5-1 决策智能在制造领域的生产运营实践.pdf

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1、决策智能在制造领域的生产运营实践黄翔 杉数科技 副总裁|01前言：智能制造发展规划“十四五”已明确推进智能制造的总体路径02制造业对决策智能的需求如何落地？如何论证有效性？数据质量不佳，怎么办？03汽车行业案例实践多个汽车行业主机厂实践案例04化工行业案例实践六国化工端到端供应链数智化转型深度剖析目录CONTENT|01前言：智能制造发展规划“十四五”已明确推进智能制造的总体路径|“十四五”智能制造发展规划智能制造已上升成为国家战略层次的需求推进智能制造的总体路径是:立足制造本质，紧扣智能特征，以工艺、装备为核心，以数据为基础，依托制造单元、车间、工厂、供应链等载体，构建虚实融合、知识驱动、动

2、态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统，推动制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革。n转型升级成效显著。70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。制造业企业生产效率、产品良品率、能源资源利用率等显著提升，智能制造能力成熟度水平明显提升。n供给能力明显增强。智能制造装备和工业软件技术水平和市场竞争力显著提升，市场满足率分别超过70%和50%。培育150家以上专业水平高、服务能力强的智能制造系统解决方案供应商。n基础支撑更加坚实。建设一批智能制造创新载体和公共服务平台。构建适应智能制造发展的标准体系 和网络基础设施，完成200项以上国家

3、、行业标准的制修订，建成120个以上具有行业和区域影响力的工业互联网平台。2025年三项具体目标|02制造业对决策智能的需求如何落地？如何论证有效性？数据质量不佳，怎么办？|智能制造解决的问题，就是企业发展过程中端到端价值链之间的平衡与优化!#$%&()*)+,-.)*)/0)*)1234&(世界经济论坛定义了“灯塔工厂”端到端价值链创新的五种途径：需求预测实时库存管理（内部/外部）使用数字孪生进行动态生产计划安排动态网络优化预见性库存补货利用分析进行动态仓库资源规划和调度动态仿真用于仓储设计无人工介入主生产计划（分配到工厂）数字化综合业务规划闭环规划端到端实时供应链可视平台利用高级分析优化分

4、销制造和分销布局利用高级分析优化生产计划|Descriptive数据数据采集与管理规律性分析决策建模与求解Predictive分析Prescriptive决策技术难度对于企业的价值HindsightForesightInsight数据化智能决策的三级跳了解世界 认识世界 改变世界大数据时代决策的硬件基础。数据时代驱动公司的原燃料。通常由计算机和信息科学技术完成数据收集与管理将数据中信息提取，了解事物背后的规律。通常由统计和机器学习技术完成规律性分析核心决策往往有较高的复杂度，受诸多决策因素影响，且决策因素之间关系复杂，因此，从规律到决策的演化往往需要极强的建模及求解能力支撑。通常由运筹学和优化

5、技术完成决策性分析数据描述规律分析决策分析智能决策+=智能制造本质上是智能决策的问题|智能制造本质上是智能决策的问题输入数据约束条件优化目标l 销售需求数据l 生产能力数据l 物流运输数据l 仓储库存数据l 成本/排放因子l 生产能力限制l 生产平滑约束l 物料限制约束l 运输能力限制l 交付周期约束l 生产/仓储/运输费用l 碳排放量l 整体经营目标模型数据求解器最优解约束条件/边界条件优化目标优化求解|更加稀缺的资源分配将在未来一段时间持续影响着企业进行经营决策在双碳政策、原材料供应波动、限电、全球经济衰退的影响下，【所有制造业】将面临更艰难的挑战！两年平均经济增速2017-2019平均2

6、02020212022H1GDP6.6%2.3%8.1%2.5%工业领域6.2%2.4%9.6%3.4%社会消费品9.0%-3.9%12.5%-0.7%固定资产投资6.2%2.7%4.9%6.1%出口额6.1%4.0%21.2%13.2%进口额9.8%-0.7%21.5%4.8%人均可支配收入6.5%4.7%9.1%4.7%财政收入5.8%-3.9%10.7%-10.2%财政支出8.2%2.8%0.3%5.9%数据来源:国家统计局报告工业生产、出口成为拉动疫情后中国经济复苏的主要动力，但未来增速可能有所放缓。受双碳政策、原材料供应与价格波动、电力限制以及可能的全球经济衰退等因素影响，如何在有限