联想供应链智能决策技术白皮书全文-43页.pdf资源-CSDN文库

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联想供应链

智能决策技术

白皮书

2022版

主要观点

新时代下，供应链管理迎来诸多挑战，供应链决策难度指数级提升，如何决策成为供应链管理

的主要难点。

联想以机器学习驱动的预测性分析技术能力包括因果推断与多特征、多层级下的概率性预测。

联想供应链智能决策的关键技术包括机器学习、机器学习驱动的运筹优化、机器学习驱动的预

测性分析。

联想供应链智能决策技术方案用于物流规划与调度优化，通过对打包装箱、网络规划、运输配

送环节的优化，推动物流环节走向绿色与智能。

数据挖掘分析、运筹优化等供应链决策技术一定程度上提高了供应链的决策水平与效率，但仍

有待进一步发展。

联想供应链智能决策技术方案用于需求预测与智能备货，可赋能企业的服务供应链与零售供应

链，显著提升运营水平，降低成本。

联想面向智能决策的机器学习技术能力包括图神经网络、强化学习、多智能体学习。

未来，诸多的数字技术将与与机器学习、数据挖掘分析、运筹优化等决策技术进一步融合，持

续提升供应链的智能决策水平。

智能化决策是供应链决策技术未来发展的重要方向，机器学习与传统决策技术的融合应用将推

动供应链管理实现“智能决策”。

联想供应链智能决策技术方案用于物料管理与生产计划，可提升物料的分配与库存管理水平，

并为制造业提供了更高效优质的生产计划决策。

联想以机器学习驱动的运筹优化技术能力包括在线优化与神经网络求解器。

未来，企业供应链多个场景、多个环节的决策有望协同联动，智能决策将贯穿企业供应链管理

全链条，实现一体化决策。

可靠性(Reliability)、可复用性(Reusability)、可调节性(Regulatability)、可信赖性

(Responsibility)的“4R”能力是智能决策技术的未来发展方向。

02主要观点

供应链贯穿企业价值交付全过程，是企业实现业务

愿景、促进价值增长一项关键职能，对企业的发展

乃至生存至关重要。而随着业务场景的愈加复杂与

商业环境的愈加多变，企业供应链管理正面临前所

未有的挑战：需求多变难以预知、难以精细化管

理、用户要求不断提升、市场环境不确定性加剧、

网络结构愈加复杂、众多业务指标之间相互制约、

管理质量难以维持较高水平、供应链运营成本居高

不下。供应链管理诸多挑战的背后，本质是复杂环

境下供应链决策难度的指数级提升，传统的决策模

式已难以应对日益复杂的供应链管理需求，如何决

策成为供应链管理的主要难点。

为了提高供应链决策的水平与质量，人们从统计

学、运筹学、计算机科学等学科出发，对供应链决

策问题展开了大量研究，以数据挖掘分析、运筹优

化为代表的供应链决策技术的发展，也在一定程度

上提高了供应链的决策水平与效率。但随着供应链

管理问题的复杂度不断增加，以上技术也逐渐显露

出局限与不足，供应链决策技术亟需进一步的发展。

伴随着物联网、大数据、云计算、人工智能等信息

技术的发展，以智能化为特征的第四次工业革命正

席卷全球，数字化、智能化技术正全面融入并改造

着各个行业的管理运营模式。同样，供应链管理与

决策的模式、方法

决策的模式、方法也正迎来变革，智能化的决策正

成为供应链决策技术未来发展的重要方向。智能化

的决策，应当具备“数据驱动、科学精准、快速敏

捷、自我演进”的特征，而以机器学习为代表的人

工智能技术与数据挖掘分析、运筹优化技术的结

合，正孕育出智能化的决策技术，为供应链决策提

供了新的方法与工具。

知名数据研究机构Gartner公布的2021年全球供应

链25强排名中，联想集团第7次入选，位居第16

名，是中国唯一上榜的高科技制造企业。联想通过

创新的技术与解决方案，在复杂大环境影响下保持

供应链韧性与高效，在供应链的数字化、智能化发

展方面具有深厚积累，在供应链智能决策技术方面

拥有丰富的研究成果与实践经验。在此背景下，联

想集团撰写了《联想供应链智能决策技术白皮

书》，剖析了现代供应链管理决策所面临的难点与

挑战，总结了联想供应链智能决策技术的创新与应

用经验，并对智能决策技术在供应链的未来发展进

行展望。联想期望通过本白皮书向社会各界分享联

想在供应链智能决策技术方面的实践与思考，从而

为各行各业供应链管理与决策的数字化、智能化转

型提供参考借鉴与助力。

引言

03 引言

供应链是指围绕核心企业，将供应商、制造商、分

销商直到最终用户连成一体的功能网链结构。供应

链贯穿从原材料或配套零件开始，到制成中间产品

以及最终产品，最后由销售网络把产品送到用户手

中的企业价值交付全过程，是企业实现业务愿景、

促进价值增长一项关键职能，对企业的发展乃至生

存至关重要。

伴随着物联网、大数据、云计算、人工智能等信息

技术的发展，以智能化为特征的第四次工业革命正

席卷全球，数字化、智能化技术正全面融入并改造

着各个行业的管理运营模式。同时，制造业、零售

业等各个行业也正经历着重大变革，供给侧与需求

侧的创新不断迸发，智能制造、柔性制造、新零售

等新模式不断涌现，对企业经营提出了新的要求。

此外，伴随着贸易摩擦与新冠疫情等黑天鹅事件的

出现，商业环境的复杂度与不确定性也日益提升，

对多个行业的运营带来巨大冲击。

新技术、新模式、新环境等多重因素的影响下，传

统的企业运营模式亟需变革重塑，企业的转型升级

迫在眉睫。其中，供应链的重要性日益突出，正逐

渐成为新时代下企业竞争力的关键组成部分，供应

链的管理也迎来前所未有的诸多挑战：

供应链管理正面临诸多挑战

如何决策成为难点

贸易战、流行病、自然灾害等黑天鹅事件频繁发生且

难以预测，影响难以评估，供应链中断的风险加剧

商品SKU数量众多、产品更新换代加速、销售渠道

更加多元，业务复杂度快速增加导致难以精细化管

理

用户对有货率及按期交付的要求越来越高，对时效

高度敏感，对供应链的响应速度提出更高要求

供应链管理质量难以维持较高水平、供应链运营成

本居高不下

部分行业、部分产品的原材料供应短缺，需找到合

理的物料分配方式，最大化资源的利用效率

场景日益复杂，众多业务指标之间存在相互制约，

针对不同业务场景、不同业务目标下的管理策略，

难以全局统筹权衡并找到最优方案

人工管理耗费时间精力，且高度依赖业务人员的能

力与经验，难以稳定、规模化提升管理能力与效率

全球制造业从大规模标准化迈向多品类小批次交付，模式的变革彻底颠覆了原料采购、生产、运转交付的传统逻

辑，过去的经验不再能适应新的模式需求

市场竞争日益激烈，市场环境复杂且快速变化，充

满不确定性

供应链参与主体众多、网络结构复杂、影响因素多

样，加大供应链管理难度

1.1

第一章供应链智能决策技术的发展背景供应链管理正面临诸多挑战如何决策成为难点05

新消费时代，市场需求多元化、波动性大、难以感

知获取，人工难以准确把握规律，更难以对未来进

行预测

[1]

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