當(dāng)變化迅速的需求、品種繁雜的原材料、多條工序產(chǎn)線，以及五花八門的渠道交織在一起時(shí)，企業(yè)決策的復(fù)雜程度究竟會有多高？

以一家整車企業(yè)為例，生產(chǎn)一輛汽車需要大約1萬多個(gè)零部件，牽扯到數(shù)百家供應(yīng)商，從沖壓、焊裝、涂裝再到總裝，四大工藝上百條產(chǎn)線，如何最大化利用現(xiàn)在產(chǎn)能，以最小的單車生產(chǎn)成本在最短時(shí)間內(nèi)制造出最多數(shù)量的汽車是擺在整車企業(yè)面前的一道難題。

再以零售消費(fèi)品企業(yè)為例，單單一個(gè)消費(fèi)品牌可能就要涉及到數(shù)百個(gè)SKU的產(chǎn)品，每款產(chǎn)品又會涉及到20-40種左右的原料供應(yīng)，每款產(chǎn)品原材料的配比又不盡相同。消費(fèi)品企業(yè)的供應(yīng)鏈和市場需求預(yù)測可謂是“動一發(fā)而牽全身”。

可以看出，無論是制造業(yè)企業(yè)，還是消費(fèi)品企業(yè)，如何提升決策水平、優(yōu)化各類資源調(diào)度成為企業(yè)降本增效的重點(diǎn)和難點(diǎn)，也是企業(yè)突破增長瓶頸的破局點(diǎn)。

企業(yè)決策需要照顧到生產(chǎn)、供應(yīng)、渠道等方方面面，不能只關(guān)心“一城一地”的得失，更需要從經(jīng)營決策的總體層面出發(fā)，跨越數(shù)字鴻溝，充分利用數(shù)據(jù)和算法，通過提升決策智能化水平來實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化。

杉數(shù)科技作為智能決策領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，在運(yùn)籌優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域具備卓越的技術(shù)創(chuàng)新和工程實(shí)踐能力，可以為企業(yè)提供智能決策技術(shù)支持，助力企業(yè)加速實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營、供應(yīng)鏈管理等方面的決策智能化。

杉數(shù)科技由四位斯坦福大學(xué)博士創(chuàng)立。創(chuàng)始人團(tuán)隊(duì)葛冬冬教授師承國際運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域頂級泰斗葉蔭宇教授（馮·諾依曼理論獎(jiǎng)得主），在線性規(guī)劃、優(yōu)化算法、運(yùn)籌學(xué)等領(lǐng)域具備卓越的原始創(chuàng)新能力。

面向制造業(yè)企業(yè)和消費(fèi)品企業(yè)決策智能化的需求，杉數(shù)科技在3月30日舉辦的2023智能決策前沿峰會上推出了杉數(shù)數(shù)弈和Planiverse計(jì)劃宇宙兩大產(chǎn)品。

杉數(shù)數(shù)弈圍繞工業(yè)場景需求，支持制造業(yè)企業(yè)多種交付模式（MTS/MTO/ATO/ETO）的最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)前瞻性的最優(yōu)產(chǎn)線產(chǎn)能規(guī)劃、精準(zhǔn)可執(zhí)行的多工廠最優(yōu)協(xié)同調(diào)度、設(shè)備級排產(chǎn)、工序級排班。

Planiverse計(jì)劃宇宙產(chǎn)品面向消費(fèi)場景應(yīng)用，可以為企業(yè)提供需求預(yù)測的協(xié)同機(jī)制和一致性需求計(jì)劃、貫通需求、生產(chǎn)、庫存、調(diào)撥、履約的一體化供應(yīng)鏈計(jì)劃等，幫助消費(fèi)品企業(yè)高效應(yīng)對動態(tài)變化的市場需求。

智能決策技術(shù)的核心在于將運(yùn)籌優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿人工智能技術(shù)的深度融合。在數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器領(lǐng)域，杉數(shù)科技于2019年推出了國內(nèi)首個(gè)自主研發(fā)的數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器“Cardinal Optimizer”（COPT）1.0版本，包含線性規(guī)劃單純形法和混合整數(shù)規(guī)劃求解器。

2023年3月30日，杉數(shù)科技宣布將在今年4月初正式發(fā)布COPT 6.5版本。COPT 6.5版本在線性規(guī)劃、凸二次規(guī)劃和二次約束規(guī)劃、半定規(guī)劃、混合整數(shù)凸二次約束規(guī)劃方面均取得國際權(quán)威數(shù)學(xué)優(yōu)化軟件測評全球第一名的成績，混合整數(shù)規(guī)劃求解的綜合性能全球排名第二。

COPT求解器不僅填補(bǔ)了國產(chǎn)求解器的諸多空白，突破了卡脖子問題，其大部分求解性能已比肩甚至超越了國際先進(jìn)求解器。

該求解器是杉數(shù)科技提供決策服務(wù)的底層核心技術(shù)，可將決策問題抽象為數(shù)學(xué)模型，并基于數(shù)據(jù)與優(yōu)化算法求解，幫助企業(yè)找到最佳的決策方案。該產(chǎn)品可針對大規(guī)模優(yōu)化問題實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)學(xué)規(guī)劃，解決變量和約束數(shù)量達(dá)到幾十萬或者以上級別的優(yōu)化算法問題。

如果說機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)適用于預(yù)測，那么優(yōu)化算法更適用于企業(yè)企業(yè)場景問題的求解。杉數(shù)科技從數(shù)據(jù)、模型和求解器三個(gè)層面將機(jī)器學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)融合起來，不斷提升智能決策技術(shù)的效率和可靠性。

2022年初，國務(wù)院發(fā)布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》強(qiáng)調(diào)，有條件的大型企業(yè)要形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策能力，提升企業(yè)整體運(yùn)行效率和產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同效率。

在幫助企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)智能化決策的過程中，杉數(shù)科技認(rèn)為既要提供標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化的核心工具軟件，例如優(yōu)化求解器，也要提供服務(wù)于應(yīng)用場景全流程的管理軟件和服務(wù)。這種產(chǎn)品業(yè)務(wù)模式在杉數(shù)科技內(nèi)部被稱為“發(fā)動機(jī)+整車”的模式。

因此，要想助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)決策智能化，除了具備智能決策的核心技術(shù)能力之外，還要能匹配企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)需求，在與企業(yè)業(yè)務(wù)人員的交互過程中提煉出企業(yè)決策時(shí)隱含的需求約束條件，最終將企業(yè)經(jīng)營的實(shí)際過程抽象成可以優(yōu)化的決策方案和流程。

杉數(shù)科技在汽車、零售、鋼鐵、能源電力等領(lǐng)域服務(wù)了大量頭部企業(yè)客戶，將智能決策技術(shù)與各領(lǐng)域業(yè)務(wù)場景深入結(jié)合，積累了廣泛而深入的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

近年來，制造業(yè)企業(yè)和零售消費(fèi)品企業(yè)對于數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的需求極為迫切，已經(jīng)成為企業(yè)的必答題和搶答題。

杉數(shù)科技也正是瞄準(zhǔn)了制造業(yè)企業(yè)和零售消費(fèi)品企業(yè)劃分出了兩條核心業(yè)務(wù)線。其中一條業(yè)務(wù)線是服務(wù)于零售、物流行業(yè)的供應(yīng)鏈領(lǐng)域，另一條業(yè)務(wù)線則服務(wù)于制造業(yè)的生產(chǎn)制造領(lǐng)域。

面向零售快消的決策優(yōu)化場景，杉數(shù)科技推出的杉數(shù)Planiverse計(jì)劃宇宙產(chǎn)品可以助力零售消費(fèi)品企業(yè)加速實(shí)現(xiàn)需求預(yù)測、渠道管理、庫存管理等方面的決策智能化。

在過去7年，杉數(shù)與零售消費(fèi)品領(lǐng)域數(shù)十家頭部企業(yè)達(dá)成了合作。杉數(shù)科技在需求量預(yù)測、庫存配置、收益管理、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、自動補(bǔ)貨等的核心決策環(huán)節(jié)方面，可以實(shí)現(xiàn)顯著超越傳統(tǒng)人力經(jīng)驗(yàn)的決策效率和效果，幫助消費(fèi)品企業(yè)快速響應(yīng)復(fù)雜多變的市場需求。

雀巢、好麗友、伽藍(lán)等企業(yè)客戶表示杉數(shù)科技已經(jīng)擁有一套從業(yè)務(wù)梳理、方案設(shè)計(jì)到產(chǎn)品和算法實(shí)施的完整方法論和落地經(jīng)驗(yàn)，可以很好地滿足企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際需求。

杉數(shù)科技為雀巢電商團(tuán)隊(duì)搭建了電商智能需求計(jì)劃協(xié)同平臺，幫助雀巢提升了線上全渠道的需求管理能力，打通雀巢各個(gè)電商渠道的市場數(shù)據(jù)，并在平臺中內(nèi)嵌杉數(shù)科技自研的智能需求預(yù)測算法，利用系統(tǒng)數(shù)據(jù)的透傳進(jìn)行預(yù)測，使得雀巢電商需求計(jì)劃準(zhǔn)確度得到大幅提升。

制造業(yè)方面，杉數(shù)科技推出的杉數(shù)數(shù)弈智能制造決策平臺，可以基于運(yùn)籌優(yōu)化+機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型為企業(yè)提供生產(chǎn)決策建議，兼顧物料成本和生產(chǎn)產(chǎn)能等方面實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，也可以為企業(yè)提供中長期生產(chǎn)、采購、庫存計(jì)劃的決策支持，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)上下游供應(yīng)鏈的協(xié)同融合。

依托強(qiáng)大的核心運(yùn)籌優(yōu)化模型與求解算法設(shè)計(jì)能力，杉數(shù)科技團(tuán)隊(duì)可以把各種生產(chǎn)運(yùn)營決策問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)規(guī)劃問題進(jìn)行求解優(yōu)化，從而在決策層面實(shí)現(xiàn)從人工主導(dǎo)到數(shù)據(jù)算法主導(dǎo)的轉(zhuǎn)變，幫助制造業(yè)企業(yè)的各個(gè)工廠進(jìn)行更高效的協(xié)同，降低供應(yīng)鏈遲滯，減少機(jī)器空轉(zhuǎn)及人工干預(yù)，幫助工廠減少產(chǎn)能損失，提升訂單滿足率。

例如在上汽通用的業(yè)務(wù)場景中，杉數(shù)科技成功將覆蓋上汽通用所有工廠各個(gè)車間的50多種業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為各類資源約束條件，成功構(gòu)建了排序計(jì)劃算法模型。在此基礎(chǔ)上，依托智能決策技術(shù)打造整車數(shù)字化排產(chǎn)系統(tǒng)在上汽通用凱迪拉克工廠成功上線。

企業(yè)經(jīng)營決策方式正在從以人的經(jīng)驗(yàn)為決策主導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)、算法為主導(dǎo)。隨著企業(yè)競爭環(huán)境日趨激烈、市場需求快速變化、企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長，如何利用好數(shù)據(jù)做出全局最優(yōu)的決策，已經(jīng)成為企業(yè)核心競爭力的重要組成部分。

在消費(fèi)品領(lǐng)域，伽藍(lán)集團(tuán)就對杉數(shù)科技表達(dá)了自身關(guān)于決策智能化的訴求。伽藍(lán)集團(tuán)業(yè)務(wù)模式復(fù)雜度日益增加，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵就是要打造出一個(gè)準(zhǔn)確統(tǒng)一的供應(yīng)鏈計(jì)劃平臺。

伽藍(lán)業(yè)務(wù)需求的一方面是實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的精準(zhǔn)供應(yīng)，即如何讓伽藍(lán)的庫存可以布局得更加的精準(zhǔn)，比如布局在哪個(gè)城市的哪個(gè)分倉，商品數(shù)量供應(yīng)多少，在什么時(shí)間節(jié)點(diǎn)開始備貨等。

供應(yīng)鏈的另一頭連接的就是市場需求的預(yù)測。需求預(yù)測要將線下商超和線上電商等不同渠道之間的差異性，以及銷售的季節(jié)性一并考慮進(jìn)去，同時(shí)還要結(jié)合SKU的不同品類。這就需要企業(yè)能夠制定出更加準(zhǔn)確、更富有時(shí)效性和一致性的需求預(yù)測和需求計(jì)劃，如此才能夠更好地滿足不同地區(qū)消費(fèi)者、不同銷售渠道對不同商品的需求。

杉數(shù)科技為伽藍(lán)打造了供應(yīng)鏈智能化決策平臺，為伽藍(lán)裝上了供應(yīng)鏈決策的“智慧中樞”，實(shí)現(xiàn)了伽藍(lán)全品牌需求計(jì)劃、供應(yīng)計(jì)劃、倉儲計(jì)劃的自動化和智能化，幫助伽藍(lán)集團(tuán)提升了企業(yè)整體運(yùn)營體系的決策效率和決策質(zhì)量。

決策水平?jīng)Q定了企業(yè)經(jīng)營效益的好壞。決策效率越高，企業(yè)越能及時(shí)匹配市場的需求；決策效果越好，企業(yè)資源配置效率更高，所獲得的收益也就越大。因此，利用好數(shù)據(jù)這一新型生產(chǎn)要素的價(jià)值，關(guān)鍵是要將數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)實(shí)際的業(yè)務(wù)決策場景中。

當(dāng)前企業(yè)經(jīng)營決策通常面臨多種資源條件約束和多目標(biāo)優(yōu)化的復(fù)雜情形，這些都已經(jīng)超出人的經(jīng)驗(yàn)和簡單數(shù)字化工具的適用范疇。杉數(shù)科技通過提供統(tǒng)籌全局的智能決策平臺來幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)決策分析的閉環(huán)，提升企業(yè)經(jīng)營決策的效率和效果。

杉數(shù)科技在服務(wù)某ICT企業(yè)時(shí)，幫助企業(yè)客戶打造了多工廠協(xié)同排產(chǎn)及生產(chǎn)庫存優(yōu)化平臺，取代了原有的基于規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)APS軟件，將企業(yè)訂單滿足率提升20%，產(chǎn)能損失率降低30%，人工排產(chǎn)干預(yù)度降低70%，生產(chǎn)仿真速度提升15倍以上，大幅提升了企業(yè)整體經(jīng)營效率和效益。

歷經(jīng)7年的發(fā)展，杉數(shù)科技已經(jīng)在底層核心技術(shù)、行業(yè)解決方案、業(yè)務(wù)應(yīng)用場景三方面形成了深厚積淀，發(fā)展勢頭迅猛。2022年，杉數(shù)科技在零售消費(fèi)、工業(yè)制造、能源電力、軌道交通等領(lǐng)域均成功落地多個(gè)項(xiàng)目，與多家行業(yè)頭部企業(yè)達(dá)成合作，業(yè)務(wù)范圍和市場規(guī)模都在進(jìn)一步擴(kuò)大。杉數(shù)科技年?duì)I收增速保持在50%以上。

在3月30日舉辦的2023杉數(shù)科技智能決策峰會上，杉數(shù)科技宣布已完成總?cè)谫Y額近5億的C2及C2+輪融資。C2輪領(lǐng)投方為越秀產(chǎn)業(yè)基金，跟投方為廣汽資本和方正證券投資，C2+輪領(lǐng)投方為國開制造業(yè)基金，跟投方包括華智興瑞、中金浦成、中金匯融、國藥中金、鞍鋼投資和中色資產(chǎn)多家投資機(jī)構(gòu)。

未來，杉數(shù)科技將繼續(xù)研發(fā)運(yùn)籌優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)等核心技術(shù)，并將前沿技術(shù)與產(chǎn)業(yè)實(shí)際需求適配，為企業(yè)經(jīng)營決策提供“加速器”和“倍增器”，助力中國企業(yè)早日實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化變革。