近期，疫情多點爆發導致汽車供應鏈大規模斷供，上海等多個城市的車企出現減產停工潮，特斯拉、蔚來、上汽、長城等車企均宣布部分停產或減產，這對車企的長短期生產帶來了巨大沖擊，也對企業應對風險的能力提出了更高的要求。外面諸如此類的不確定事件，未來或許未來將成為經濟常態，再疊加面對盤根錯節的供應鏈和生產網，包括汽車制造在內的整個工業產業都將被迫進入快速轉型期，而智能決策正肩負著能夠在背后統籌優化這些各項生產要素的重要期待。
在現代自動化、規模化生產中，尤其是在復雜多變的市場大環境下，決策和計劃變得越來越重要，決策上的一點點偏差，對生產結果造成的影響都可能是不可估量的，因為工業生產線一旦轉起來，就開始不停消耗原料和成本，停下來又會影響企業效益，在快生產時代企業是經不起任何浪費和等待的。
智能決策技術對于復雜問題的運籌帷幄，正好契合了工業生產的這種發展需要，近年來成為工業智能化轉型的熱門話題。從前不久發布的《工業智能決策白皮書》中，我們看到智能決策在工業領域的美好畫卷正徐徐打開，那么工業智能決策的未來走向如何？又將在工業領域打開怎樣的新世界？
工業生產一直在尋找“最優解”，智能決策將成為必備能力
回望前幾次工業革命的路徑，從機器代替手工，到信息化改造、數字化賦能，無論生產力怎樣進步，“最小化成本、最大化利潤”都是工業發展一直追求的方向。可以說，工業生產一直在尋求“最優解”。
工業智能化時代的到來為尋求“最優解”帶來了全新的方式。?業智能化體現在感知控制、數字模型、決策優化三個基本層次，它基于海量?業數據全?感知，通過端到端的數據深度集成與建模分析，實現核?環節智能優化與決策，由?下?上的信息流與?上?下的決策流共同構成了應?優化閉環。
這是從“四肢”武裝到“大腦”的全面進化和優化過程。如果說蒸汽機和電氣革命改變了動力系統，信息革命帶來了自動化生產和互聯網，那么工業4.0的一個重要特征就是，以智能決策為核心的技術正在從“腦力”層面對工業這臺復雜的機器進行改造。由于智能決策能夠最?化發揮工業數據的價值，正成為智能化的價值核心。
特別是在經濟供求關系迎來轉變的今天，“資源浪費”“碳排放”“產能過剩”等成為普遍問題，加之新基建、雙碳政策的長期布局，以及當前全球經濟、政治、疫情等的諸多不確定性，對工業企業生產及運營決策優化提出了更高的要求，優化工業“腦力”變得越來越重要。
《工業智能決策白皮書》指出，智能決策將成為未來領先?業企業必備的能力，而這種能力，最終都將轉化為企業的生產效率和效益。
從整體效益出發，智能決策助推業務實現跨越式變革
在新的經濟背景下，很多工業廠商都在向智能化要效率、要柔性、要低能耗等等，這些都離不開智能決策的支撐。因為工業制造涉及到工藝流程、采購、倉儲、物流、營銷等多個環節，無論是人工決策，還是現有的數字化方案都很難滿足企業對大規模運算和決策的需求。
智能決策的價值就在于，可以利用機器學習和運籌優化技術解決大規模、多約束條件的問題，在具體生產過程中，能夠從全局來調控各項資源及生產要素，以達到既定目標的最優化。
舉例來說，鋼鐵生產在買原材料時，過去主要看原料價格，很難把原料的成分、對其他原料的損耗、碳排放量等因素全都顧及到，這些因素無形中對企業的成本消耗可能遠超過省下來的原料成本。智能決策則可以打破這種“偏見”，均衡各種因素，選擇最佳方案，也許某個單一的條件不是最好的，但總效益一定是最大的。
綜合工業生產的各個環節，?業企業通過智能決策技術可以實現?向設備、?產、運營、和產業鏈的全場景賦能。它可以為企業帶來新的運營?式，在決策機制上降低對?的依賴，從而提?企業的收益增長速度，提升企業成長空間。工業智能決策最佳實踐案例也表明，智能決策已經幫助領先企業實現業績突破與業務變?。
比如，上汽通用基于整車排產優化項目對入場運輸效率的提升，結合各路線/供應商結算模式，預計年化收益達數百萬，六國化?通過建設產銷協同智能決策系統實現了智能化升級，僅倉儲成本節省達6000萬。
這些“真金白銀”的價值，是切實能看得到的，而智能決策的價值還遠不止于此。從人工到智能，從局部到全局，從分散到統一，智能決策改變的不僅僅是決策的效率和效果，而且是生產思維和模式的跨越，即真正做到從業務效益的角度出發，來統籌生產及運營等各個環節，實現端到端的全局優化。
企業需求越來越旺盛，技術加速向多場景滲透
領先企業的成功經驗，將會帶動更多工業企業進行智能決策的實踐，不過這個過程并不是一蹴而就的。《工業智能決策白皮書》指出，?業智能決策技術目前尚處于技術接納?命周期曲線的早期，預計未來5年將逐步滲透早期采?者和早期?眾，走向更廣闊的應用場景。
一方面，市場環境將推動需求持續增加。智能決策將成為未來領先企業的必備能力。?向16個細分?業的222家企業CIO調查結果顯?，“輔助管理層決策”已成為企業最關注的?數據應?場景，利?數據分析技術提?企業決策能?成為企業數字化管理者的根本需求。
目前一部分領先的工業企業正通過智能決策拉開與后進者之間的距離，當時間繼續往后推移，這種差距會進一步放大，智能決策無疑將是企業彎道超車的新機遇。在這種趨勢下，企業對智能決策的認知會越來越強，會有更多企業愿意推進智能決策落地。
市場認知與技術的雙重強化，驅動智能決策走向成熟
另一方面，智能決策相關技術的躍遷將加速其對業務場景的滲透。機器學習之父Michael Jordan說過，未來的??智能最重要的突破應該與優化算法緊密結合。對于智能決策來說，在未來相當長的時間內，機器學習與運籌優化技術的結合將會是智能決策最前沿的技術發展方向，二者的進一步深度融合，將促進智能決策技術不斷擴充能?邊界。
同時，業務需求的增加和應用場景的豐富將驅動智能決策的成熟度進?步提?，技術可行性將越來越強，行業解決方案的適用性也越來越廣，企業應用智能決策的成本也將會降低。就如同滾雪球一樣，在技術與場景的互相促進下，智能決策的業務版圖將越來越大。
縱深發展釋放產業價值，助力推進智能制造
我國工業種類繁多，場景復雜，有41個工業大類，207個工業中類，666個工業小類，在這片廣袤的地帶，智能決策顯然將有很大發展空間。無論是通過柔性計劃、敏捷響應等帶來的效益增長，還是未來對碳足跡、碳排放等能耗、減排問題的智能控制上，都將發揮舉足輕重的作用。
數據顯示，2021年中國制造業占GDP比重達到27.4%，總量連續12年位居世界首位。智能決策的加持，將有效助力提升工業制造企業的利潤增長。《工業智能決策白皮書》預測，未來通過智能決策機制可以在供應鏈及制造管理??釋放的價值空間?達1.2-2萬億美元，細化到工業領域，將是一片很有潛力的藍海市場。
技術接納生命周期曲線
隨著智能決策產業價值的進一步釋放，中國工業發展將迎來新的局面。對整個產業來說，智能決策的縱深發展將激活工業數據價值，重構工業生產格局，將傳統單一的按需生產或者按計劃生產轉換為全社會要素統籌生產及分配，有效降低全社會工業制造的能源及資源浪費，提高工業生產力的同時提高生產效率和效益，賦能實體經濟，助力推進智能制造。
