爱游戏-把握政策利好时机：外资制造业可利用AI提升决策能力，重塑供应链价值

[导读] 北京2024年12月23日 /美通社/ -- 2024年11月1日，《外商投资准入特殊治理办法（负面清单）（2024年版）》正式实施，制造业范畴外资准入限制实现"清零"。中国经济延续苏醒，外资企业固然面对诸多挑战，...

北京2024年12月23日 /美通社/ -- 2024年11月1日，《外商投资准入特殊治理办法（负面清单）（2024年版）》正式实施，制造业范畴外资准入限制实现"清零"。中国经济延续苏醒，外资企业固然面对诸多挑战，但国度政策的积极旌旗灯号为其深耕中国市场供给了主要机缘。面临当下的政策盈利，外资企业在应对当前复杂多变的经营情况的同时，需捉住政策盈利带来的机缘实现高效增加。而人工智能（AI）辅助的运筹优化手艺，恰是帮忙制造型企业晋升决议计划能力、实现邃密化治理的直接且有用的手段。

掌控政策利好机会：外资制造业可操纵AI晋升决议计划能力，重塑供给链价值

运筹优化手艺是一种操纵数学模子和算法，在有限资本下追求最好决议计划的手艺，普遍利用在物流、出产、金融等范畴。运筹优化可以或许帮忙解决复杂的优化问题，例如资本分派、路径计划、出产调剂等，以提高效力、下降本钱或实现其他方针。经由过程运筹优化手艺，企业可以晋升有限资本的设置装备摆设效力，快速顺应市场转变。特别在竞争日趋剧烈的存量市场中，矫捷精准的计划与决议计划能力无疑是企业连结竞争力的要害。

对良多出产制造型外资企业，整合需乞降供给旌旗灯号以优化供给和分销收集、晋升供给链的可视性和效力既是挑战也是机缘。

挑战：

多层级供给链布局的透明性不足：供给链凡是触及多级供给商和分销商，对上游供给商的原材料来历、出产能力和下流客户需求的及时动态缺少透明度，难和时应对风险。 应对全球供给链中止：全球供给链易受天然灾难、疫情、国际冲突等突发事务的影响，外资企业在应对这些事务时，会缺少灵敏反映能力和替换资本的可视性。 本钱与效力的均衡：外资企业面对在本钱节制、快速交付和办事质量之间获得均衡的挑战，而传统供给链模式常常难以同时统筹这三者。 数据孤岛与系统整合坚苦：外资企业凡是在全球规模内运营，供给链触及多国度、多区域、多系统，数据尺度不同一、接口复杂，致使数据整合坚苦，可视性受限。

趋向：

同时在行业中，又遍及存在着区域化与当地化供给链应对全球风险，可延续成长和ESG合规实现绿色供给链，供给链弹性加强提高矫捷性与风险应对能力，数字化转型与智能供给链经由过程新手艺实现透明度和响应速度等趋向。

在如许的挑战与趋向下，在供给链的流程中，哪些环节我们可以采纳一些运筹优化的手段来帮忙我们实现端到真个价值链优化呢？

掌控政策利好机会：外资制造业可操纵AI晋升决议计划能力，重塑供给链价值

收集优化收集优化首要是关在若何设计全部供给链收集的最有用体例。 好比说需要决议计划新仓库的选址，仓库的区域分派等。收集优化最年夜的挑战是若何验证新仓库的位置和其相干的本钱支出本钱的公道性，并且要衡量额外本钱（更多仓库更接近客户）与办事程度提高（更短的交货时候）。 出产打算与调剂出产打算与调剂素质上是帮忙公司找诞生产产物的最好体例，斟酌到所有的资本、交期和一切限制， 特殊是当不测问题呈现时。在很多环境下，简单地建立一个可履行的打算都很坚苦，更难的是跟上营业的动态特征，并在有告急定单到来、某些零件未按时交付、机械故障等环境下从头放置打算。 运输打算运输打算首要是帮忙企业找到一种最具本钱效益的体例来移动产物，而不会牺牲速度或靠得住性。运输计划是所有与物流相干的营业部分中的焦点勾当。企业年夜大都计划进程都是利用电子表格等东西手动进行的，如许难以兼顾的全局斟酌到各类限制。利用运筹的方式对运输打算进行建模，企业可以在办事不异客户的同时总里程的削减，特殊是空载里程的削减。 发卖与运营打算S OP首要是确保发卖猜测和出产能力连结一致。企业要尽量确保可以或许知足需求而不至在过度出产。 它包罗定量猜测，需求打算，运营打算，财政阐发四年夜步调。为了高效地均衡供需并肯定在哪些地址出产哪些产物，需要一个优化阐发解决方案。运营打算的制订凡是会有多个产能限制，使得没法知足所有需求。产生这类环境时，企业需要可以或许肯定哪些定单可以知足，哪些定单会被延迟或需要要求耽误交付日期。 多层库存优化库存的层级代表供给链中的分歧阶段。 多层库存优化帮忙企业优化各个阶段的库存程度。 企业想确保可以或许知足客户需求，同时避免没必要要的本钱或华侈。对库存的全盘斟酌，带来的收益也是庞大的，不论是在提高库存可用性上，仍是下降加急本钱上，并且还释放了现金流削减资金本钱。

案例：

曾有一个跨国药企的疾控产物营业占其营业的50%，该营业的运营模式在2017年产生了庞大的转变。2017年今后国度的政策要求，客户的疾控产物的供给模式，从之前的只需要供给两个分销商，酿成必需得直供全国的 2, 000 多家疾控中间。这就致使客户的供给链的布局产生了重年夜的转变，那时他们的中心存储是不克不及知足需求, 也不是最高效的。

经由过程优化手艺帮忙客户实现供给链收集计划的优化，帮忙客户解决了供给链应当如何去结构，好比全国需要摆设几个中心存储，位置选在那边，如许的供给收集是不是足够笼盖现有客户。

当客户肯定好中心存储的结构后，客户接下来就想要对他的运输收集也进行响应的优化。客户想要解决在平常运营层面，补货打算和配送路径若何制订才是对运营本钱最有用的下降。在这个场景中要综合斟酌从工场到中心存储的补货本钱、补货频次、产物数目，运输进程中的时候、频率、车辆类型、配送收成时候窗口。

客户经由过程收集计划和运输计划两个项目，对供给链的结构进行了整体的革新，而且在运输进程中所需车辆下降了28%，然后运输的总距离降落了40%。

总结：

上文提到的各类优化场景中，颠末将真实的营业场景经由过程数学或代码的说话表达出来，便可以送入求解器去进行求解了。IBM CPLEX 是一款手艺领先的优化求解器，以出色的求解机能和矫捷性著称，即便在超年夜范围和高度复杂的优化场景中，也能快速生成高质量的解。另外，CPLEX 供给丰硕的调试和机能调优东西，利用户可以深切理解模子行动并优化求解机能。作为业界公认的高效靠得住东西，CPLEX 是帮忙企业实现精益决议计划的抱负选择。

面临挑战与机缘并存的市场情况，外资企业应充实操纵政策撑持与手艺优势，不但化解经营压力，更要在中国市场实现久远成长。（完）

作者简介：曹文瑞，IBM年夜中华区年夜数据与人工智能产物线数据科学家

作者简介：曹文瑞，IBM年夜中华区年夜数据与人工智能产物线数据科学家，卒业在纽约年夜学。在外资银行与金融科技行业有多年算法工程师的经验，在年夜数据单机计较的散布式革新与人工智能利用落地有丰硕的经验。此刻专注在年夜数据计较、人工智能和运筹优化等相干手艺撑持和客户办事工作。

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