智能决策平台概述
- 智能决策的三个关键杠杆：数据收集与管理、规律性分析（统计和机器学习）、决策性分析（运筹学和优化技术）。
- 企业决策现状：
- 无数据积累：依赖人工经验。
- 初步数据积累：日常工作/决策参考。
- 主要决策由数据分析得出：辅助以人工经验。
- 完全数据驱动：由大数据分析与算法自动计算。
行业挑战与痛点
- 市场变化快：需求变化频繁，计划需频繁调整。
- 供应链复杂：产品种类、生产工艺、供应链结构、组织架构复杂。
- 技术迭代快：项目落地和技术迭代速度加快。
- 业务扩张：传统依赖人工决策方法力不从心。
- 应对特殊事件：缺乏有效的供应链管理能力。
决策智能化优势
- 透明化决策：基于数据和业务规则进行决策，过程标准化、可回溯。
- 优化决策：利用数学建模和运筹优化算法全局考虑问题，输出最优结果。
- 敏捷性：利用求解器实现分钟级高速计算，实时更新决策结果，并可通过模拟仿真进行情景分析。
核心技术平台
- 杉数新一代智能决策平台：涵盖战略、经营、利润目标，支持跨部门一体性决策。
- 模块化设计：包括市场部、供应链部、生产部、采购部、物流部、财务部等。
- 应用场景：物流运输、智慧城市、航空航天、能源电力、零售等行业。
- 典型应用场景价值与收益：
- 销售额增长超10%
- 订单满足率提高8%
- 存货成本降低20%
- 生产排序排班优化，产能损失率降低30%
- 减少碳排放10%
具体案例
- 某跨国快消巨头：促销定价优化，促销GMV提升15%。
- 好丽友：订单满足率提升4个百分点，拉动销售额2亿元/年。
- 某国际啤酒巨头：每年300万元成本节约。
- 六国化工：销售满足率提升8个百分点，降低库存资金占用6000万元/年。
- 某ICT行业巨头：订单满足率提升20%，仿真速度提升30%。
- 上汽通用汽车：每年300万元以上成本节约，运输效率提升10%。
总结
杉数科技通过先进的运筹学和优化技术，帮助企业实现从数据到决策的智能化转型，显著提升运营效率和管理水平。
