智能决策白皮书要点解读:智能决策为何成为开年热词

智能决策白皮书要点解读:智能决策为何成为开年热词

  

  疫情加速全球产业链深度重构,市场供需两侧不确定因素增加;

  

  

  

  全球经济滞胀导致出口需求衰退,工业生产过热增长不可持续;

  

  

  

  行业整体产能过剩,产品同质化严重,绿色低碳转型迫切……

  

  

  

  新年伊始,各种挑战扑面而来。工业企业的每位高管都面临着一个必答题:如何加速塑造企业韧性来抵御市场风险,实现业务增长和绿色可持续发展?

  

  

  

  事实上,数字化转型已成为多重约束下寻求最优解的过程,工业互联网则被认为是数字化转型的基本路径和方法论,但是,为何“智能决策”被称为工业互联网时代的数智化核心?

  

  

  

  权威研究咨询机构爱分析、国内领先的智能决策技术企业杉数科技和工业互联网平台企业卡奥斯联合发布《2022工业“智能决策”白皮书》,直面市场关切,聚焦工业企业数智化转型建设中的智能决策问题,梳理工业智能决策的应用价值和落地方法论,期望在专业研究数据和观点支持下,帮助工业企业家探寻转型升级的路径参考,带给大家思维战略上的引导。

  

  

  

  工业互联网智能化的价值核心:智能决策

  

  

  

  作为新一代信息技术与制造业融合的产物,工业互联网被誉为新时代企业数字化转型的底座,是工业企业降本增效的基础设施。在中国,工业互联网已经被连续四年写入《政府工作报告》,其政策环境、基础设施建设、融合应用、产业新生态等得到全面深化,并且对我国GDP也产生巨大带动作用。

  

  

  

  本报告为重视工业互联网平台建设的企业发展阐明了核心理念:工业互联网发展路径是从信息化、数字化走向智能化,而能否成功转型,智能决策是转型的价值核心。自2018年前后,随着AI开始与工业场景融合发展,开启了工业互联网智能化建设时期,并且工业企业的数字化建设与智能化建设是相辅相成,呈现螺旋上升态势。

  

  

  

  工业互联网智能化体现在感知控制、数字模型、决策优化三个基本层面,基于海量工业数据全面感知,通过端到端的数据深度集成与建模分析,实现核心环节智能优化与决策,由下而上的信息流与自上而下的决策流,共同构成了应用优化闭环。可以发现,以智能决策为核心的决策优化是工业互联网智能化的“大脑”,最大化发挥工业数据的价值,成为工业互联网价值实现的关键。

  

  

  

  该白皮书还明确给出了“智能决策”的定义,是指组织或个人综合利用多种智能技术和工具,基于既定目标,对相关数据进行建模、分析并得到决策的过程,用于解决新增长时代日益复杂的生产、生活问题。

  

  

  

  白皮书中提到,企业端诉求、技术变革与基础设施完善,共同推动智能决策时代到来。在应用侧,企业端的精细运营需求与决策复杂度的不断提升,让人工经验愈发难以应对;在供给侧, AI和大数据技术的不断突破,以及可分析的数据基础设施逐步完善,为数据驱动的智能决策提供了必要条件。

  

  

  

  管理层们所关心的大数据应用场景多数都可以使用智能决策技术进行赋能,比如,辅助管理层决策、运营分析与优化、智能营销、生产流程优化等等场景。相比传统决策的不清晰、效果差、难应变,智能决策会更透明、更优化、更敏捷。Gartner预测,到2023年,超过33%的大型机构将采用智能决策的实践。

  

  

  

  智能决策关键技术:机器学习+运筹优化

  

  

  

  智能决策之所以受到领先企业的关注和追捧,不仅是因为能够为企业带来快速的收益,还源于其机器学习+运筹优化的关键技术,既可以根据数据为业务作出预测,又可以针对业务场景问题进行理解及分析建模,进而得出最优解,两者深度融合为企业提供有依据、可解释的决策方案,并逐渐摸索出整个业务数智化升级的方向和步骤。

  

  

  

  智能决策流程,是将实际问题中的决策标的、约束、偏好及目标转化为数学模型,把决策问题与智能化手段和方法进行衔接的关键环节。在已经建立好的模型基础上输入数据,利用机器学习、运筹优化等技术,对模型进行高效求解。

  

  

  

  在高效求解方面,引入全自主研发数学规划求解器,辅助决策。求解器,被业内人士誉为实现智能决策的“计算芯片”,一直是IBM、Gurobi、Xpress等国外大厂处于先发和领先地位,在自主可控的大背景下,拥有自主知识产权的求解器对于中国工业智能化建设十分重要。近年来,以杉数科技、中科院、阿里达摩院、华为为代表的国内科技企业和机构先后研发了国产求解器,避免了“卡脖子”风险。

  

  

  

  智能决策场景落地:帮助工业企业实现业务变革

  

  

  

  在工业领域,如何将智能决策最终应用到企业生产的各个环节,针对不同的典型应用场景,一直缺少统一的归纳总结。本次的白皮书发布,从面向设备、生产、运营(市场、销售、供应链)及产业链四大维度对智能决策的场景落地做了详尽的解读,极具参考价值。虽然智能决策应以全局优化为目标,但企业也要想清楚,自己的决策导向要面向哪个维度来具体落地工业互联网,一把抓不太现实。报告中,专家建议工业企业可以根据业务场景数据基础完备程度和潜在收益ROI来综合考量。

  

  

  

  对于智能决策的落地价值,白皮书列举出了多行业多应用场景案例,具有高参考价值。例如面向生产的排产典型场景,相比传统排产模式,智能决策产销协同系统在主生产计划与高级排产排程间,加入采购计划、物料齐套计算模块,不仅可以指导长期采购备货,还能够进行需求波动监控,及时应对突发状况,指导合理安排生产,提升企业敏捷响应能力。

  

  

  

  目前,汽车、3C电子、化工、能源等各工业细分领域的行业龙头企业,已经抢先实践智能决策场景应用,如供应链协同、柔性生产等环节,业务价值显著,更有部分企业已经实现智能决策在产供销全流程渗透。

  

  

  

  选择拥有先进技术和丰富落地经验的合作伙伴,工业企业可以避免在智能化建设中陷入误区,有利于智能决策系统快速部署。该白皮书里也列举了多家龙头企业的真实应用案例和实施收益,全面展示智能决策加速数字化转型前后的鲜明对比。

  

  

  

  《2022工业“智能决策”白皮书》的推出,将为2022年开春的工业市场注入智能决策的新鲜血液,它的详实阐述与生动案例,将帮助工业企业高管们保持市场敏锐度、把握工业互联网智能化机遇,助大家探寻通过实施智能决策技术保持持续增长的方法论。欲了解更多白皮书干货信息,可以通过杉数科技官网渠道下载。

  

  

THE END
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