从排产到库存，智能算法在供应链优化中的应用与实践

主要观点总结

本文是关于供应链管理中算法应用的演讲实录，主要讲述了算法在供应链优化中的重要性以及四个实际应用案例。演讲者分享了如何通过使用不同算法技术来解决供应链中的复杂问题，如中长期生产网络规划、供应链网络规划、多级库存优化和需求预测等。另外，还介绍了数字供应链系统架构和算法工程化的落地架构。

关键观点总结

关键观点1: 算法在供应链优化中的重要作用

算法能够高效解决供应链中的复杂问题，提高决策效率，实现供应链的整体优化。

关键观点2: 四个供应链管理中算法应用的实际案例

包括中长期生产网络规划、供应链网络规划、多级库存优化和需求预测等，展示了算法在供应链管理中的实际应用和效果。

关键观点3: 数字供应链系统架构和算法工程化的落地架构

数字供应链系统架构基于云原生技术，集成了大数据、AI等技术，为供应链管理提供了全面的业务应用和决策支持。算法工程化的落地架构使得算法能够方便地应用于实际业务中，提高了效率。

文章预览

嘉宾 | 苏冠 编辑｜Kimmy 在现代供应链管理中，面对日益复杂的生产和配送环境，智能算法的应用变得越来越重要。比如在复杂的多工厂产能规划中，不仅要考虑原材料采购成本、产能约束，还要兼顾成品配送成本。这使得生产计划员在推导全局成本最优的排产计划时面临巨大挑战。然而，利用规划求解算法可以显著提升效率，将计划时间从原先的 2 天缩短至仅 2 小时，同时实现整体供应链成本优化 5%-10%。 再比如，离散制造业中，原材料库存管理是另一个关键命题。尽管企业习惯为所有原材料配置库存，但并非所有原材料都需要这样处理。通过将部分原材料库存储存在二级或三级供应商处，多级库存算法能够帮助企业有效地优化库存配置，从而降低成本并提升整体供应链效率。 尽管如此，目前尚未存在一种完美的算法能够解决所有供应链问题。因 ………………………………