近半年来，虽然市场有一定回升，但大环境仍不容乐观，在很长一段时间，将存在极大不确定性。联合国贸易和发展会议曾预计，即使不出现重大挫折，全球产出要迟至2030年才能恢复至2016-2019年的趋势。

作为经济运行的重要基础，供应链也将迎来新的重组周期。随着全球供应链分工和资源配置改变，供应链已成为大国竞争的战略砝码。中国是全球供应链的重要中心区域，供应链规模庞大，产业配套完善，近年来规模化生产、低价成本等优势虽然有所减弱，但多年构建的庞大供应链体系，仍然在全球供应链中发挥着不可替代的作用。如何在强大的供应链基本盘上，进一步提升供应链柔韧性和抗风险能力，成为我国供应链升级的重要课题。

报告提出，“着力提高全要素生产率，着力提升产业链供应链韧性和安全水平”。国家《第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》也提出，“分行业做好供应链战略设计和精准施策，形成具有更强创新力、更高附加值、更安全可靠的产业链供应链”。

对企业而言，宏观经济的风向无法改变，企业自身的供应链能力却可以提升。大变革的时代，往往隐藏着大机遇，借助数字化和智能化技术，提升供应链弹性，打造供应链竞争壁垒，也将是企业弯道超车的契机。

在整个产业链供应链上，从消费者（ToB和ToC）、零售商、品牌商，到生产制造商、物流服务商、原料供应商，一件简单的商品从原料加工生产流通到消费者手中，涉及到不同环节和无数商业主体的参与，每一个环节都蕴藏着海量数据和复杂的管理规则。要提升供应链这台复杂机器的柔韧性，涉及千万乃至亿万级的数据分析和计算，这对企业数据基础、业务流程和技术创新力都是极大的考验。以机器学习和运筹优化为核心的智能决策技术，具备大规模决策优化的基因，正受到越来越多企业的重视。

集团化经营或规模化生产的企业，体量大、产品多、供应链复杂，遇到的问题更多，决策的难度更大，供应链的优化空间也更多。他们从营销、库存、生产、运输等不同节点入手，用智能决策开辟供应链数字化升级的新道路。还有更多的企业，站在智能决策的高墙之外：从数据到决策，到底为供应链带来了什么？这一步到底要怎么走？

智能决策：多维量化供应链要素，在变化中寻找确定性

我们先来看一个场景：顾客进店买走一件商品，门店就要从仓库拿一件补上，仓库要向品牌商补货，品牌商则要向工厂要货，工厂需要安排生产和发货，生产需要领取物料，物控部门则需要向上游采购原料。这是最简单的供应链网络，运作起来相对容易。

如果将顾客数量、商品种类、门店数量、仓库数量、工厂数量、供应商数量、物料数量等分别扩大百倍或千倍，背后的供应链运作难度将呈指数级上升。同时，由于每个环节互相关联，任何一个因素的变化，都可能因“牛鞭效应”影响整个供应链的运行。以生产制造环节为例，除了各生产要素数量的指数级增加，制造过程还要考虑工艺流程、配方配料等问题，改变一种原料，带动的是生产流程、原料采购等不同环节的改变，如何在千千万万中可能性中找到效益最佳的那一个？这并不只是简单的大规模排列组合，还需要通过千万、亿万级的计算比较。

当物流、物料、能源、设备等诸多因素持续变化，从生产到消费，供应链上的每一个要素都面临突变的风险，如果应对失策，关乎的不仅是收益问题，甚至是企业的生死存亡。

智能决策可以多维度量化供应链要素，用数学思维求解，在变化中寻找确定性。基于机器学习和运筹优化等前沿技术，智能决策可以更真实地模拟场景和建模，更快速地计算亿万量级的数据，更全面和精细地分析不同维度的问题，所以它具备更强的决策指导性，可以赋予供应链更灵活的响应能力。

在智能决策服务厂商杉数科技看来，大部分供应链问题归根结底是资源分配问题。成品库存要备多少货、物流运输如何分配订单、生产物料怎么采购和分配、车间产线如何执行生产等问题，都是对不同资源的调度和分配。调度和分配的规模越大、越复杂，人工经验的局限性就越明显，对智能决策的依赖性就越强。

技术角度上，智能决策实质仍是基于数据的智能化应用，因为融入了机器学习和运筹优化的内核，它可以在更高维度上激发数据的价值，落到不同的行业和场景中，就是供应链效率和效益的提升。以下，我们结合生产制造和零售消费两端的实际问题，来分析智能决策赋能供应链的升级之道。

制造供应链：从订单、原料到生产，如何挖掘更大的优化空间

生产制造位于产业链的中上游，是商业活动的前提和基础。从消费品、钢铁化工、汽车电子到机械装备，每个行业生产过程的复杂程度不同，但遇到的供应链问题类似。其过程都是将分散的原料和资源集中处理、加工或组装，然后再发运到不同的仓库或终端，其中物料配置、排产排程、产销平衡、能源控制等环节，都存在很大优化空间，也是制造业供应链升级的关键所在。

制造供应链除了要考虑原料分配、生产加工、仓储物流、能源控制等生产过程中的问题，向上要兼顾原料或半成品供应商情况，向下则要关联市场需求变化。比如，消费端需要一千种产品，生产端就要根据这些产品需求分别采购物料、工厂、产线、人员、设备等，而每种产品的原料、工艺、产线可能都千差万别，供应链管理难度可想而知。

生产模式的差异，也给制造供应链管理增加了难度。比如，按订单生产（Make to Oder，MTO）的企业，生产过程往往和订单直接紧密相连，由于小批量多批次的订单越来越多，急单插单也越来越多，供应链能否根据订单变化灵活调整，能否提前做好产能规划和物料筹措准备，都影响着企业的履约和收益。按库存生产（Make to Stock，MTS）的企业，需要提前生产备货，要求企业精准把控市场、合理规划生产，才能避免生产和需求的失衡。除此外，制造业还有ETO（按订单设计）、ATO（按订单装配）等生产模式，实际运营中，一些企业还会同时采用混合模式开展生产，大型企业也会通过外部加工厂生产。

因为流程和模式太复杂，企业在管理过程中很容易顾此失彼，映射到业务上，则表现为产销失衡、资源浪费、成本过高、灵活性差等问题。按照智能决策的优化逻辑，这些问题都可以通过不同层次的算法建模和求解进行优化，帮助企业在全局视角下，用数据驱动整体到局部的决策升级。