面对电子制造业新一轮市场挑战，电子制造企业要更加快速响应市场需求，同时控制成本、保证产品交付质量和服务水平。对此，光学巨头舜宇选择依托智能决策技术来实现产供销高效协同，以科学决策助力企业进一步增效降本，提升市场竞争力。2021年9月29日，物料分配智能决策平台在舜宇光电三个工厂正式上线，改善效果非常明显，这再次坚定了其深入应用智能决策技术赋能企业增长的决心。

  随着市场之间的竞争日益激烈，消费者个性化需求的提升，以及新兴技术的创新发展，电子科技类产品更新换代速度不断加快，产品生命周期不断缩短，市场留给电子制造企业的反应时间越来越短，如何依据市场需求变化快速匹配生产、仓储、运输等多方面资源成为了电子制造企业普遍面临的棘手难题。外加在全球价值链下，电子制造产业链分工明确，面向产业链又该怎么来实现与上下游企业的高效协同也已成为行业、企业可持续发展的重要课题。

  舜宇光学科技（集团）有限公司（以下简称“舜宇”），作为全球领先的综合光学零件及产品制造商，手机镜头、手机摄像模组、车载镜头市场占有率位均居全球首位，是华为、小米、宝马、奔驰等知名手机生产厂商与汽车品牌商的“名配角”。近年来，伴随业务迅速增加，舜宇的生产、采购、库存等各环节的管理变得日益复杂，如何逐步提升生产效率、减少相关成本损耗、实现业绩增长慢慢的变成了其稳健发展过程中必须应对的考验。

  早在2010年，舜宇就提出“转变发展方式与经济转型”的战略，导入了ERP、SAP项目，用运营管理、制作的完整过程、生产装备和产品流通的信息化来提升公司的经济效益与竞争力；2014年，舜宇在千亿目标的指引下开始以智能柔性生产线和数字工厂管理系统为核心大力建设智能制造基地，不断探索推进智能平台化建设和业务数字化转型，在探索过程中舜宇发现：无论是想要逐步提升响应速度，还是改善经营效益，仅注重需求、生产、库存、仓储、运输等各个节点的改善已经远远不够，通过全局优化视角，提升需求预测的精准性，实现需求、生产、库存、仓储、运输端到端的联动互通，做到产供销高效协同，避免单一环节间的短板制约而造成浪费或错失机会，才能迎合市场需求，逐步提升市场竞争力。

  然而，SAP、ERP等这些传统信息系统之间只是实现了单向信息流的传递，产供销所有的环节资源的调配依旧需要人工根据系统中的数据来进行线下计算和调配，不仅计算复杂、效率低，过程中还存在大量的跨部门沟通协调工作，并不能够实现产供销高效协同。

  经过调研，舜宇发现前沿的智能决策技术能够很好地解决这样一些问题，搭载COPT求解器的AI智能排产决策平台已经为很多头部制造公司实现产供销高效协同提供了有力支撑，它能够将产供销管理中面对的决策标的、约束、偏好以及目标转化为数学模型，在模型基础上自动调用各个系统中的有关数据，利用机器学习、运筹优化等技术，对模型进行高效求解，并自动生成科学的决策建议。

  在此基础上，舜宇将实现这一目标的路径锁定在了“智能决策技术”，杉数科技作为真正意义上的人工智能决策公司，专注于将智能决策技术在丰富的业务场景中落地，成为了舜宇进行这一探索的目标合作伙伴。

  洞悉当前产供销协同中存在的短板问题是方案制定的第一步。舜宇团队经过梳理发现舜宇集团有限公司下属的宁波舜宇光电信息有限公司（以下简称“舜宇光电”）的“工厂物料管理”是当下最为棘手的问题。

  舜宇光电在浙江余姚有三家工厂，主要为各大智能手机品牌商提供手机摄像模组，工厂在日常的生产计划中对共用料和专用料的计划、管理、分配、领用需要指定到具体客户，同时客户还会对原材料的批次和版本有特殊指定。目前，共用料、专用料信息管理都采用线下手工方式，伴随舜宇光电发展，生产规模逐步扩大，物料管理规模成倍增长，管理复杂度不断增大，线下手工管理方式慢慢的变成了了制约生产效率、经营效益提升的最大短板。具体表现为：

  按库存生产（MTS）模式下的MRP系统只能按照生产计划确定物料需求总量，共用料的具体客户分配信息需要由物控人员展开BOM计算得到，而BOM结构较为复杂，一般有成品、半成品、原材料等4-5个层级，多的甚至有10层，每层又包含多个条目，且分配计算时需要遵循BOM中的数量比例约束，因此，人工拆解计算时需要仔细考虑的数据量大、条目多，计算量大，且易出错；如果出现计算错误、BOM表存在异常，或受到客户的真实需求变动影响，就要重新对BOM表进行拆解，导致重复工作，且增加耗时。

  在SAP、MRP、ERP等传统信息系统加人工管理共用料客户分配信息模式下，仅有很少的批次在系统中备注了客户信息能够直接进行区分，大部分共用料在系统中没有一点标注，共用料客户分配信息为线下手工统计，需要营销、采购、生产管控、物料管控等多部门协调沟通，占用大量人力、时间，并且最终客户分配信息记录不清晰，数据不准确，再加上线下传递的方式，信息很难高效、准确地进行传递。

  在实际物料仓库管理过程用料并没有按照客户分配信息进行区分，生产人员去领料时仓库管理人员直接进行分配登记，存在挪用别的客户共用料的情况，可能会造成部分紧急项目领不到料，不紧急的项目物料富余，导致生产计划与实际不符，加大客户投诉的风险，或是导致生产计划重新排产分配，增加生产所带来的成本，并且重新分配和沟通又会占用大量人力，时间。

  在充分了解这一瓶颈问题之后，杉数从需求、销售、生产、计划、采购、库存、仓储、运输等全场景视角出发进行了综合考量，制定了先基础后深化，稳步推进的解决方案，将依托智能决策实现产供销高效协同项目分为三个阶段稳步推进：

  第一阶段：完成基础数据梳理，实现与现有系统相互连通，并实现按照客户、需求自动分配共用料，为供应链全面优化打基础；

  第二阶段：按优先级细分管理需求，平衡产能、物料供应、需求三者关系，优化需求分配工厂；

  第三阶段：持续优化供应链，改善使用者真实的体验，应对新增场景，推进智能决策系统在其他工厂的落地应用。

  解决瓶颈问题是获得全方面提升的第一个任务，杉数围绕怎么样才能解决共用料管理难题进行详细分析，探索应用机器学习、运筹优化等智能决策技术打造物料分配智能决策平台，固化人工经验，发挥算法优势，在明确平台功能与运行逻辑基础上开启了平台开发工作。2021年9月29日，物料分配智能决策平台在舜宇光电三个工厂成功上线。

  物料分配智能决策平台具备共用料客户分配、客户锁定、自动齐套性检查等核心功能

  一是，共用物料客户分配，包含二级物料提拉客户分配。平台将SAP、MRP生成的按库汇总的采购申请，以销售订单，库存，生产订单等MRP元素作为输入进行算法计算，求解出按客户拆分分配采购申请并回传给SAP平台；还可自动展开BOM，将次月需求，库存、采购申请、BOM结构等作为算法输入求解自动分配客户，平台操作人员可直观查看共用物料分配至各客户的数量，同时输出采购交期建议。

  二是，客户锁定和强锁定。当分配的供应数据被确认后，供应与销售订单的客户进行锁定，操作人员也可对其进行强锁定，以避免物料被挪用。既保留了最优化的空间，又贴合实际业务需要，能够保障重点客户的利益。

  三是，自动齐套性检查，并可给出可续的客户挪用替代建议。将SAP对生产订单对总库存做可用性检查和线下的客户库存齐套性检查升级为直接在智能决策平台中对客户库存做齐套性检查。平台可优先考虑订单优先级、供应优先级、物料类型、客户替代、协议备料、客户锁定、强锁定等众多约束条件，自动完成模组物料供需情况的核算，各模组订单的齐套状态清晰可见。并且，当客户库存不够时，平台可依照订单优先级做出库存再分配的挪用建议。让物料分配变得十分清晰且有据可循。

  一方面，系统替代人工，生管或者物控人员只需登陆平台确认分配建议，物料就会自动匹配给系统指定客户并进行锁定。平台还会自动进行计划、生产齐套检查，生成订单物料分配建议，物料结余清单，以及挪用建议，给物控人员更为科学的决策支持建议。物料管理的数据精度明显得到提升，减少人工核算时间，提升决策效率；

  另一方面，减少了原料缺货情况，库存周转天数平均降低0.5天，订单达成率提升5%，大幅度的提高了客户满意程度。综合测算，共用物料分配智能决策平台将为企业节省经营成本达百万级。

  物料分配智能决策平台的上线让舜宇切实体会到了智能决策技术为其业务增长带来的价值，也更加坚定了舜宇以智能决策技术持续推进企业数智化转型的决心。

  舜宇与杉数就产销协同、生产计划等多领域的合作稳步推进，搭载COPT求解器的数弈AI智能排产决策平台即将启动，该平台将在物料分配智能决策平台基础上，将手工计划的次月需求、采购申请、库存、反馈交期等作为输入，结合产能、班组、订单优先级等约束，进行算法计算，求解出每日交付计划，并与二级物料提拉需求形成闭环计划；还会根据日交付计划结合线体产能占用计算出线体排产计划……

  未来，双方还将持续应用AI决策技术，深度优化供应链，改善使用者真实的体验，应对更多新增业务场景，并有序推进智能决策系统在其他工厂的落地应用。相信，随只能决策技术的深入应用，舜宇工业数据将被全面激活，真正的完成全要素生产率的提升，获得第二增长曲线，持续领跑行业发展。

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