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制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展期，智能決策推動數(shù)智化轉(zhuǎn)型。企業(yè)變革需全鏈路體系，國內(nèi)研發(fā)求解器，助企業(yè)突破。

在制造業(yè)步入高質(zhì)量發(fā)展這一戰(zhàn)略機(jī)遇期，智能決策正逐步成為助推制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的全新動能，其背后的驅(qū)動因素主要體現(xiàn)在以下方面：

一、企業(yè)管理模式的深度變革

企業(yè)已從傳統(tǒng)的線性增長模式，轉(zhuǎn)而構(gòu)建復(fù)雜能力網(wǎng)絡(luò)。多產(chǎn)業(yè)協(xié)同的不斷深化、全球化供應(yīng)鏈的深度融合，以及生產(chǎn)方式朝著個(gè)性化、定制化、靈活化的方向深刻轉(zhuǎn)變，這些都要求企業(yè)打造一套能夠貫通戰(zhàn)略、市場、營銷、制造、原料等全鏈路的智能決策體系，以此來應(yīng)對愈發(fā)復(fù)雜的業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)與管理難題。

二、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與流程信息化的雙重奠基

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，借助傳感器、PLC、RFID 等先進(jìn)技術(shù)以及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的廣泛運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的快速采集、傳輸、存儲與處理，為流程的信息化改造筑牢了數(shù)據(jù)根基。在此前提下，企業(yè)通過 CRM、ERP、APS、MES、WMS、TMS 等信息系統(tǒng)，構(gòu)建起涵蓋供應(yīng)鏈全鏈條的信息化管理體系，達(dá)成了數(shù)據(jù)的無縫對接與高效流轉(zhuǎn)。更進(jìn)一步，企業(yè)憑借大數(shù)據(jù)、人工智能及運(yùn)籌優(yōu)化算法，引入決策優(yōu)化系統(tǒng)，將供應(yīng)鏈管理提升至智能化決策的新層級。

長期以來，一些國際品牌在國內(nèi)商業(yè)決策智能化市場占據(jù)主導(dǎo)地位，且設(shè)置了高昂的成本門檻。在此背景下，國內(nèi)企業(yè)積極開展工業(yè)級別求解器的自主研發(fā)，力求打破技術(shù)壟斷，降低應(yīng)用成本。近些年來，國內(nèi)企業(yè)紛紛開啟工業(yè)級別求解器的研發(fā)工作，助力智能決策技術(shù)在設(shè)備、生產(chǎn)、運(yùn)營、產(chǎn)業(yè)鏈等全場景實(shí)現(xiàn)賦能。從制造業(yè)智能決策的最佳實(shí)踐案例來看，智能決策已然助力領(lǐng)先企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)績提升與業(yè)務(wù)變革。

數(shù)據(jù)顯示了企業(yè)在多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上的提升潛力。這些指標(biāo)涵蓋了成本控制、產(chǎn)能利用、管控能力、履約率、可視化等方面，對于企業(yè)的整體運(yùn)營至關(guān)重要。

從重要性順序來看，降低總體擁有成本以 80% 的關(guān)注度位居首位。這表明企業(yè)在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，對成本控制的重視程度極高。降低成本可以提高企業(yè)的競爭力，增加利潤空間。提高產(chǎn)能利用率以 76% 的關(guān)注度緊隨其后，這意味著企業(yè)需要充分發(fā)揮現(xiàn)有設(shè)備和資源的潛力，提高生產(chǎn)效率。

提高集團(tuán)整體管控能力、提高訂單履約率和供應(yīng)鏈計(jì)劃及執(zhí)行可視化也都具有較高的關(guān)注度。這些指標(biāo)反映了企業(yè)在管理、運(yùn)營和供應(yīng)鏈方面的需求。良好的管控能力可以確保企業(yè)的各項(xiàng)活動有序進(jìn)行，提高訂單履約率可以增強(qiáng)客戶滿意度，可視化則可以幫助企業(yè)更好地了解供應(yīng)鏈的運(yùn)作情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取措施。

提高生產(chǎn)齊套率、提高庫存周轉(zhuǎn)率也不容忽視。生產(chǎn)齊套率的提高可以減少生產(chǎn)中斷，提高生產(chǎn)效率；庫存周轉(zhuǎn)率的提高可以降低庫存成本，釋放資金。

從邏輯順序來看，這些指標(biāo)之間存在著一定的因果關(guān)系。例如，提高產(chǎn)能利用率可以降低單位產(chǎn)品的成本，從而有助于降低總體擁有成本；提高生產(chǎn)齊套率可以減少庫存積壓，提高庫存周轉(zhuǎn)率。

同時(shí)，這些指標(biāo)也可以按照結(jié)構(gòu)順序進(jìn)行分類?？梢苑譃槌杀究刂啤⑿侍嵘?、管理優(yōu)化和可視化四個(gè)方面。每個(gè)方面都包含了多個(gè)具體的指標(biāo)，這些指標(biāo)相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了企業(yè)的整體運(yùn)營目標(biāo)。

通過對這些指標(biāo)的分析，我們可以提出以下建議：企業(yè)應(yīng)首先關(guān)注降低總體擁有成本和提高產(chǎn)能利用率，通過優(yōu)化生產(chǎn)流程、降低原材料成本等方式實(shí)現(xiàn)成本控制和效率提升。同時(shí)，加強(qiáng)集團(tuán)整體管控能力，提高訂單履約率和供應(yīng)鏈計(jì)劃及執(zhí)行可視化，以提高管理水平和客戶滿意度。此外，注重提高生產(chǎn)齊套率和庫存周轉(zhuǎn)率，優(yōu)化庫存管理，提高資金使用效率。

人工智能+制造業(yè)應(yīng)用挑戰(zhàn)

在制造業(yè)與人工智能融合的進(jìn)程中，諸多挑戰(zhàn)亟待解決。數(shù)據(jù)獲取難、場景融合難、安全性風(fēng)險(xiǎn)高以及組織制度滯后等問題，嚴(yán)重阻礙了制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。這不僅影響生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量與企業(yè)競爭力，還對數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)構(gòu)成潛在威脅。

從研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)來看，數(shù)據(jù)獲取及整合困難重重。制造業(yè)研發(fā)涉及眾多復(fù)雜數(shù)據(jù)，來源廣泛且格式多樣，整合難度大，制約了人工智能在研發(fā)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，場景復(fù)雜多變，不僅增加了人工智能與生產(chǎn)場景融合的難度，還帶來較高安全風(fēng)險(xiǎn)，如生產(chǎn)設(shè)備故障、數(shù)據(jù)泄露等，影響生產(chǎn)的穩(wěn)定性與安全性。運(yùn)營管理環(huán)節(jié)，組織制度明顯滯后于技術(shù)變革，傳統(tǒng)管理模式難以適應(yīng)人工智能驅(qū)動的生產(chǎn)流程，導(dǎo)致管理效率低下，無法充分發(fā)揮人工智能優(yōu)勢。產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節(jié)，客戶需求變化快且差異大，使得制造業(yè)難以通過人工智能精準(zhǔn)滿足客戶個(gè)性化需求，影響產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量與市場競爭力。

制造業(yè)期望值-持續(xù)尋求增長

盡管面臨挑戰(zhàn)，制造業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型上仍有積極期望。政策的正向引導(dǎo)、研發(fā)投入與資本投入的增加，共同推動著制造業(yè)升級與創(chuàng)新，以實(shí)現(xiàn)優(yōu)存量擴(kuò)增量的目標(biāo)。近年來，全國規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)在 R & D 經(jīng)費(fèi)支出與人員投入上逐年增長，對研發(fā)投入重視度不斷提高，也促使制造業(yè)專利申請數(shù)持續(xù)增加。未來，需針對各環(huán)節(jié)挑戰(zhàn)精準(zhǔn)施策，才能更好地推動制造業(yè)與人工智能深度融合，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。