案例 | 供应链全局优化：深度学习+运筹优化双引擎，打造供应链智能决策

休闲零食行业：市场规模扩大推动渠道精细管理，供应链效能亟待人工智能

休闲零食可满足消费者闲暇享受及情感交流等多样化需求。随着人均可支配时候入增长，人们对生活品质更加关注，零食饮料消费支出也逐步增加，休闲零食市场规模也随之增长，同时对渠道精细管理的挑战也在持续加大，倒逼整个供应链效能提升，而2020年的疫情影响则加速了这一趋势的发展。作为领先零食品牌，某知名糖果巧克力品牌其零食产品需求在疫情期间达到了一个巅峰。而如何在此间降低全局库存，强化快速决策能力以及供应链抗风险能力成为了企业的主要挑战。这促使该企业开始考虑采用数智化系统解决供应链中的诸多问题，进而在后疫情时代保障业务的扩张及增长。

供应链智能管理平台应用例解析：以杉数科技为某知名糖果巧克力品牌部署端到端智慧供应链平台为例

针对该品牌在供应链管理智能化的需求，杉数科技基于“杉数智慧链优化解决方案平台”及自研的“杉数优化求解器COPT”，并结合深度学习、运筹优化等智能技术为其部署了端到端智慧供应链平台。平台针对供应链管理所涉及的多个场景，分别以智能计划、智能履约以及供应链控制塔三大子方案，通过多项智能应用实现在需求计划、生产排期、订单管理、业务决策等场景实现优化，全面实现供应链智能管理。

一、 核心设施 – 杉数优化求解器COPT

COPT是杉数自主研发的针对大规模优化问题的高效数学规划求解器套件，也是支撑杉数端到端供应链平台的核心组件，是目前中国唯一一个同时具备大规模线性规划（单纯形法和内点法）和混合整数规划问题求解能力的综合性数学规划求解器。杉数科技可以依据企业提供的过往数据，构建出不同的数学模型，然后通过对这些数学模型的求解，进而得出最优解，为企业提供高效的决策方案。

二、搭建交互式供应链控制塔以支持智能决策

为加强该休闲食品品牌在供应链管理的全局控制能力，杉数科技为其设计并搭建了交互式供应链控制塔，通过预测性分析为需求预测、S&OP计划、产销协同计划、生产计划、履约计划等环节决策支持。控制塔中搭载了AI计划分析平台，在利用控制塔积累数据的同时，通过机器学习、深度学习、迁移学习等智能算法对数据进行最大程度的利用，如进行预测模型及参数的迭代、提前期学习、预测特征因子学习等。由此，控制塔可将该企业的业务工作流之间、计划与执行之间、历史数据与预测数据之间、业务流程与智能算法之间的集成、计算、反馈、再计算等，挖掘更多因果、决策支持。

三、利用算法与优化求解器实现智能计划

基于端到端智慧供应链平台，杉数科技通过部署智能计划解决方案为该企业在需求计划、生产计划等任务进行优化与升级。需求计划方面，有别于传统计划方式中层层上报的模式，杉数科技通过机器学习算法，基于该企业的历史数据进行需求预测。通过协同企业自下而上的销售预测提报与自上而下的市场销售目标，算法可更精准地捕捉需求波动，生成最终的一致性需求计划。在生产计划方面，方案模块依托杉数优化求解器COPT为工厂制定科学的生产计划。COPT可通过综合多变量、多维度的限制条件进行求解，避免此类条件冲突所导致的计划完成率损失，提升物料、产能、人力资源的利用率。 

四、基于运筹优化实现智能履约

该企业在过往的供应链管理与运作模式上相对传统，供应链决策部分依靠手工调整。伴随休闲零食市场规模的扩张，对于行业的渠道精细管理挑战使得企业在如节假日、双十一等销售旺季来临时偶尔会面临订单不能及时满足的状况。对此，平台所搭载的智能履约方案通过整合人工智能与运筹优化两大核心技术能力，通过捕捉客户/市场的需求变化，同时统筹考虑生产、库存、运输等场景内的要求，将其转换为数学模型，从而通过智能算法求解以得出最优且最敏捷的履约计划。 

应用效果

通过部署杉数供应链数智化解决方案平台，该企业成功实现库存周转率提升，释放百万级库存占用资金。其次，在供应链控制塔的支持下，该企业可借助预测性分析从多维度捕捉并考量影响销量的因素，实现月需求预测准确率提升10%；而通过人工智能算法对多种促销和突发场景进行仿真则帮助企业提高响应市场变化的速度。此外智能履约模块则帮助该客户提升订单履约的灵活度，在减少人工成本的前提下实现订单满足率提升10%。