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        功率范圍寬 1756-IF6CIS 觸摸屏 模塊

        更新時間
        2024-12-27 13:30:00
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        品牌
        A-B
        型號
        1756-IF6CIS
        產地
        美國
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        功率范圍寬 1756-IF6CIS 觸摸屏 模塊

        作為實體經濟的支柱產業,我國制造業有著悠久的歷史和龐大的產業結構,產業鏈環節眾多、復雜度高是制造企業供應鏈的典型特征,推進供應鏈的數字化轉型之路也成為企業高質量發展的共同選擇。通過決策優化智能供應鏈計劃,制造企業可以建立更高效的精益生產計劃模型和與之相適應的組織架構,有效減少庫存,提高整個供應鏈計劃的效率并優化計劃結果,進一步達成生產精益、庫存合理、人員優化等多重目標。

        為了幫助制造企業在“VUCA(烏卡)時代”更好的筑牢供應鏈底座,以平穩穿越轉型發展的周期,杉數科技今年3月面向工業智能制造領域推出決策優化產品--杉數數弈平臺(LibraMind),為企業科學地制定短期和中長期排產計劃,優化生產管理及作業流程,提升整個供應鏈的柔性與敏捷度,以適應快速變化的市場需求。日前,e-works記者對杉數科技副總裁兼工業線事業部總經理黃翔進行了專訪,就智能決策在供應鏈優化中扮演的角色、智能決策落地的關鍵技術以及數弈平臺的核心特點進行了解讀。在黃翔看來,高水平的供應鏈管理一直是制造企業的核心競爭力之一,數字化浪潮下企業供應鏈正朝著需求響應更快、協同效率更高、數據更加開放的方向演進,以運籌優化和機器學習為基礎的智能決策技術應用將加速供應鏈的重構,成為提升企業供應鏈水平的著力點和落腳點。

        圖 杉數科技副總裁兼工業線事業部總經理黃翔

        全面智能化,屬于供應鏈的基因進化論

        隨著智能制造如火如荼的展開,線上線下加速融合,以往制造企業靠庫存拼銷量,與經銷商、供應商博弈價格差的供應鏈體系已成為過去式。黃翔表示在制造商、供應商、客戶等多方加入下,供應鏈管理變得日益復雜。特別是對于大型、集團型企業而言,產業鏈供應鏈重構朝著區域化方向發展,上下游之間的關系愈發緊密,培育以自身為主的產業鏈條對于制造企業而言是一個重要的戰略機遇。

        美國經濟學家克里斯多夫曾提出:“市場上只有供應鏈而沒有企業。現在,真正的競爭不再是企業與企業的競爭,而是供應鏈與供應鏈之間的競爭。”在黃翔看來,導致供應鏈管理從掌握企業前進方向的“隱形之手”逐漸變為顯而易見的“核心引擎”,主要在于以下兩方面原因:

        首先,是國內制造業一直存在但并沒有很好呈現和重視的“隱性基因”:黃翔表示我國作為二大經濟體、一制造業大國,擁有全球完整且規模龐大的工業體系、強大的生產能力、完善的配套能力。在數字經濟時代,企業供應鏈已經不再是單一的 “鏈”狀線路,而是呈“網”狀結構,各系統和各角色互相連接,互相依存。例如汽車零配件廠商在完成某項生產營銷活動時,不僅需要保證內部生產線高效運轉,如生產決策、車間運轉、庫存物流,還需要與外部在配合上無縫鏈接,如上游原材料、零部件供應商,下游整車廠以及經銷商、物流、消費者等,各方之間的交互越來越緊密和頻繁。

        其次,是云計算、物聯網、人工智能等新興技術為企業發展注入的“顯性基因”:根據杉數科技積累的實踐經驗看,制造企業正在將傳統的供應鏈管理方式與數字化技術相結合,以實現供應鏈整個過程的高效、智能和透明化。尤其是面對外部不確定的供應環境以及市場需求的多樣化和細分化,促使制造企業直面由實時客戶和消費者需求反向驅動的供應鏈協同,進而形成柔性和個性化生產制造閉環,終大幅縮短交付周期。

        在“隱性基因”和“顯性基因”交織的共同作用下,國內企業正在從“制造”走向“智造”。這其中,無論是供應鏈轉型的效率提升、彈性建設、實時優化還是面向未來的創新,都可以看到智能決策的身影。黃翔表示智能決策面向的產業鏈是在打通上下游企業信息流的基礎上,實現將產業鏈上企業整體進行各種資源同一調配,形成更加深度與高效的協作關系。通過將企業供應鏈管理的實際問題化繁為簡,用運籌優化的思維將動態的、多元的、大規模的變化要素進行量化和可視化,可以幫助企業找到真正優質的需求,并推進訂單的高效執行和交付。

        以某生物醫藥企業為例,其在發展過程中一直推行精益生產策略,以實現“零庫存”為目標。但前些年在疫情刺激下市場需求波動嚴重,短期內會出現大量“插單”現象,由于追求庫存導致該企業在處理緊急訂單時,給后端生產、物料、運輸等環節帶來了諸多壓力,企業履約成本直線上升,進入了生產規模增長但整體利潤率躊躇不前的窘境。

        在雙方多輪溝通交流下,此生物醫藥企業與杉數科技在其計劃與運營的數字化、智能化方面達成合作,共同打造了協同優化、智能決策平臺。利用算法優勢,該企業不僅在供給側能夠對市場進行預測,實現供應與需求的良好匹配;還可以從需求側觀察緊急訂單的處理是否合理,根據車間工藝及生產限制,統籌平衡整體資源及物流規劃,制定出企業利益大化的排產計劃,使企業訂單達成率提升的同時綜合節省成本約百萬/年。

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