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本企業(yè)的基本信息

（企業(yè)名稱、主要產(chǎn)品和服務(wù)、發(fā)展歷程等）

杉數(shù)科技（北京）有限公司（簡(jiǎn)稱：杉數(shù)科技）是一家中國(guó)領(lǐng)先的人工智能決策技術(shù)高新企業(yè)，成立于2016年7月，由四位斯坦福博士聯(lián)合創(chuàng)立。杉數(shù)科技希望能夠?qū)⑹澜珙I(lǐng)先的決策科學(xué)與優(yōu)化技術(shù)率先應(yīng)用到國(guó)內(nèi)，為廣大中國(guó)企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)賦能，致力于讓每一個(gè)企業(yè)擁有定制化決策的能力。目前，杉數(shù)科技智能決策優(yōu)化方案已在零售、電商、物流、工業(yè)制造、能源電力、航空航天等20多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域落地應(yīng)用，服務(wù)合作伙伴包括雀巢、百威英博、好麗友、小米、永輝超市、順豐科技、滴滴出行、中外運(yùn)、京東、德邦、華為、富士康、海爾、舜宇光學(xué)、上汽通用、六國(guó)化工、中升鋼鐵、上海地鐵、國(guó)家電網(wǎng)以及南方航空等超百家國(guó)內(nèi)外行業(yè)龍頭企業(yè)。

杉數(shù)科技堅(jiān)持關(guān)鍵技術(shù)自主創(chuàng)新，擁有中國(guó)首款全自研大規(guī)模商業(yè)求解器COPT（線性規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃），徹底打破了歐美國(guó)際品牌的長(zhǎng)期市場(chǎng)壟斷，為我國(guó)本土企業(yè)提供了全國(guó)產(chǎn)化數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器的新選擇。同時(shí)，杉數(shù)開(kāi)創(chuàng)性地將機(jī)器學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化深度融合，成功打造出“引擎+平臺(tái)+場(chǎng)景”的新一代智能決策技術(shù)體系，可真正實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策端到端的服務(wù)，以完整的技術(shù)能力和高度模塊化的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)靈活高效地為企業(yè)賦能，利用數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來(lái)收益及成本端的顯著變化。自成立以來(lái)，杉數(shù)科技以“客戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求”為中心，經(jīng)過(guò)與客戶的不斷地探索和迭代，面向供應(yīng)鏈、生產(chǎn)制造、倉(cāng)儲(chǔ)配送、物流運(yùn)輸?shù)刃纬上盗袠?biāo)準(zhǔn)化的平臺(tái)方案，其中包括：杉數(shù)智慧鏈? 智能決策平臺(tái)，將企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)處理能力、決策模型算法模塊以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景解決方案一站式整合，通過(guò)一系列行業(yè)性決策解決方案，解決企業(yè)所遇到的供應(yīng)鏈管理難題；杉數(shù)數(shù)弈?工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能決策系統(tǒng)，構(gòu)建面向設(shè)備管理、面向生產(chǎn)制造、面向運(yùn)營(yíng)調(diào)度以及面向產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)全流程的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能決策系統(tǒng)，為廣大制造業(yè)企業(yè)提供實(shí)時(shí)高效的協(xié)同計(jì)劃與智能調(diào)度能力；PonyPlus?? 智能運(yùn)輸優(yōu)化系統(tǒng)，以解決企業(yè)所面臨的運(yùn)輸成本高、調(diào)度智能化程度不足等問(wèn)題；StockGo?? 智能配補(bǔ)貨系統(tǒng)，以解決企業(yè)面臨的庫(kù)存優(yōu)化和配補(bǔ)貨管理難題。杉數(shù)科技始終通過(guò)智能決策優(yōu)化技術(shù)，幫助企業(yè)解決生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、配送、銷售等一系列場(chǎng)景中的優(yōu)化問(wèn)題，加速實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

杉數(shù)科技，是國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)、北京市“專精特新”企業(yè)、北京市朝陽(yáng)區(qū)“鳳鳴計(jì)劃”企業(yè)、中關(guān)村高新技術(shù)企業(yè)；與工業(yè)富聯(lián)智能排產(chǎn)項(xiàng)目入選 “國(guó)之重器出版工程 《“互聯(lián)網(wǎng)+”綠色制造》融合發(fā)展新圖景”國(guó)家級(jí)行業(yè)標(biāo)桿案例，與六國(guó)化工經(jīng)營(yíng)協(xié)同項(xiàng)目入選中國(guó)信息通信研究院＆中國(guó)人民大學(xué)《新一代信息技術(shù)助力鄉(xiāng)村振興》典型實(shí)踐案例，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)加速農(nóng)資供應(yīng)便捷化。杉數(shù)還是是國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《食品冷鏈物流交接規(guī)范》制定方之一，工信部“面向人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)”AI技術(shù)落地標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)商之一，2021之江杯全球人工智能大賽創(chuàng)業(yè)賽冠軍。成立以來(lái)，杉數(shù)科技獲得投資界的高度認(rèn)可，成立之初即獲得了來(lái)自真格基金和北極光創(chuàng)投210萬(wàn)美元的天使輪融資；2017年7月，完成4000萬(wàn)元A輪融資；2020年3月，完成近1億元B輪融資；2021年6月，完成近2億元C輪融資，目前杉數(shù)正在進(jìn)行下一輪融資。

本企業(yè)服務(wù)對(duì)象的傳統(tǒng)供應(yīng)鏈中問(wèn)題

（闡述服務(wù)對(duì)象的供應(yīng)鏈特點(diǎn)、傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理存在的問(wèn)題，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義）

六國(guó)化工是集團(tuán)型磷復(fù)肥化工企業(yè)，母子公司分布在安徽、湖北、吉林等省份，企業(yè)產(chǎn)品品種近200多種，終端網(wǎng)點(diǎn)商30000多家。銷售訂單計(jì)劃多、市場(chǎng)變化快、統(tǒng)計(jì)分析復(fù)雜、生產(chǎn)排產(chǎn)難度高等問(wèn)題突出，銷售決策是否科學(xué)合理一直困擾著企業(yè)沒(méi)具體表現(xiàn)在：銷售數(shù)據(jù)信息孤島嚴(yán)重；銷售產(chǎn)品分布廣，產(chǎn)銷協(xié)同有待加強(qiáng)：六國(guó)現(xiàn)有產(chǎn)品200多種、生產(chǎn)裝置十余套，不同產(chǎn)品的產(chǎn)能釋放、上下游原料的優(yōu)化配置等信息反饋不及時(shí)，造成淡季產(chǎn)品存貨嚴(yán)重，旺季產(chǎn)品又不能及時(shí)供應(yīng)市場(chǎng)，嚴(yán)重影響化工企業(yè)的產(chǎn)能釋放。

服務(wù)對(duì)象的供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型

過(guò)程

（重點(diǎn)寫，建議包括以下內(nèi)容）

數(shù)字化供應(yīng)鏈的整體架構(gòu)

通過(guò)搭建一套產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)，與六國(guó)現(xiàn)有SAP ERP及SMS對(duì)接，引入AI預(yù)測(cè)算法及運(yùn)籌優(yōu)化算法，優(yōu)化需求計(jì)劃、優(yōu)化補(bǔ)貨及庫(kù)存策略、優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷協(xié)同模擬，以應(yīng)對(duì)產(chǎn)品需求多樣性的市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)提升產(chǎn)銷協(xié)同能力、提高市場(chǎng)響應(yīng)速度、提高投入產(chǎn)出比、提升精細(xì)化管理能力。

數(shù)字化供應(yīng)鏈運(yùn)用新技術(shù)情況

（如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈、3D打印、機(jī)器人等技術(shù)和應(yīng)用情況）

本案例運(yùn)用的新技術(shù)包含人工智能、底層求解器以及大數(shù)據(jù)技術(shù)。具體介紹如下：

A人工智能：

1） 完成基于機(jī)器學(xué)習(xí)的考慮地域性與季節(jié)性的化肥銷量預(yù)測(cè)引擎的研發(fā)

從地理位置上看，不同地區(qū)有著不同的種植時(shí)節(jié)和糧食種類，需要因地制宜地對(duì)未來(lái)的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)劃；從時(shí)間維度上看，淡旺季銷量差異巨大，需要提前對(duì)未來(lái)一段時(shí)間的潛在需求進(jìn)行估計(jì)，以最大程度避免淡季滯銷、旺季生產(chǎn)力不足的情況。

? 輸入內(nèi)容：

o 歷史訂單銷量

o 成品SKU（產(chǎn)品）信息

o 產(chǎn)品之間的關(guān)系

o 全國(guó)銷售區(qū)域信息

o 內(nèi)外部影響因素

? 輸出結(jié)果：

o 按照銷區(qū)、時(shí)節(jié)/季度、產(chǎn)品品類維度的需求計(jì)劃結(jié)果

o 需求計(jì)劃結(jié)果中細(xì)化到成品SKU維度的需求占比預(yù)估

o 需求動(dòng)態(tài)監(jiān)控預(yù)警和多維度分析

? 優(yōu)化目標(biāo)：

o 提高需求響應(yīng)速度，提供前瞻性的市場(chǎng)銷售潛力預(yù)估

o 通過(guò)智能化的需求計(jì)劃給銷售員、指揮長(zhǎng)、公司本部提供指導(dǎo)

o 建立起補(bǔ)貨及庫(kù)存計(jì)劃和生產(chǎn)計(jì)劃的基礎(chǔ)

2） 完成廠內(nèi)庫(kù)、廠外庫(kù)、經(jīng)銷商多級(jí)庫(kù)存網(wǎng)絡(luò)的庫(kù)存策略的計(jì)算引擎的研發(fā)

基于AI的需求計(jì)劃，進(jìn)行庫(kù)存的全局優(yōu)化，統(tǒng)一調(diào)配全國(guó)可用化肥庫(kù)存和倉(cāng)庫(kù)資源。聯(lián)合生產(chǎn)計(jì)劃部門的排程優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)需求的高滿足率，庫(kù)存高周轉(zhuǎn)率以及倉(cāng)儲(chǔ)成本、運(yùn)輸成本的節(jié)約。

? 輸入內(nèi)容：

o 庫(kù)存信息、倉(cāng)庫(kù)信息

o 成品SKU（產(chǎn)品）信息、替代關(guān)系

o 經(jīng)銷商層級(jí)信息

o 補(bǔ)貨規(guī)則（區(qū)域、地點(diǎn)、品類、距離、渠道等）、調(diào)撥規(guī)則

o 成本數(shù)據(jù)、物流資源

? 輸出結(jié)果：

o 針對(duì)成品的需求計(jì)劃以及安全庫(kù)存水平

o 工廠到航母?jìng)}以及航母?jìng)}到其他經(jīng)銷商的補(bǔ)貨計(jì)劃、倉(cāng)儲(chǔ)計(jì)劃

o 各層級(jí)庫(kù)存健康狀態(tài)監(jiān)控

o KPI報(bào)表

? 優(yōu)化目標(biāo)：

o 提升企業(yè)整體統(tǒng)籌能力和部門間協(xié)同能力

o 保證供貨滿足率的前提下提高周轉(zhuǎn)率，降低庫(kù)存水位

o 節(jié)約化肥成品的庫(kù)存積壓成本和運(yùn)輸成本

3） 完成綜合考慮需求（量與優(yōu)先級(jí)）、產(chǎn)能（量與換產(chǎn)難易度）的生產(chǎn)計(jì)劃的計(jì)算引擎的研發(fā)實(shí)現(xiàn)將提報(bào)的下個(gè)月的銷量預(yù)測(cè)分配到每個(gè)工廠每月，及成本最優(yōu)&實(shí)際產(chǎn)量最匹配下的產(chǎn)品生產(chǎn)計(jì)劃。

? 輸入內(nèi)容：

o 下個(gè)月的銷量預(yù)測(cè)

o 產(chǎn)品、模具信息

o 產(chǎn)線的產(chǎn)能信息

o 換配比產(chǎn)能損失信息

o 成本信息

o 物料信息

? 量化約束條件，多維度標(biāo)準(zhǔn)化排產(chǎn)優(yōu)化硬約束：

o 產(chǎn)能約束

o 物料約束

o 經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)量約束

? 排產(chǎn)優(yōu)化軟約束

o 產(chǎn)能平衡約束

o 需求優(yōu)先級(jí)滿足約束

? 優(yōu)化目標(biāo)：

o 總成本最低（生產(chǎn)成本、轉(zhuǎn)運(yùn)成本、換配比成本、庫(kù)存成本等）

o 產(chǎn)品欠交量最小

o 換配比時(shí)間最少

o 產(chǎn)品優(yōu)先級(jí)

o 產(chǎn)線利用率均衡

? 輸出結(jié)果：

o 產(chǎn)品工廠每月生產(chǎn)順序

o 產(chǎn)品交付計(jì)劃

4） 完成產(chǎn)銷供財(cái)聯(lián)動(dòng)的模擬仿真引擎的研發(fā)

為了實(shí)現(xiàn)計(jì)劃平衡會(huì)的平衡供應(yīng)與需求的功能，需要一個(gè)決策輔助-產(chǎn)銷協(xié)同模擬引擎：計(jì)算每一種信息每一個(gè)場(chǎng)景的KPI表現(xiàn)及對(duì)應(yīng)的需求、供應(yīng)、生產(chǎn)計(jì)劃。算產(chǎn)銷協(xié)同模擬引擎將不同產(chǎn)品類型的預(yù)測(cè)需求與預(yù)估的產(chǎn)能、物料到貨時(shí)間相對(duì)應(yīng)，在綜合考慮產(chǎn)能限制、生產(chǎn)提前期、生產(chǎn)優(yōu)先級(jí)等限制條件下，由算法自動(dòng)輸出自定義戰(zhàn)略目標(biāo)（如總成本最低、產(chǎn)量最大、庫(kù)存最少）的生產(chǎn)計(jì)劃方案。

? 輸入內(nèi)容：

o 完整的產(chǎn)品類型季度銷量預(yù)測(cè)信息，包括時(shí)間精細(xì)到時(shí)令粒度、原材料精細(xì)到大材料粒度的物料編號(hào)，所在地，交貨截止日期等信息

o 生產(chǎn)成本信息，包括不同類型產(chǎn)品在不同工廠生產(chǎn)所需的總核算成本

o 各工廠產(chǎn)能信息，各工廠各產(chǎn)品類型的月度產(chǎn)能——工廠所在地的物流運(yùn)輸距離矩陣

o 單位距離運(yùn)輸成本（可以以成本距離參考函數(shù)的形式給出，或多組不同運(yùn)輸距離下的運(yùn)輸成本參考值形式給出）

o 各航母?jìng)}或大經(jīng)銷商倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)費(fèi)用

? 優(yōu)化目標(biāo)：

o 首要目標(biāo)：以最小化總成本（物流運(yùn)輸+生產(chǎn)成本+倉(cāng)儲(chǔ)成本）為首要優(yōu)化目標(biāo)

o 次要目標(biāo)：兼顧考慮訂單滿足率、訂單按時(shí)交付、訂單優(yōu)先級(jí)關(guān)系等指標(biāo)

? 輸出結(jié)果：

優(yōu)化后的需求計(jì)劃、補(bǔ)貨及庫(kù)存計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃，包括每個(gè)產(chǎn)品類型在什么時(shí)間點(diǎn)由哪些工廠生產(chǎn)供應(yīng)

B底層求解器：

（1）杉數(shù)數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器：我國(guó)第一個(gè)自主研發(fā)的商業(yè)級(jí)別求解器 https://www.xianjichina.com/news/details_172988.html

杉數(shù)求解器（COPT）是杉數(shù)科技自主研發(fā)的一款針對(duì)大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題的高效數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器套件，是中國(guó)首款自主研發(fā)工業(yè)級(jí)別求解器，也是國(guó)內(nèi)目前唯一一個(gè)同時(shí)具備大規(guī)模線性規(guī)劃（單純形法和內(nèi)點(diǎn)法）和混合整數(shù)規(guī)劃求解能力的綜合性求解器。支持所有主流操作系統(tǒng)（均為64位系統(tǒng)），包括：Windows、Linux和MacOS，并提供以下接口：底層C接口、python接口，AMPL接口和Pyomo接口。

求解器平臺(tái)的核心價(jià)值在于其能夠完成從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的閉環(huán)，從而幫助企業(yè)在復(fù)雜的業(yè)務(wù)決策中形成真正可以落地執(zhí)行的業(yè)務(wù)方案的能力。杉數(shù)的求解器根據(jù)數(shù)據(jù)、限制約束、優(yōu)化目標(biāo)的輸入，進(jìn)行計(jì)算求解器，輸出多制約條件下的復(fù)雜決策問(wèn)題解決方案，落地能力極強(qiáng)，也在大量的公司實(shí)踐中得以證明，真實(shí)地為企業(yè)帶去成本端及收益端的提升。

2020年8月28日，杉數(shù)科技COPT線性規(guī)劃求解器取得單純形法世界第一。https://finance.ifeng.com/c/7zJ5WjgrXeP

2020年10月26日，杉數(shù)優(yōu)化求解器COPT公布國(guó)內(nèi)首個(gè)線性規(guī)劃內(nèi)點(diǎn)法，這是國(guó)內(nèi)運(yùn)籌學(xué)的又一大突破。https://mp.weixin.qq.com/s/yeu0DdOUoa8rXjY2vVJTtA

2020年12月30日，杉數(shù)優(yōu)化求解器COPT再次登頂國(guó)際權(quán)威第三方測(cè)評(píng)Mittelmann平臺(tái)的線性規(guī)劃單純形法榜單，繼續(xù)該算法模塊全球第一的位置。https://mp.weixin.qq.com/s/dR2nerJKanDPhpdmy9FUAw

C大數(shù)據(jù)：

本項(xiàng)目處理集團(tuán)企業(yè)歷史5年的進(jìn)銷存數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量巨大。在研發(fā)過(guò)程中突破多項(xiàng)技術(shù)壁壘，具體如下：

○大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理：一種強(qiáng)依賴、可分租的任務(wù)高容錯(cuò)處理方法及裝置

隨著科技進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展，目前企業(yè)的相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)程爆發(fā)式增長(zhǎng)。因此，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的調(diào)度處理也越來(lái)越頻繁。就目前來(lái)說(shuō)，常用的調(diào)用處理機(jī)制為頻次輪詢調(diào)度機(jī)制。這樣對(duì)每個(gè)任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài)、嘗試次數(shù)、執(zhí)行時(shí)長(zhǎng)均會(huì)進(jìn)行記錄，同時(shí)對(duì)于每個(gè)任務(wù)而言都會(huì)存在一個(gè)當(dāng)前狀態(tài)，例如等待、運(yùn)行中、執(zhí)行失敗、執(zhí)行成功等，每種狀態(tài)有對(duì)應(yīng)不同的處理方式。這樣的輪詢調(diào)度無(wú)法保證一次調(diào)度過(guò)程獲取到正確的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，會(huì)極大的消耗系統(tǒng)資源。

鑒于上述問(wèn)題，本項(xiàng)目中提出了一種任務(wù)調(diào)度處理方法及裝置，可更加準(zhǔn)確的得到每次任務(wù)調(diào)度時(shí)對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，在一次調(diào)度的情況下能夠保證具有前置依賴性的任務(wù)能夠順序統(tǒng)一執(zhí)行，避免多次輪詢，提高了執(zhí)行效率和成功率，并極大的降低了系統(tǒng)資源的消耗。

○大數(shù)據(jù)分析：一種有向圖繪制方法及化工物料規(guī)劃方法

BOM樹(shù)廣泛的應(yīng)用在工業(yè)生產(chǎn)以及各種 ERP，SAP 等生產(chǎn)管理工具中。樹(shù)結(jié)構(gòu)雖然能比較直觀的展示 物料，中間產(chǎn)物，成品的關(guān)系；但是樹(shù)結(jié)構(gòu)BOM對(duì)化工等領(lǐng)域中存在的，中間產(chǎn)物在多個(gè)BOM 中使用，中間產(chǎn)物在同一BOM中多級(jí)多次使用，中間產(chǎn)物作為商品出售，中間產(chǎn)物采購(gòu)補(bǔ)充，等場(chǎng)景下存在一些缺陷。

一種基于化工類工廠的新的BOM結(jié)構(gòu)以及期生成，轉(zhuǎn)換，以及運(yùn)用的方法。包括以下步驟：1.將傳統(tǒng)的樹(shù)結(jié)構(gòu)BOM傳入系統(tǒng)，系統(tǒng)將根據(jù)BOM信息生成新的工廠范圍內(nèi)的有向圖結(jié)構(gòu)BOM。2.收集銷售系統(tǒng)內(nèi)歷史銷售訂單，采購(gòu)系統(tǒng)內(nèi)采購(gòu)訂單，貨物運(yùn)輸信息，庫(kù)存信息，工廠產(chǎn)能， 商品保質(zhì)期等信息。3. 以序圖結(jié)構(gòu)BOM 為基礎(chǔ)，校驗(yàn)各個(gè)物料，中間品 是否能滿足生產(chǎn)需求，并能根據(jù)一定規(guī)則進(jìn)行動(dòng)態(tài)修改調(diào)整。解決化工類工廠制定修改 銷售計(jì)劃，采購(gòu)計(jì)劃，生產(chǎn)計(jì)劃，庫(kù)存計(jì)劃時(shí)物料，中間品大多只能靠人工經(jīng)驗(yàn)校驗(yàn)調(diào)整，調(diào)整不夠精確，需要多次復(fù)查的問(wèn)題。

○大數(shù)據(jù)應(yīng)用：銷期提前或滯后的預(yù)測(cè)修正

以六國(guó)化工為例的農(nóng)副產(chǎn)品等，除去銷售方式會(huì)和自然年有關(guān)，其需求也會(huì)和農(nóng)歷年息息相關(guān)。生產(chǎn)周期受到天侯的影響因此其逐年的周期性需求會(huì)在自然年上產(chǎn)生一定程度的平移。

不僅如此，在很多有指標(biāo)要求的零售行業(yè)中，銷售狀況在或大或小的周期上，整體處于穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì)。但是在周期內(nèi)可能會(huì)出現(xiàn)周期的平移的現(xiàn)象。

本發(fā)明改變了傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)，對(duì)發(fā)生銷售轉(zhuǎn)移之后銷量的預(yù)測(cè)結(jié)果，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和魯棒性，幫助生產(chǎn)計(jì)劃合理實(shí)施。

○4大數(shù)據(jù)展示：一種高復(fù)用、多方式的table單元格編輯的方法及組件

目前，表格是由多個(gè)單元格組成的表，已經(jīng)成為人們?nèi)粘＾k公生活的一部分，可以提供輸入輸出以及顯示等編輯功能。

相關(guān)技術(shù)中，每需要實(shí)現(xiàn)一種編輯功能，在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中需要重新開(kāi)發(fā)對(duì)應(yīng)功能的編輯組件，導(dǎo)致開(kāi)發(fā)過(guò)程較為繁瑣，開(kāi)發(fā)效率較低。尤其是在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，交互的方便性更為重要。

本項(xiàng)目中創(chuàng)建了一種生成單元格編輯組件的方法、裝置、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：創(chuàng)建單元格公用編輯組件；獲取單元格的多種編輯方式及每種編輯方式下單元格的渲染參數(shù)；根據(jù)各編輯方式及渲染參數(shù)在單元格公用編輯組件中創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的編輯控件；在單元格公用編輯組件中創(chuàng)建各編輯控件對(duì)應(yīng)的交互策略；將具有各編輯控件及交互策略的單元格公用編輯組件集成到表格組件中；如此，在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中，可在同一個(gè)單元格公用編輯組件中創(chuàng)建不同編輯方式對(duì)應(yīng)的編輯控件，后續(xù)需要實(shí)現(xiàn)其他編輯功能時(shí)，直接在單元格公用編輯組件中添加新的編輯控件，無(wú)需重新編寫大量的重復(fù)代碼，簡(jiǎn)化單元格編輯組件的開(kāi)發(fā)過(guò)程，提高開(kāi)發(fā)效率；提高單元格公用編輯組件的復(fù)用率。

數(shù)字化供應(yīng)鏈各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)現(xiàn)狀（如計(jì)劃、開(kāi)發(fā)、采購(gòu)、制造、流通、逆向等環(huán)節(jié)具體現(xiàn)狀）

六國(guó)化工在實(shí)施本案例之前的計(jì)劃流程為下圖：

涉及多部門間的計(jì)劃信息流轉(zhuǎn)：銷售部、生產(chǎn)部、企管部、采購(gòu)部、財(cái)務(wù)部，全都在線下溝通流轉(zhuǎn)，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且容易遺漏信息。各部門先制定自己部門的計(jì)劃，制定計(jì)劃的方式主要依靠人工經(jīng)驗(yàn)，缺少數(shù)據(jù)量化支持，后續(xù)調(diào)整幅度大、頻次高，難以實(shí)現(xiàn)指導(dǎo)企業(yè)運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的作用。各部門的計(jì)劃制定完成后會(huì)召開(kāi)計(jì)劃平衡會(huì)，各部門高管共同協(xié)商下個(gè)月的計(jì)劃。但由于計(jì)劃是串行制定的，沒(méi)有辦法聯(lián)動(dòng)變化，沒(méi)有辦法實(shí)時(shí)協(xié)同。

具體制定計(jì)劃流程如下圖及表格：

實(shí)施路徑等

（如預(yù)備階段、遷移階段方案等）

預(yù)備階段：全流程調(diào)研

在此階段中，杉數(shù)與六國(guó)化工成立聯(lián)合項(xiàng)目組，對(duì)潛在的營(yíng)銷公司，生產(chǎn)部，企管部等多個(gè)部門的用戶進(jìn)行詳細(xì)調(diào)研，并對(duì)項(xiàng)目整體范圍進(jìn)行確認(rèn)。

實(shí)施階段：

在實(shí)施階段中，杉數(shù)主要經(jīng)歷了7個(gè)小階段，最主要的工作集中在設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)中，經(jīng)杉數(shù)與六國(guó)雙方確認(rèn)藍(lán)圖無(wú)誤，杉數(shù)基于自身產(chǎn)品的特性與六國(guó)的個(gè)性化需求，進(jìn)行了配置化實(shí)施，并進(jìn)行了多輪的迭代測(cè)試，最終確保上線成功

遷移驗(yàn)證階段：

在上線后，試運(yùn)行3個(gè)月期間，服務(wù)對(duì)象方六國(guó)化工下發(fā)管理流程配合，杉數(shù)科技全程跟蹤服務(wù)。

服務(wù)對(duì)象供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果

（說(shuō)明轉(zhuǎn)型后的實(shí)施效果，最好有數(shù)據(jù)說(shuō)明，以下任選2-4個(gè)方面）

供應(yīng)鏈管理效率提升

（如降低成本、提高時(shí)效、提升柔性等效果）

量化KPI為：

1） 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的銷量預(yù)測(cè)，將六國(guó)的銷售預(yù)測(cè)滿足度從87%提升至95%

2） 結(jié)余庫(kù)存水平平均下降0.5個(gè)月的月銷量

3） 企業(yè)各部門間協(xié)同效率增強(qiáng)20%。制定需求計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃人力投入時(shí)間縮短50%以上

量化收益

通過(guò)產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)，能夠在旺季快速的反應(yīng)市場(chǎng)需求的變化并做出相應(yīng)的分銷與生產(chǎn)計(jì)劃的改變，從而提升響應(yīng)市場(chǎng)速度，從試運(yùn)行的3個(gè)月數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)下來(lái)，客戶的訂單平均滿足率提升5%。

客戶訂單平均滿足率的提高將帶來(lái)銷售量的提高、市場(chǎng)份額的提升。以化工企業(yè)產(chǎn)品平均價(jià)格來(lái)看，提高銷售量5%，那么提高的收入為：近半年經(jīng)銷商的銷量提報(bào)共計(jì)321，374噸，每噸單價(jià)均值為￥2，000，即收入提高為：

321，374*￥2，000*0.05=￥32，137，400

若利潤(rùn)為10%，則增加利潤(rùn)為

￥32，137，400*10%=￥3，213，740

通過(guò)產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)在正確的時(shí)間、地點(diǎn)生產(chǎn)正確的產(chǎn)品送到正確的倉(cāng)庫(kù)（航母?jìng)}/大經(jīng)銷商倉(cāng)庫(kù)），從而提高庫(kù)存周轉(zhuǎn)率10%，并降低因存放在錯(cuò)誤的地方而產(chǎn)生的調(diào)撥運(yùn)輸費(fèi)用5%；總體上降低經(jīng)銷商20%庫(kù)存積壓，預(yù)計(jì)節(jié)省倉(cāng)儲(chǔ)成本2000萬(wàn)----六國(guó)在近半年發(fā)給經(jīng)銷商的共計(jì)581，020噸，近半年經(jīng)銷商的銷量提報(bào)共計(jì)321，374噸。 不考慮經(jīng)銷商原有庫(kù)存的情況下，經(jīng)銷商近半年積壓庫(kù)存約為25萬(wàn)噸，實(shí)際情況下（考慮經(jīng)銷商原有庫(kù)存）積壓庫(kù)存不小于25萬(wàn)噸。保守估計(jì)全國(guó)經(jīng)銷商總積壓庫(kù)存為30萬(wàn)噸，假設(shè)降低10%的積壓庫(kù)存也就是3萬(wàn)噸，按照六國(guó)的倉(cāng)儲(chǔ)成本數(shù)據(jù)，按照每噸500元（根據(jù)2019年的經(jīng)銷商寄存?zhèn)}儲(chǔ)成本表統(tǒng)計(jì)）的存儲(chǔ)成本，單獨(dú)在倉(cāng)儲(chǔ)成本降低這一項(xiàng)就可以有￥1500萬(wàn)的成本縮減。

通過(guò)產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)，打通營(yíng)銷、生產(chǎn)、工貿(mào)、企管等部門信息，將線下協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)換為線上數(shù)據(jù)共享，從而提升部門間協(xié)同效率20%。減少加班：過(guò)多的加班會(huì)嚴(yán)重的降低生產(chǎn)率，還會(huì)造成過(guò)多的庫(kù)存。通過(guò)產(chǎn)銷協(xié)同，可以制定考慮產(chǎn)能、物料的需求計(jì)劃，從而減少加班。經(jīng)驗(yàn)表明，加班時(shí)間可以減少50%～90%。

供應(yīng)鏈抗風(fēng)險(xiǎn)韌性提升

（具體闡述服務(wù)對(duì)象面臨的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)，采取哪些措施、何種數(shù)字化技術(shù)，應(yīng)對(duì)疫情沖擊、政治地緣風(fēng)險(xiǎn)、外部不可控因素等挑戰(zhàn)及效果）

供應(yīng)鏈流程優(yōu)化

（如可視透明、智能作業(yè)、預(yù)測(cè)性維護(hù)等效果）

商業(yè)模式創(chuàng)新

（如服務(wù)化延伸、規(guī)?；ㄖ频刃Ч?/span>

協(xié)同的供應(yīng)鏈管理模式

服務(wù)對(duì)象供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新點(diǎn)

應(yīng)用模式創(chuàng)新：

1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)了六國(guó)化工在商業(yè)模式上的創(chuàng)新

為六國(guó)化工營(yíng)銷模式的轉(zhuǎn)型（由駐點(diǎn)直銷轉(zhuǎn)為買斷）奠定了基礎(chǔ)，也通過(guò)產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)的算法輔助工具（分貨管理）促進(jìn)了此次轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。

2、基于本項(xiàng)目致力于提升六國(guó)化工的供應(yīng)鏈管理能力，通過(guò)搭建一套產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)，以先進(jìn)的運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化思想與成熟模型來(lái)提升供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)重點(diǎn)節(jié)點(diǎn)管理效率，以領(lǐng)先的杉數(shù)自主研發(fā)的規(guī)劃求解器來(lái)幫助六國(guó)化工提升生產(chǎn)計(jì)劃能力，并統(tǒng)籌管理物流供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)、輔助產(chǎn)品預(yù)測(cè)銷量，與SAP ERP及SMS對(duì)接，優(yōu)化需求計(jì)劃、優(yōu)化補(bǔ)貨及庫(kù)存策略、優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷協(xié)同模擬，以應(yīng)對(duì)產(chǎn)品需求多樣性的市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)提升產(chǎn)銷協(xié)同能力、提高市場(chǎng)響應(yīng)速度即敏捷性、提高投入產(chǎn)出比、提升精細(xì)化管理能力。

   項(xiàng)目從需求計(jì)劃入手，基于歷史訂單銷量、成品產(chǎn)品信息、產(chǎn)品間關(guān)系、全國(guó)銷售區(qū)域信息以及內(nèi)外部影響因素等輸入數(shù)據(jù)，結(jié)合化肥根據(jù)地理位置需要因地制宜進(jìn)行預(yù)測(cè)的理解，以及新品投放、促銷事件等特殊事件的考慮，建立AI機(jī)器學(xué)習(xí)模型和傳統(tǒng)時(shí)間序列模型，對(duì)各品類月度銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)。輸出按照銷區(qū)、時(shí)節(jié)、產(chǎn)品品類維度的需求計(jì)劃結(jié)果，將需求占比預(yù)估進(jìn)一步細(xì)化到成品產(chǎn)品維度，并提供需求動(dòng)態(tài)監(jiān)控預(yù)警和多維度分析。

   基于AI的需求計(jì)劃，項(xiàng)目進(jìn)一步為六國(guó)化工打造庫(kù)存的全局優(yōu)化。結(jié)合庫(kù)存信息、倉(cāng)庫(kù)信息、成品產(chǎn)品信息、替代關(guān)系、經(jīng)銷商層級(jí)信息、補(bǔ)貨規(guī)則、調(diào)撥規(guī)則、成本數(shù)據(jù)、物流資源等輸入數(shù)據(jù)，建立庫(kù)存策略優(yōu)化模型，平衡服務(wù)滿足率和庫(kù)存周轉(zhuǎn)率，得到針對(duì)成品的安全庫(kù)存水平，廠倉(cāng)間以及倉(cāng)到經(jīng)銷商的補(bǔ)貨計(jì)劃、倉(cāng)儲(chǔ)計(jì)劃，以及各層級(jí)庫(kù)存健康狀態(tài)監(jiān)控與KPI報(bào)表。

生產(chǎn)方面，項(xiàng)目協(xié)助六國(guó)化工量化現(xiàn)有生產(chǎn)限制：生產(chǎn)難度、廢料產(chǎn)生情況、每套裝置最小生產(chǎn)量等，將提報(bào)的下個(gè)月的銷量預(yù)測(cè)分配到每個(gè)工廠每月，并使用杉數(shù)自主研發(fā)的數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器制定成本最優(yōu)&實(shí)際產(chǎn)量最匹配下的產(chǎn)品生產(chǎn)計(jì)劃。

   為了尋找供應(yīng)與需求之間的最佳平衡點(diǎn)，項(xiàng)目設(shè)計(jì)了一個(gè)決策輔助-產(chǎn)銷協(xié)同模擬引擎，計(jì)算每一種信息每一個(gè)場(chǎng)景的KPI表現(xiàn)及對(duì)應(yīng)的需求、供應(yīng)、生產(chǎn)計(jì)劃。產(chǎn)銷協(xié)同模擬引擎將不同產(chǎn)品類型的預(yù)測(cè)需求與預(yù)估的產(chǎn)能、物料到貨時(shí)間相對(duì)應(yīng)，在綜合考慮產(chǎn)能限制、生產(chǎn)提前期、生產(chǎn)優(yōu)先級(jí)等限制條件下，由算法自動(dòng)輸出自定義戰(zhàn)略目標(biāo)（如總成本最低、產(chǎn)量最大、庫(kù)存最少）的生產(chǎn)計(jì)劃方案。

技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)：

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理：一種強(qiáng)依賴、可分租的任務(wù)高容錯(cuò)處理方法及裝置

大數(shù)據(jù)分析：一種有向圖繪制方法及化工物料規(guī)劃方法

大數(shù)據(jù)展示：一種高復(fù)用、多方式的table單元格編輯的方法及組件

算法創(chuàng)新點(diǎn)：

銷期提前或滯后的預(yù)測(cè)修正

未來(lái)發(fā)展機(jī)遇與挑戰(zhàn)

經(jīng)過(guò)初步調(diào)研和產(chǎn)業(yè)界從業(yè)專家咨詢，了解到目前該解決方案的推廣存在以下潛在困難:

六國(guó)各子公司或化工行業(yè)的數(shù)字化信息化水平參差不齊。由于產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)的基礎(chǔ)依賴企業(yè)大量的銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品主數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)的維護(hù)和數(shù)據(jù)之間的校驗(yàn)存在大量處理工作。尤其是銷售計(jì)劃模塊，需要?dú)v史銷量數(shù)據(jù)支持。

解決途徑-銷售計(jì)劃可以按現(xiàn)有線下方式作為產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)的輸入。

目前化工企業(yè)各子公司都在計(jì)劃或已經(jīng)在基礎(chǔ)系統(tǒng)（SAP、SMS）實(shí)施中，從計(jì)劃制定權(quán)責(zé)情況調(diào)研看整體的子公司推廣可行，預(yù)計(jì)在該項(xiàng)目三期中開(kāi)始展開(kāi)相應(yīng)的子公司推廣工作。

S&OP模塊（協(xié)同模擬模塊）的定制化程度稍高，存在大量人工經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)處置能力，行業(yè)里存在大量的特殊業(yè)務(wù)場(chǎng)景和企業(yè)要求，難以直接以一條標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)繩加以判斷和定級(jí)。

解決途徑-銷售計(jì)劃可以按現(xiàn)有線下方式作為產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)的輸入。

協(xié)同模擬模塊的基礎(chǔ)邏輯是適用于各行業(yè)企業(yè)的，主要的問(wèn)題是供此企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理的數(shù)據(jù)是否完備以及領(lǐng)導(dǎo)層做此創(chuàng)新的決心。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一把手工程，本解決方案為此工程提供最復(fù)雜的運(yùn)營(yíng)決策輔助。

下一步項(xiàng)目建設(shè)主要內(nèi)容：

o 算法賦能的下一步

1、廠外庫(kù)智能選址

現(xiàn)狀：原10個(gè)廠外庫(kù)（航母?jìng)}）

改變：從基于歷史或經(jīng)驗(yàn)的廠外庫(kù)選址模式轉(zhuǎn)變?yōu)榛跉v史銷售數(shù)據(jù)及模型的全局優(yōu)化的廠外庫(kù)選址

利益點(diǎn)：訂單滿足時(shí)效保證的前提下降低運(yùn)輸距離及運(yùn)輸成本

2、智能調(diào)撥

現(xiàn)狀：無(wú)調(diào)撥

改變：廠外庫(kù)級(jí)別的需求調(diào)撥

利益點(diǎn)：降低庫(kù)存冗余，降低積壓可能，提升庫(kù)存寬度，提升服務(wù)滿足率

3、多工廠排產(chǎn)

現(xiàn)狀：計(jì)劃員手動(dòng)分廠

改變：基于產(chǎn)能利用及原材料利用的最大化、總運(yùn)營(yíng)成本（生產(chǎn)成本+運(yùn)輸成本等）下的分工廠排產(chǎn)

利益點(diǎn)：提升產(chǎn)能利用率，提升原材料利用率，提高企業(yè)利潤(rùn)率

推廣的下一步：

目前化工企業(yè)的系統(tǒng)覆蓋為六國(guó)本部及國(guó)星化工，之后會(huì)推廣到中元化工，氮肥廠，再到各子公司。行業(yè)內(nèi)的推廣在銅陵市的其他化工廠-安納達(dá)、潔雅、有色等。類似企業(yè)的推廣目前調(diào)研過(guò)的有：高露潔、高貝斯等。

項(xiàng)目實(shí)施預(yù)期目標(biāo)：

增強(qiáng)化工企業(yè)的智能供應(yīng)鏈管理能力。