杉數(shù)科技發(fā)布兩大決策優(yōu)化產(chǎn)品:計劃宇宙和杉數(shù)數(shù)弈,為企業(yè)增長提供智能決策新引擎
當(dāng)變化迅速的需求、品種繁雜的原材料、多條工序產(chǎn)線,以及五花八門的渠道交織在一起時,企業(yè)決策的復(fù)雜程度究竟會有多高?
以一家整車企業(yè)為例,生產(chǎn)一輛汽車需要大約1萬多個零部件,牽扯到數(shù)百家供應(yīng)商,從沖壓、焊裝、涂裝再到總裝,四大工藝上百條產(chǎn)線,如何最大化利用現(xiàn)在產(chǎn)能,以最小的單車生產(chǎn)成本在最短時間內(nèi)制造出最多數(shù)量的汽車是擺在整車企業(yè)面前的一道難題。
再以零售消費品企業(yè)為例,單單一個消費品牌可能就要涉及到數(shù)百個SKU的產(chǎn)品,每款產(chǎn)品又會涉及到20-40種左右的原料供應(yīng),每款產(chǎn)品原材料的配比又不盡相同。消費品企業(yè)的供應(yīng)鏈和市場需求預(yù)測可謂是“動一發(fā)而牽全身”。
可以看出,無論是制造業(yè)企業(yè),還是消費品企業(yè),如何提升決策水平、優(yōu)化各類資源調(diào)度成為企業(yè)降本增效的重點和難點,也是企業(yè)突破增長瓶頸的破局點。
企業(yè)決策需要照顧到生產(chǎn)、供應(yīng)、渠道等方方面面,不能只關(guān)心“一城一地”的得失,更需要從經(jīng)營決策的總體層面出發(fā),跨越數(shù)字鴻溝,充分利用數(shù)據(jù)和算法,通過提升決策智能化水平來實現(xiàn)全局優(yōu)化。
杉數(shù)科技作為智能決策領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè),在運籌優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域具備卓越的技術(shù)創(chuàng)新和工程實踐能力,可以為企業(yè)提供智能決策技術(shù)支持,助力企業(yè)加速實現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營、供應(yīng)鏈管理等方面的決策智能化。
杉數(shù)科技由四位斯坦福大學(xué)博士創(chuàng)立。創(chuàng)始人團隊葛冬冬教授師承國際運籌學(xué)領(lǐng)域頂級泰斗葉蔭宇教授(馮·諾依曼理論獎得主),在線性規(guī)劃、優(yōu)化算法、運籌學(xué)等領(lǐng)域具備卓越的原始創(chuàng)新能力。

面向制造業(yè)企業(yè)和消費品企業(yè)決策智能化的需求,杉數(shù)科技在3月30日舉辦的2023智能決策前沿峰會上推出了杉數(shù)數(shù)弈和Planiverse計劃宇宙兩大產(chǎn)品。

杉數(shù)數(shù)弈圍繞工業(yè)場景需求,支持制造業(yè)企業(yè)多種交付模式(MTS/MTO/ATO/ETO)的最優(yōu)生產(chǎn)計劃,幫助企業(yè)實現(xiàn)前瞻性的最優(yōu)產(chǎn)線產(chǎn)能規(guī)劃、精準(zhǔn)可執(zhí)行的多工廠最優(yōu)協(xié)同調(diào)度、設(shè)備級排產(chǎn)、工序級排班。
Planiverse計劃宇宙產(chǎn)品面向消費場景應(yīng)用,可以為企業(yè)提供需求預(yù)測的協(xié)同機制和一致性需求計劃、貫通需求、生產(chǎn)、庫存、調(diào)撥、履約的一體化供應(yīng)鏈計劃等,幫助消費品企業(yè)高效應(yīng)對動態(tài)變化的市場需求。
自主研發(fā)智能決策核心技術(shù),達(dá)到國際領(lǐng)先水平智能決策技術(shù)的核心在于將運籌優(yōu)化和機器學(xué)習(xí)等前沿人工智能技術(shù)的深度融合。在數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器領(lǐng)域,杉數(shù)科技于2019年推出了國內(nèi)首個自主研發(fā)的數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器“Cardinal Optimizer”(COPT)1.0版本,包含線性規(guī)劃單純形法和混合整數(shù)規(guī)劃求解器。
2023年3月30日,杉數(shù)科技宣布將在今年4月初正式發(fā)布COPT 6.5版本。COPT 6.5版本在線性規(guī)劃、凸二次規(guī)劃和二次約束規(guī)劃、半定規(guī)劃、混合整數(shù)凸二次約束規(guī)劃方面均取得國際權(quán)威數(shù)學(xué)優(yōu)化軟件測評全球第一名的成績,混合整數(shù)規(guī)劃求解的綜合性能全球排名第二。

COPT求解器不僅填補了國產(chǎn)求解器的諸多空白,突破了卡脖子問題,其大部分求解性能已比肩甚至超越了國際先進(jìn)求解器。
該求解器是杉數(shù)科技提供決策服務(wù)的底層核心技術(shù),可將決策問題抽象為數(shù)學(xué)模型,并基于數(shù)據(jù)與優(yōu)化算法求解,幫助企業(yè)找到最佳的決策方案。該產(chǎn)品可針對大規(guī)模優(yōu)化問題實現(xiàn)高效的數(shù)學(xué)規(guī)劃,解決變量和約束數(shù)量達(dá)到幾十萬或者以上級別的優(yōu)化算法問題。
如果說機器學(xué)習(xí)技術(shù)適用于預(yù)測,那么優(yōu)化算法更適用于企業(yè)企業(yè)場景問題的求解。杉數(shù)科技從數(shù)據(jù)、模型和求解器三個層面將機器學(xué)習(xí)與運籌優(yōu)化技術(shù)融合起來,不斷提升智能決策技術(shù)的效率和可靠性。
扎根產(chǎn)業(yè)實際業(yè)務(wù)場景,杉數(shù)科技為企業(yè)決策裝上“智能大腦”2022年初,國務(wù)院發(fā)布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》強調(diào),有條件的大型企業(yè)要形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策能力,提升企業(yè)整體運行效率和產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同效率。
在幫助企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、實現(xiàn)智能化決策的過程中,杉數(shù)科技認(rèn)為既要提供標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化的核心工具軟件,例如優(yōu)化求解器,也要提供服務(wù)于應(yīng)用場景全流程的管理軟件和服務(wù)。這種產(chǎn)品業(yè)務(wù)模式在杉數(shù)科技內(nèi)部被稱為“發(fā)動機+整車”的模式。
因此,要想助力企業(yè)實現(xiàn)決策智能化,除了具備智能決策的核心技術(shù)能力之外,還要能匹配企業(yè)的實際業(yè)務(wù)需求,在與企業(yè)業(yè)務(wù)人員的交互過程中提煉出企業(yè)決策時隱含的需求約束條件,最終將企業(yè)經(jīng)營的實際過程抽象成可以優(yōu)化的決策方案和流程。
杉數(shù)科技在汽車、零售、鋼鐵、能源電力等領(lǐng)域服務(wù)了大量頭部企業(yè)客戶,將智能決策技術(shù)與各領(lǐng)域業(yè)務(wù)場景深入結(jié)合,積累了廣泛而深入的行業(yè)經(jīng)驗。
近年來,制造業(yè)企業(yè)和零售消費品企業(yè)對于數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的需求極為迫切,已經(jīng)成為企業(yè)的必答題和搶答題。
杉數(shù)科技也正是瞄準(zhǔn)了制造業(yè)企業(yè)和零售消費品企業(yè)劃分出了兩條核心業(yè)務(wù)線。其中一條業(yè)務(wù)線是服務(wù)于零售、物流行業(yè)的供應(yīng)鏈領(lǐng)域,另一條業(yè)務(wù)線則服務(wù)于制造業(yè)的生產(chǎn)制造領(lǐng)域。
面向零售快消的決策優(yōu)化場景,杉數(shù)科技推出的杉數(shù)Planiverse計劃宇宙產(chǎn)品可以助力零售消費品企業(yè)加速實現(xiàn)需求預(yù)測、渠道管理、庫存管理等方面的決策智能化。
在過去7年,杉數(shù)與零售消費品領(lǐng)域數(shù)十家頭部企業(yè)達(dá)成了合作。杉數(shù)科技在需求量預(yù)測、庫存配置、收益管理、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、自動補貨等的核心決策環(huán)節(jié)方面,可以實現(xiàn)顯著超越傳統(tǒng)人力經(jīng)驗的決策效率和效果,幫助消費品企業(yè)快速響應(yīng)復(fù)雜多變的市場需求。

雀巢、好麗友、伽藍(lán)等企業(yè)客戶表示杉數(shù)科技已經(jīng)擁有一套從業(yè)務(wù)梳理、方案設(shè)計到產(chǎn)品和算法實施的完整方法論和落地經(jīng)驗,可以很好地滿足企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實際需求。
杉數(shù)科技為雀巢電商團隊搭建了電商智能需求計劃協(xié)同平臺,幫助雀巢提升了線上全渠道的需求管理能力,打通雀巢各個電商渠道的市場數(shù)據(jù),并在平臺中內(nèi)嵌杉數(shù)科技自研的智能需求預(yù)測算法,利用系統(tǒng)數(shù)據(jù)的透傳進(jìn)行預(yù)測,使得雀巢電商需求計劃準(zhǔn)確度得到大幅提升。
制造業(yè)方面,杉數(shù)科技推出的杉數(shù)數(shù)弈智能制造決策平臺,可以基于運籌優(yōu)化+機器學(xué)習(xí)算法模型為企業(yè)提供生產(chǎn)決策建議,兼顧物料成本和生產(chǎn)產(chǎn)能等方面實現(xiàn)全局優(yōu)化,也可以為企業(yè)提供中長期生產(chǎn)、采購、庫存計劃的決策支持,幫助企業(yè)實現(xiàn)上下游供應(yīng)鏈的協(xié)同融合。

依托強大的核心運籌優(yōu)化模型與求解算法設(shè)計能力,杉數(shù)科技團隊可以把各種生產(chǎn)運營決策問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)規(guī)劃問題進(jìn)行求解優(yōu)化,從而在決策層面實現(xiàn)從人工主導(dǎo)到數(shù)據(jù)算法主導(dǎo)的轉(zhuǎn)變,幫助制造業(yè)企業(yè)的各個工廠進(jìn)行更高效的協(xié)同,降低供應(yīng)鏈遲滯,減少機器空轉(zhuǎn)及人工干預(yù),幫助工廠減少產(chǎn)能損失,提升訂單滿足率。
例如在上汽通用的業(yè)務(wù)場景中,杉數(shù)科技成功將覆蓋上汽通用所有工廠各個車間的50多種業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為各類資源約束條件,成功構(gòu)建了排序計劃算法模型。在此基礎(chǔ)上,依托智能決策技術(shù)打造整車數(shù)字化排產(chǎn)系統(tǒng)在上汽通用凱迪拉克工廠成功上線。
杉數(shù)科技助力企業(yè)提升決策水平,做到心中有“數(shù)”企業(yè)經(jīng)營決策方式正在從以人的經(jīng)驗為決策主導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)、算法為主導(dǎo)。隨著企業(yè)競爭環(huán)境日趨激烈、市場需求快速變化、企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長,如何利用好數(shù)據(jù)做出全局最優(yōu)的決策,已經(jīng)成為企業(yè)核心競爭力的重要組成部分。
在消費品領(lǐng)域,伽藍(lán)集團就對杉數(shù)科技表達(dá)了自身關(guān)于決策智能化的訴求。伽藍(lán)集團業(yè)務(wù)模式復(fù)雜度日益增加,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵就是要打造出一個準(zhǔn)確統(tǒng)一的供應(yīng)鏈計劃平臺。
伽藍(lán)業(yè)務(wù)需求的一方面是實現(xiàn)供應(yīng)鏈的精準(zhǔn)供應(yīng),即如何讓伽藍(lán)的庫存可以布局得更加的精準(zhǔn),比如布局在哪個城市的哪個分倉,商品數(shù)量供應(yīng)多少,在什么時間節(jié)點開始備貨等。
供應(yīng)鏈的另一頭連接的就是市場需求的預(yù)測。需求預(yù)測要將線下商超和線上電商等不同渠道之間的差異性,以及銷售的季節(jié)性一并考慮進(jìn)去,同時還要結(jié)合SKU的不同品類。這就需要企業(yè)能夠制定出更加準(zhǔn)確、更富有時效性和一致性的需求預(yù)測和需求計劃,如此才能夠更好地滿足不同地區(qū)消費者、不同銷售渠道對不同商品的需求。
杉數(shù)科技為伽藍(lán)打造了供應(yīng)鏈智能化決策平臺,為伽藍(lán)裝上了供應(yīng)鏈決策的“智慧中樞”,實現(xiàn)了伽藍(lán)全品牌需求計劃、供應(yīng)計劃、倉儲計劃的自動化和智能化,幫助伽藍(lán)集團提升了企業(yè)整體運營體系的決策效率和決策質(zhì)量。
決策水平?jīng)Q定了企業(yè)經(jīng)營效益的好壞。決策效率越高,企業(yè)越能及時匹配市場的需求;決策效果越好,企業(yè)資源配置效率更高,所獲得的收益也就越大。因此,利用好數(shù)據(jù)這一新型生產(chǎn)要素的價值,關(guān)鍵是要將數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)實際的業(yè)務(wù)決策場景中。
當(dāng)前企業(yè)經(jīng)營決策通常面臨多種資源條件約束和多目標(biāo)優(yōu)化的復(fù)雜情形,這些都已經(jīng)超出人的經(jīng)驗和簡單數(shù)字化工具的適用范疇。杉數(shù)科技通過提供統(tǒng)籌全局的智能決策平臺來幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)決策分析的閉環(huán),提升企業(yè)經(jīng)營決策的效率和效果。
杉數(shù)科技在服務(wù)某ICT企業(yè)時,幫助企業(yè)客戶打造了多工廠協(xié)同排產(chǎn)及生產(chǎn)庫存優(yōu)化平臺,取代了原有的基于規(guī)則和經(jīng)驗的傳統(tǒng)APS軟件,將企業(yè)訂單滿足率提升20%,產(chǎn)能損失率降低30%,人工排產(chǎn)干預(yù)度降低70%,生產(chǎn)仿真速度提升15倍以上,大幅提升了企業(yè)整體經(jīng)營效率和效益。

歷經(jīng)7年的發(fā)展,杉數(shù)科技已經(jīng)在底層核心技術(shù)、行業(yè)解決方案、業(yè)務(wù)應(yīng)用場景三方面形成了深厚積淀,發(fā)展勢頭迅猛。2022年,杉數(shù)科技在零售消費、工業(yè)制造、能源電力、軌道交通等領(lǐng)域均成功落地多個項目,與多家行業(yè)頭部企業(yè)達(dá)成合作,業(yè)務(wù)范圍和市場規(guī)模都在進(jìn)一步擴大。杉數(shù)科技年營收增速保持在50%以上。

在3月30日舉辦的2023杉數(shù)科技智能決策峰會上,杉數(shù)科技宣布已完成總?cè)谫Y額近5億的C2及C2+輪融資。C2輪領(lǐng)投方為越秀產(chǎn)業(yè)基金,跟投方為廣汽資本和方正證券投資,C2+輪領(lǐng)投方為國開制造業(yè)基金,跟投方包括華智興瑞、中金浦成、中金匯融、國藥中金、鞍鋼投資和中色資產(chǎn)多家投資機構(gòu)。
未來,杉數(shù)科技將繼續(xù)研發(fā)運籌優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)等核心技術(shù),并將前沿技術(shù)與產(chǎn)業(yè)實際需求適配,為企業(yè)經(jīng)營決策提供“加速器”和“倍增器”,助力中國企業(yè)早日實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化變革。
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