联想：2022版供应链智能决策技术白皮书（41页）.pdf

1、联想供应链智能决策技术白皮书2022版主要观点01新时代下，供应链管理迎来诸多挑战，供应链决策难度指数级提升，如何决策成为供应链管理的主要难点。07联想以机器学习驱动的预测性分析技术能力包括因果推断与多特征、多层级下的概率性预测。04联想供应链智能决策的关键技术包括机器学习、机器学习驱动的运筹优化、机器学习驱动的预测性分析。10联想供应链智能决策技术方案用于物流规划与调度优化，通过对打包装箱、网络规划、运输配送环节的优化，推动物流环节走向绿色与智能。02数据挖掘分析、运筹优化等供应链决策技术一定程度上提高了供应链的决策水平与效率，但仍有待进一步发展。08联想供应链智能决策技术方案用于需求预测与

2、智能备货，可赋能企业的服务供应链与零售供应链，显著提升运营水平，降低成本。05联想面向智能决策的机器学习技术能力包括图神经网络、强化学习、多智能体学习。11未来，诸多的数字技术将与与机器学习、数据挖掘分析、运筹优化等决策技术进一步融合，持续提升供应链的智能决策水平。03智能化决策是供应链决策技术未来发展的重要方向，机器学习与传统决策技术的融合应用将推动供应链管理实现“智能决策”。09联想供应链智能决策技术方案用于物料管理与生产计划，可提升物料的分配与库存管理水平，并为制造业提供了更高效优质的生产计划决策。06联想以机器学习驱动的运筹优化技术能力包括在线优化与神经网络求解器。12未来，企业供应链

3、多个场景、多个环节的决策有望协同联动，智能决策将贯穿企业供应链管理全链条，实现一体化决策。13可靠性(Reliability)、可复用性(Reusability)、可调节性(Regulatability)、可信赖性(Responsibility)的“4R”能力是智能决策技术的未来发展方向。02主要观点供应链贯穿企业价值交付全过程，是企业实现业务愿景、促进价值增长一项关键职能，对企业的发展乃至生存至关重要。而随着业务场景的愈加复杂与商业环境的愈加多变，企业供应链管理正面临前所未有的挑战：需求多变难以预知、难以精细化管理、用户要求不断提升、市场环境不确定性加剧、网络结构愈加复杂、众多业务指标之间相

4、互制约、管理质量难以维持较高水平、供应链运营成本居高不下。供应链管理诸多挑战的背后，本质是复杂环境下供应链决策难度的指数级提升，传统的决策模式已难以应对日益复杂的供应链管理需求，如何决策成为供应链管理的主要难点。为了提高供应链决策的水平与质量，人们从统计学、运筹学、计算机科学等学科出发，对供应链决策问题展开了大量研究，以数据挖掘分析、运筹优化为代表的供应链决策技术的发展，也在一定程度上提高了供应链的决策水平与效率。但随着供应链管理问题的复杂度不断增加，以上技术也逐渐显露出局限与不足，供应链决策技术亟需进一步的发展。伴随着物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术的发展，以智能化为特征的第四次工

5、业革命正席卷全球，数字化、智能化技术正全面融入并改造着各个行业的管理运营模式。同样，供应链管理与决策的模式、方法决策的模式、方法也正迎来变革，智能化的决策正成为供应链决策技术未来发展的重要方向。智能化的决策，应当具备“数据驱动、科学精准、快速敏捷、自我演进”的特征，而以机器学习为代表的人工智能技术与数据挖掘分析、运筹优化技术的结合，正孕育出智能化的决策技术，为供应链决策提供了新的方法与工具。知名数据研究机构Gartner公布的2021年全球供应链25强排名中，联想集团第7次入选，位居第16名，是中国唯一上榜的高科技制造企业。联想通过创新的技术与解决方案，在复杂大环境影响下保持供应链韧性与高效，

6、在供应链的数字化、智能化发展方面具有深厚积累，在供应链智能决策技术方面拥有丰富的研究成果与实践经验。在此背景下，联想集团撰写了联想供应链智能决策技术白皮书，剖析了现代供应链管理决策所面临的难点与挑战，总结了联想供应链智能决策技术的创新与应用经验，并对智能决策技术在供应链的未来发展进行展望。联想期望通过本白皮书向社会各界分享联想在供应链智能决策技术方面的实践与思考，从而为各行各业供应链管理与决策的数字化、智能化转型提供参考借鉴与助力。引言03引言供应链智能决策技术的发展背景第一章供应链是指围绕核心企业，将供应商、制造商、分销商直到最终用户连成一体的功能网链结构。供应链贯穿从原材料或配套零件开始，