、機器故障等情況下重新安排計劃。

3.運輸計劃

運輸計劃主要是幫助企業(yè)找到一種最具成本效益的方式來移動產(chǎn)品,而不會犧牲速度或可靠性。運輸規(guī)劃是所有與物流相關的業(yè)務部門中的核心活動。企業(yè)大多數(shù)規(guī)劃過程都是使用電子表格等工具手動進行的,這樣難以統(tǒng)籌的全局考慮到各種限制。使用運籌的方法對于運輸計劃進行建模,企業(yè)可以在服務相同客戶的同時總里程的減少,特別是空載里程的減少。

4.銷售與運營計劃

S&OP 主要是確保銷售預測和生產(chǎn)能力保持一致。企業(yè)要盡可能確保能夠滿足需求而不至于過度生產(chǎn)。它包括定量預測,需求計劃,運營計劃,財務分析四大步驟。為了高效地平衡供需并確定在哪些地點生產(chǎn)哪些產(chǎn)品,需要一個優(yōu)化分析解決方案。運營計劃的制定通常會有多個產(chǎn)能限制,使得無法滿足所有需求。發(fā)生這種情況時,企業(yè)需要能夠確定哪些訂單可以滿足,哪些訂單會被延遲或需要請求延長交付日期。

5.多層庫存優(yōu)化

庫存的層級代表供應鏈中的不同階段。多層庫存優(yōu)化幫助企業(yè)優(yōu)化各個階段的庫存水平。企業(yè)想確保能夠滿足客戶需求,同時避免不必要的成本或浪費。對于庫存的通盤考慮,帶來的收益也是巨大的,不管是在提高庫存可用性上,還是降低加急成本上,而且還釋放了現(xiàn)金流減少資金成本。

曾經(jīng)有一個跨國藥企的疾控產(chǎn)品業(yè)務占其業(yè)務的 50%,該業(yè)務的運營模式在 2017年發(fā)生了巨大的變化。2017年以后國家的政策要求,客戶的疾控產(chǎn)品的供應模式,從以前的只需要供給兩個分銷商,變成必須得直供全國的 2,000多家疾控中心。這就導致客戶的供應鏈的結構發(fā)生了重大的變化,當時他們的中央存儲是不能滿足需求, 也不是最高效的。

通過優(yōu)化技術幫助客戶實現(xiàn)供應鏈網(wǎng)絡規(guī)劃的優(yōu)化,幫助客戶解決了供應鏈應該怎樣去布局,比如全國需要部署幾個中央存儲,位置選在那里,這樣的供應網(wǎng)絡是否足夠覆蓋現(xiàn)有客戶。

當客戶確定好中央存儲的布局后,客戶接下來就想要對他的運輸網(wǎng)絡也進行相應的優(yōu)化??蛻粝胍鉀Q在日常運營層面,補貨計劃和配送路徑如何制定才是對于運營成本最有效的降低。在這個場景中要綜合考慮從工廠到中央存儲的補貨成本、補貨頻次、產(chǎn)品數(shù)量,運輸過程中的時間、頻率、車輛類型、配送收獲時間窗口。

客戶通過網(wǎng)絡規(guī)劃和運輸規(guī)劃兩個項目,對供應鏈的布局進行了整體的改造,并且在運輸過程中所需車輛降低了 28%,然后運輸?shù)目偩嚯x下降了 40%。

上文提到的各種優(yōu)化場景中,經(jīng)過將真實的業(yè)務場景通過數(shù)學或者代碼的語言表達出來,就可以送入求解器去進行求解了。IBM CPLEX 是一款技術領先的優(yōu)化求解器,以卓越的求解性能和靈活性著稱,即使在超大規(guī)模和高度復雜的優(yōu)化場景中,也能快速生成高質量的解。此外,CPLEX 提供豐富的調試和性能調優(yōu)工具,使用戶可以深入理解模型行為并優(yōu)化求解性能。作為業(yè)界公認的高效可靠工具,CPLEX 是幫助企業(yè)實現(xiàn)精益決策的理想選擇。

面對挑戰(zhàn)與機遇并存的市場環(huán)境,外資企業(yè)應充分利用政策支持與技術優(yōu)勢,不僅化解經(jīng)營壓力,更要在中國市場實現(xiàn)長遠發(fā)展。

關于 IBM

IBM 是全球領先的混合云、人工智能及企業(yè)服務提供商,幫助超過 175個國家和地區(qū)的客戶,從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察,簡化業(yè)務流程,降低成本,并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務、電信和醫(yī)療健康等關鍵基礎設施領域的超過 4000家政府和企業(yè)實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現(xiàn)數(shù)字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務發(fā)展的基石。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:把握政策利好時機:外資制造業(yè)可利用 AI 提升決策能力,重塑供應鏈價值

文章出處:【微信號:IBMGCG,微信公眾號:IBM中國】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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