向未来飞驰：智能决策为工业智能化按下加速键

近期，疫情多点爆发导致 汽车 供应链大规模断供，上海等多个城市的车企出现减产停工潮，特斯拉、蔚来、上汽、长城等车企均宣布部分停产或减产，这对车企的长短期生产带来了巨大冲击，也对企业应对风险的能力提出了更高的要求。外面诸如此类的不确定事件，未来或许未来将成为 经济 常态，再叠加面对盘根错节的供应链和生产网，包括汽车制造在内的整个工业产业都将被迫进入快速转型期，而智能决策正肩负着能够在背后统筹优化这些各项生产要素的重要期待。

在现代自动化、规模化生产中，尤其是在复杂多变的市场大环境下，决策和计划变得越来越重要，决策上的一点点偏差，对生产结果造成的影响都可能是不可估量的，因为工业生产线一旦转起来，就开始不停消耗原料和成本，停下来又会影响企业效益，在快生产时代企业是经不起任何浪费和等待的。

智能决策技术对于复杂问题的运筹帷幄，正好契合了工业生产的这种发展需要，近年来成为工业智能化转型的热门话题。从前不久发布的《工业智能决策白皮书》中，我们看到智能决策在工业领域的美好画卷正徐徐打开，那么工业智能决策的未来走向如何？又将在工业领域打开怎样的新世界？

工业生产一直在寻找“最优解”，智能决策将成为必备能力

回望前几次工业革命的路径，从机器代替手工，到信息化改造、数字化赋能，无论生产力怎样进步，“最小化成本、最大化利润”都是工业发展一直追求的方向。可以说，工业生产一直在寻求“最优解”。

工业智能化时代的到来为寻求“最优解”带来了全新的方式。⼯业智能化体现在感知控制、数字模型、决策优化三个基本层次，它基于海量⼯业数据全⾯感知，通过端到端的数据深度集成与建模分析，实现核⼼环节智能优化与决策，由⾃下⽽上的信息流与⾃上⽽下的决策流共同构成了应⽤优化闭环。

这是从“四肢”武装到“大脑”的全面进化和优化过程。如果说蒸汽机和电气革命改变了动力系统，信息革命带来了自动化生产和 互联网 ，那么工业4.0的一个重要特征就是，以智能决策为核心的技术正在从“脑力”层面对工业这台复杂的机器进行改造。由于智能决策能够最⼤化发挥工业数据的价值，正成为智能化的价值核心。

特别是在经济供求关系迎来转变的今天，“资源浪费”“碳排放”“产能过剩”等成为普遍问题，加之新基建、双碳政策的长期布局，以及当前全球经济、政治、疫情等的诸多不确定性，对工业企业生产及运营决策优化提出了更高的要求，优化工业“脑力”变得越来越重要。

《工业智能决策白皮书》指出，智能决策将成为未来领先⼯业企业必备的能力，而这种能力，最终都将转化为企业的生产效率和效益。

从整体效益出发，智能决策助推业务实现跨越式变革

在新的经济背景下，很多工业厂商都在向智能化要效率、要柔性、要低能耗等等，这些都离不开智能决策的支撑。因为工业制造涉及到工艺流程、采购、仓储、物流、 营销 等多个环节，无论是人工决策，还是现有的数字化方案都很难满足企业对大规模运算和决策的需求。

智能决策的价值就在于，可以利用机器学习和运筹优化技术解决大规模、多约束条件的问题，在具体生产过程中，能够从全局来调控各项资源及生产要素，以达到既定目标的最优化。

举例来说，钢铁生产在买原材料时，过去主要看原料价格，很难把原料的成分、对其他原料的损耗、碳排放量等因素全都顾及到，这些因素无形中对企业的成本消耗可能远超过省下来的原料成本。智能决策则可以打破这种“偏见”，均衡各种因素，选择最佳方案，也许某个单一的条件不是最好的，但总效益一定是最大的。

综合工业生产的各个环节，⼯业企业通过智能决策技术可以实现⾯向设备、⽣产、运营、和产业链的全场景赋能。它可以为企业带来新的运营⽅式，在决策机制上降低对⼈的依赖，从而提⾼企业的收益增长速度，提升企业成长空间。工业智能决策最佳实践案例也表明，智能决策已经帮助领先企业实现业绩突破与业务变⾰。

比如，上汽通用基于整车排产优化项目对入场运输效率的提升，结合各路线/供应商结算模式，预计年化收益达数百万，六国化⼯通过建设产销协同智能决策系统实现了智能化升级，仅仓储成本节省达6000万。

这些“真金白银”的价值，是切实能看得到的，而智能决策的价值还远不止于此。从人工到智能，从局部到全局，从分散到统一，智能决策改变的不仅仅是决策的效率和效果，而且是生产思维和模式的跨越，即真正做到从业务效益的角度出发，来统筹生产及运营等各个环节，实现端到端的全局优化。

企业需求越来越旺盛，技术加速向多场景渗透

领先企业的成功经验，将会带动更多工业企业进行智能决策的实践，不过这个过程并不是一蹴而就的。《工业智能决策白皮书》指出，⼯业智能决策技术目前尚处于技术接纳⽣命周期曲线的早期，预计未来5年将逐步渗透早期采⽤者和早期⼤众，走向更广阔的应用场景。

一方面，市场环境将推动需求持续增加。智能决策将成为未来领先企业的必备能力。⾯向16个细分⾏业的222家企业CIO调查结果显⽰，“辅助管理层决策”已成为企业最关注的⼤数据应⽤场景，利⽤数据分析技术提⾼企业决策能⼒成为企业数字化管理者的根本需求。

目前一部分领先的工业企业正通过智能决策拉开与后进者之间的距离，当时间继续往后推移，这种差距会进一步放大，智能决策无疑将是企业弯道超车的新机遇。在这种趋势下，企业对智能决策的认知会越来越强，会有更多企业愿意推进智能决策落地。

市场认知与技术的双重强化，驱动智能决策走向成熟

另一方面，智能决策相关技术的跃迁将加速其对业务场景的渗透。机器学习之父Michael Jordan说过，未来的⼈⼯智能最重要的突破应该与优化算法紧密结合。对于智能决策来说，在未来相当长的时间内，机器学习与运筹优化技术的结合将会是智能决策最前沿的技术发展方向，二者的进一步深度融合，将促进智能决策技术不断扩充能⼒边界。

同时，业务需求的增加和应用场景的丰富将驱动智能决策的成熟度进⼀步提⾼，技术可行性将越来越强，行业解决方案的适用性也越来越广，企业应用智能决策的成本也将会降低。就如同滚雪球一样，在技术与场景的互相促进下，智能决策的业务版图将越来越大。

纵深发展释放产业价值，助力推进智能制造

我国工业种类繁多，场景复杂，有41个工业大类，207个工业中类，666个工业小类，在这片广袤的地带，智能决策显然将有很大发展空间。无论是通过柔性计划、敏捷响应等带来的效益增长，还是未来对碳足迹、碳排放等能耗、减排问题的智能控制上，都将发挥举足轻重的作用。

数据显示，2021年中国制造业占GDP比重达到27.4%，总量连续12年位居世界首位。智能决策的加持，将有效助力提升工业制造企业的利润增长。《工业智能决策白皮书》预测，未来通过智能决策机制可以在供应链及制造管理⽅⾯释放的价值空间⾼达1.2-2万亿美元，细化到工业领域，将是一片很有潜力的蓝海市场。

技术接纳生命周期曲线

随着智能决策产业价值的进一步释放，中国工业发展将迎来新的局面。对整个产业来说，智能决策的纵深发展将激活工业数据价值，重构工业生产格局，将传统单一的按需生产或者按计划生产转换为全社会要素统筹生产及分配，有效降低全社会工业制造的能源及资源浪费，提高工业生产力的同时提高生产效率和效益，赋能实体经济，助力推进智能制造。