中国智能决策优化系统行业分析

中国智能决策优化系统与服务行业发展历程 ，中国智能决策优化系统与服务行业的发展是基于长达30多年的企业信息化和数学化进程，是信息化与数字化的新的发展阶段：在该阶段，系统与服务供应商通过A算法和数学规划等方法对企业的数字资产进行变现，并为企业提供更为智能的决策优化方案与产品 中国智能决策优化系统与服务行业发展历程 智能化 淘杉数科技 础上进行决策 观远数拆 杉数科技 观远数据 5帆软 DRACLE tableau SAP Solutions FalueYonde 9Solutions BlueYonder 神策数据 用友 MicrosoftPowerB Kingdee金蝶 SENSORSDN SAP ORACLE 至今 2001 2019 三食品饮料 决策算法 AI算法 增强学习 H运筹学模型 深度学习 据 a机器学习 教据算法 架设 数据清洗 问题梳理 分布式运算开发 个数据入库 企业内部教据 第三方教据 天气数据 品ERP企业资源计划TMS运输管理系统WMS仓储管理系统 数学规划求解器的定义与分类 -数学规划求解器是针对线性、整数线性以及各类非线性规划模型，进行算法优化的求解器：求解器根据针对的数学规划问题主要可分为线性规划求解器整数线性规划求解器和非线性规划求解器 数学规划求解器定义 在运等季中，数字规划求解器是针对多种已建立的线性、整数线性以及各种非线性规划模型，进行算法优化的求解器 由于求解技术的通用性，以及数据量的快速上升带来的计算难度的显君增加，求解器正成为数据化决策的核心技术引擎 数学规划求解器主要分类与特点 开发难度 关健特点 成熟度 O比例 收轨道优化资产配置管理优化 目标函数或(和)约来 条伴均为非线性函数 诚比主景业务场开中，务县间题的点吃 求解器与算一法的关系 一智能决策问题优化流程主要分为分析商业问题、构建数学模型、求解器找最优解三大步骤，其中求解器主要根据数学模型设立的决策目标与约束条件，进行最优解搜寻 智能决策问题优化流程 优化流程 具体内容 举例示范 核心技能要求 转化问题能力 转化复杂的商业问题不仅需要理解商业决策目标，还需要对运筹模型有深刘认知，才能完成两者匹配 步骤一：确定彭响承统最主要问题 问题：茉水果公司购买水采加工成礼品采蟹和鲜采汁，水采分为1-5级，各级 别库存(g)分别为90、225、300、100 步骤二：明确系统的主要自标 75，用于采篮的每克水采边际利润为2.5元，用于采汁的每克1.75元：且采筐、采汁平均等级至少为3.75、2.5 分析实际商业问题 步骤三：确定系统主要变量与参数 专家选取合适 主要目标：公司利润最大化 主要变量：1-5级水采用于采蟹、采汁量主要参数：1-5级别水采库存量 的运筹学方法将商业问题转化为数学模型 步骤四：厘清变量关系与范围 步骤一：确定数学模型的决策变量 决策变量：最大收益金额X决策目标函数： 深入业务泛辑 数学约束条件的构建需要建立在企业资源约束上，因此需要有业务逻辑专家进行约束条件梳 X=2.5*=1果篮，+1.75*=1采汁 步骤二：构建反映决策目标的函数 构建抽象数学模型 约来方程：采篮，+采汁，≤90：采蟹，+采汁，≤225： 步骤三：明确模型所需相关参数 ..采蓝，+采汁，≤75 采蟹，+2*采，+3*采篮，+4*采篮，+5 求解器根据约束方程所框定的可行域，手找符合决策目标的最优解 理 步骤四：构建业务支辑的约束方程 采鲜，≥3.75*-1采鲜. 求解器运用技巧 最终结果：最大收益为1526.5元生产优化方案： 步骤一：预求解确定初始起点 规模较大的求解问题需要求解器专家将问题进行拆解预求解步骤需要专家多年使用求解器的经验进行预设 1级别水采90g用于制作采汁：2级别采178.33g用于果汁制作，46.67克用于采整制作： 求解器寻找最优解 步骤二：寻找选代路径 3级别水采300g用于采汁制作4级别水采100g用于采制作5级别水采29.67g用于果汁制作， 步骤三：工程化封装确定最优解 45.33g用于采整制作 求解器在中国的应用市场 一求解器的应用领域广，尤其在物流、军事、电力、装备制造等规模较大的行业，存在庞大的使用需求：军事、电力、装备制造等国家关键领域出于数据安全的考量，将大力推进求解器国产化的进程 求解器在中国的应用市场 国产求解器发展趋劳 2015-2019年复合增长率>20%，10-20%<10% 参透率 可规模化程度 规模化 物流企业运用算法实现端到端优化，主要应用场景包抬：干支线运输、同城运输、仓储运营 智能决策行业在中国仍处于起步阶段，未来随着企业数据积累增加，业务程度更复杂，求解器的应用场景将不断增加 物流 航空运输企业的主要应用场景包括：航空定价（收益管理）、航班调度、航空设施维修（库存 航空 管理） 国产化 金融企业的主要应用场景包括：股柔指数追踪、风拉模型优化、资产组合优化配置 金融 在军事、能源、通信等步及国家安全的领域，出于数据安全保护的考虑，需要使用国产求解器进行业务优化决策 运筹学最草起源于军事，军事中求解器主要应用场景包括：战力资源调度、后动资源保障、军事路线规划 军事 随着国内外政治摩擦升级，国外求解器存在面临被禁止出口中国使用的风险，国内企业需要使用国产求解器进行替代国产求解器逐渐可以够满足企业根据自身问题进行定制化方素设计的需求 电力能源行业主要应用场景包：电力调度优化、电力生产优化、电力市场出清计算（实时定价） 求解器应用领域 电力 快消日化行业主要应用场景包指：促销管理优化、线下零售价格优化、门店自动补货、未来需求预测 快消 电商行业主要应用场景包括：多级仓调拨补货优化、线上商品动态定价 0上云化 电商 随着国内企业对智能决策认知度的提高，求解器使用频次将快逸提高，将求解器部暑在云端是未来必然的发展趋势 装备制造行业主要应用场景包指：生产计划排程、多工厂协同优化、新订单及时预排 装备制造 未来潜力应用领域包括：工业互联网（设备互联，数据上云，数字享生，全局调配）、智能制造 潜力业务 黄料来源：灼识客询6 智能决策优化系统与服务应用场景一供应链管理 -针对已有店铺场景，智能决策优化系统与服务供应商可根据客户历史销售数据做出需求预测，然后进行智能定价与营销管理优化：针对新开店铺场景，则需要综合各因素做选址分析，再从不同维度做销售规划：两套方案在后端管理规划逻辑基本一致，包括库存管理、物流管理、路径优化和仓储优化等 智能决策优化系统与服务行业在供应链管理场景中的应用 前端 后端 需求预测 定价分析 营销管理 仓储优化 素，实现SKU周赖粒度的采冻销量预 格管理效率，可显著改善产品销量和 通过建模与算法为企业仓库提供货位分配、补货策略、波次生成、抹货路径设计等优化服务提供实时库存监控，分析仓库吞吐 签合分析实时和预测货运量，调整货运节点和 通过整合分析物流干支线全链条的业务流程与数据，结合数学规划算法和求解器设计最优的物流路径可帮助企业有效降低油耗成本，提升车队效率 考虑周边时间、天气等外部固素，建立起原材料消耗与对应商品销售的真实关系 素和传统的业务辑，优化促销管理 测 利润 企业收益管理优化的关键节点 企业收益管理优化的另一关键点 对准确性要求较高，是供应链的起点 配送分区， 采用智能派单在降低运输费率的同时，打造高效和高速的运输网络承接生产和仓储的关键环节 门店选址优化 销售规划 为企业/门 店实现全品类商品的自动补货 帮助企业建 山 年利润等 年度计划：年销售额。 度、交通、竞品分布 ，降低安 月度计划：对年度计划进行拆分 全库存水平核心是实现仓储管理的精细化、柔性化、自动化的目标 立更为捷 具体选品：根据月度计划的指导 的自动补货计划 人力成本、水电成本等 多采用 定价策略：适应主客群，动态策路 消费热点：区域热门行业 C 商品类型：主力商品、辅助商品、关联商品 促销计划：积系店铺人气 供应计列： 面积规利：由销售商品类型门店定位等决定 根据月度计划、促销 计划等得出 供应链可视化：全方位监拉库存、订单、货运情况 已有店铺场景 新建店铺场景 X 英料来源：炒奴咨锅7 智能决策优化系统与服务应用场景一工业制造 智能决策优化系统与服务行业在工业制造中的应用场景主要包括需求计划、供需匹配、生产计划、物料计划、工厂排产以及交付管理等 智能决策优化系统与服务行业在工业制造场景中的应用 需求 美 生产计划 供需西配 物料计划 I厂排产 需求计划 交付查理 通过C2M引擎以及对历史订单信息的分新帮助企业预测未来的订单需 多工厂协周排产，盈终实现 基于预测的订单需参以及企业的产能与物科库存，匹配企业的内部资源和外部需求 通过订半数量以及订半文期预测，遗行生产计划安排与 根据生产计划以及企业物料库存水平，进行物料缺口计算和采购计划计算等 时刻监贷订单完成情况，及时识别风险，智能排查送达原国，辅助业务快速定位 多广BOM、E 历和产能协同 优化 求 中国智能决策优化系统与服务市场规模匡算模型 智能决策优化系统与服务市场规模医算模型，中国 200家 250家 10亿元以上 10亿元以上 约来条件1：太未5年内目标企业大帆年（80%）采购3个模块及以上项目/产品 76家 90家 30亿元送上 30亿元以上 能源 10元元以上 120家 10亿元以上 180家 约来条件2：采购前序模块的客户会有更大规车采购后序模块 智能决策优化系统与服务市场规模匡算 随着企业数字化转型进程加快，企业对业务产生并累积的数字资产的变现需求日益提升，其对智能决策系统与服务需求将在未来快速释放：预计至2025年，中国智能决策优化系统与服务的市场规模将达 到94.4亿元人民币，：2019至2025年年复合增长率达49.8% 智能决策优化系统与服务市场规模，以合同总金额计，中国，2019-2025E亿元人民币 关键分析 2019年，以合同总全额计，中国智能决策优化系统与服务市场规模达到7.8亿元人民 币：随着企业数字化转型进程加快，企业对业务产生并累积的数字资产的变现需求日益提升，其对智能决策系统与服务需求将在未来步释放：预计至2025年，中国智能决策优化系航与服务的市场规模将达 94.4 95- 年复合增长 90 85 2019-2025E 总计 49.8% 80 供应链优化 47.9% 到93.7亿元人民币，2019至2025年年复合增长率达49.9% 75 工业制造 51.7% 69.4 70 65 60 55 50 45 40 其它 52.7% 50.1 2019年，以合同总金额计，中国供应键优化相关的智能决策优化系统与服务市场规 模达到4.8亿元人民币：预计至2025年，供 应链智能决策优化系统与服务的市场规模 将达到50.1亿元人民币，2019至2025年年复合增长率达47.9% 49.2 36.7 ，2019年，以合同总全额计，中国工业制造 相关的智能决策优化系统与服务市场规模达到2.3亿元人民币：预计至2025年，工业 33.1 制造智能决策优化系航与服务的市场规模 35 将达到28.1亿元人民币，2019至2025年年复合增长率达51.7% 30 25 20 15 ，2019年，以合同总全额计，中国航空、金 融和能源行业的智能决策优化系统与服务市场规模达到1.3亿元人民币：预计至2025 年，航空、金独和能源行业相关驾能法策优化系统与服务的市场规模将达到16.2亿 122