發(fā)布日期：2026-01-07瀏覽次數(shù)： 次信息來源： 天睿咨詢-邱伏生
1.制造供應(yīng)鏈發(fā)展的挑戰(zhàn)
隨著各類技術(shù)的升級，生產(chǎn)（智能）制造已經(jīng)從大規(guī)模標準化，向滿足個體需求的大規(guī)模個性化（柔性化）定制范式迭代升級。與此同時，地緣政治沖突、公共衛(wèi)生事件、氣候變化等不確定因素頻發(fā)，全球供應(yīng)鏈體系面臨重構(gòu)。制造供應(yīng)鏈作為連接市場與制造的核心紐帶，其復(fù)雜程度也相應(yīng)的呈指數(shù)級增長：變量維度從傳統(tǒng)的質(zhì)量、成本、效率擴展至韌性、綠色、敏捷等超多維變量系統(tǒng)；時空范圍涉及工廠、倉庫、運輸工具、零售終端、消費者等成千上萬個實體，每個實體都有其狀態(tài)、能力和約束條件，形成一個高維決策空間；約束條件從相對穩(wěn)定的市場環(huán)境轉(zhuǎn)變?yōu)樗蚕⑷f變的全球動態(tài)時變約束，傳統(tǒng)的靜態(tài)假設(shè)被打破，天氣異常、交通擁堵、工人罷工、網(wǎng)紅帶貨等突發(fā)事件成為常態(tài)，供應(yīng)鏈系統(tǒng)需要在不斷變化的環(huán)境中保持穩(wěn)定運行；決策場景從集中式、長周期的計劃模式轉(zhuǎn)向分布式、實時的響應(yīng)需求；企業(yè)運營不僅需要最小化成本、最大化效率，還要兼顧服務(wù)水平、庫存周轉(zhuǎn)、碳足跡等多個往往相互沖突的目標優(yōu)化......以上情況都將給制造供應(yīng)鏈帶來挑戰(zhàn)。
2.傳統(tǒng)管理模式的困境
面對這些挑戰(zhàn)，依賴于經(jīng)驗的傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理模式顯得力不從心。一方面，企業(yè)積累了海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，但缺乏將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為精準決策的數(shù)學能力，導(dǎo)致數(shù)據(jù)豐富而洞察匱乏，決策仍依賴于管理者的經(jīng)驗直覺；另一方面，由于路徑依賴的原因，各部門基于自身KPI進行優(yōu)化，使得ERP、WMS、TMS、MES等系統(tǒng)各自為政，形成數(shù)據(jù)孤島（數(shù)據(jù)煙囪）。傳統(tǒng)的統(tǒng)計模式無法體現(xiàn)實時運營帶來的動態(tài)決策需要和數(shù)據(jù)擬合，難以實現(xiàn)端到端的可視化與優(yōu)化，只能眼睜睜地看著各類數(shù)據(jù)由于系統(tǒng)割裂而協(xié)同困難。這導(dǎo)致響應(yīng)遲緩而韌性不足，面對市場變化和突發(fā)事件，供應(yīng)鏈調(diào)整往往需要數(shù)天甚至數(shù)周（開會、協(xié)同、重排以及判斷，最終還可能迂回反復(fù)），缺乏實時響應(yīng)能力，最終影響了企業(yè)核心競爭力。圖1為現(xiàn)實-模型-計算之間的非聯(lián)動關(guān)系帶來的痛點。
【圖1】現(xiàn)實-模型-計算之間的非聯(lián)動關(guān)系
此時即使導(dǎo)入數(shù)字化，導(dǎo)入AI（人工智能）,也對企業(yè)的發(fā)展無濟于事。因為在原有的各個異構(gòu)軟件中，AI agent也只是在各自的瓶子里面轉(zhuǎn)圈，沒辦法突破瓶子或者煙囪的墻壁互相形成互聯(lián)，數(shù)據(jù)還是割裂的和不同頻的，最終還是沒有辦法形成數(shù)學模型、算法和決策模型，并且容易讓人們產(chǎn)生“AI無法賦能制造供應(yīng)鏈”的判斷誤區(qū)。即使有數(shù)學專業(yè)人才，也是無用武之地。
制造供應(yīng)鏈，苦數(shù)學久矣。
（智能）制造供應(yīng)鏈是一個超級復(fù)雜的方程，變量成千上萬（工廠、倉庫、卡車、商店、消費者），約束條件瞬息萬變（天氣、堵車、罷工、網(wǎng)紅帶貨），目標函數(shù)既要成本最低、又要速度最快、還要庫存剛剛好…更要...這個方程，就是現(xiàn)實中的供應(yīng)鏈優(yōu)化問題。數(shù)字力賦能，就是解這個方程的新工具和新方法。
數(shù)學力（Mathematical Competence）是指通過數(shù)學模型、算法設(shè)計、數(shù)據(jù)分析及優(yōu)化方法，對制造供應(yīng)鏈中的復(fù)雜問題進行量化建模、動態(tài)分析和科學決策的能力。其本質(zhì)是通過數(shù)學工具將供應(yīng)鏈的復(fù)雜性轉(zhuǎn)化為可計算、可優(yōu)化的系統(tǒng)，從而實現(xiàn)從經(jīng)驗驅(qū)動到模型與數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動的范式革命。由此可見，數(shù)學力不僅具備工具維度（數(shù)學模型、算法、數(shù)據(jù)分析方法等具體的技術(shù)手段）、過程維度（量化建模、動態(tài)分析、科學決策等能力施展的過程），更具備了目標維度（解決供應(yīng)鏈復(fù)雜問題，提升系統(tǒng)整體性能）。
【圖2】 數(shù)學力賦能模式下的現(xiàn)實-模型-計算之間的聯(lián)動關(guān)系
這不僅是數(shù)學工具的應(yīng)用，更是以數(shù)學思維為核心，將供應(yīng)鏈的不確定性、多目標協(xié)調(diào)與動態(tài)響應(yīng)轉(zhuǎn)化為可計算、可預(yù)測、可優(yōu)化的系統(tǒng)性能力。數(shù)學力是制造供應(yīng)鏈實現(xiàn)柔性化、數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型的核心能力，它賦能支撐柔性生產(chǎn)、推動數(shù)據(jù)貫通、強化風險韌性以及優(yōu)化智能工廠與物流系統(tǒng)。其核心特征和價值如下：
1）數(shù)據(jù)驅(qū)動與量化決策。
在傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理中，決策往往依賴于管理者的經(jīng)驗和直覺。即使有數(shù)據(jù)支持，也多是基于歷史數(shù)據(jù)的簡單統(tǒng)計和趨勢外推。柔性制造供應(yīng)鏈的核心是需求驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動，需通過數(shù)學方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速流動與實時決策支持，消除協(xié)同壁壘和數(shù)據(jù)孤島，同時將不確定性轉(zhuǎn)化為可量化風險。
這就需要解決從描述到預(yù)測（不僅描述歷史發(fā)生了什么，更重要的是預(yù)測未來可能發(fā)生什么）、從單點到全景（打破數(shù)據(jù)孤島，整合來自供應(yīng)商、生產(chǎn)、物流、銷售等各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，支持端到端的決策優(yōu)化）、從滯后到實時（依托物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)，實時采集供應(yīng)鏈狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)基于最新信息的快速決策）的問題。
比如通過概率論、隨機過程、時間序列分析、機器學習等工具和方法，基于多源數(shù)據(jù)（歷史銷售、市場活動、宏觀經(jīng)濟指標等）進行需求預(yù)測、供應(yīng)風險預(yù)測等，量化供應(yīng)鏈中的各種不確定性，為風險管理提供科學依據(jù)。
實際應(yīng)用中，某全球消費品L公司通過建立需求感知系統(tǒng)，整合銷售數(shù)據(jù)、促銷計劃、社交媒體聲量、天氣數(shù)據(jù)等，將預(yù)測準確率從65%提升到85%，庫存周轉(zhuǎn)率提高30%。
2）動態(tài)優(yōu)化與技術(shù)韌性
面對多品種、小批量、高頻變動的生產(chǎn)場景，數(shù)學力需具備動態(tài)調(diào)整和應(yīng)對不確定性的（自適應(yīng)）能力，從而實現(xiàn)實時響應(yīng)內(nèi)外部變化，做出預(yù)測性決策，在多目標間尋找最優(yōu)平衡的系統(tǒng)目標。
這就需要解決多目標動態(tài)權(quán)衡（在成本、服務(wù)、效率、韌性等多個目標間進行實時權(quán)衡，而不是依賴固定的優(yōu)先級規(guī)則）、不確定性下的優(yōu)化（通過隨機規(guī)劃、魯棒優(yōu)化等方法，考慮需求不確定性、供應(yīng)中斷風險等因素，設(shè)計具有內(nèi)在韌性的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)和策略）、實時調(diào)度與響應(yīng)（利用在線算法、強化學習等技術(shù)，實現(xiàn)運輸路線、生產(chǎn)排序、庫存分配的實時優(yōu)化）等的問題。
例如通過混合整數(shù)規(guī)劃、隨機規(guī)劃、魯棒優(yōu)化、強化學習、模型預(yù)測控制等先進優(yōu)化方法，結(jié)合高性能計算、云計算等算力支持，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃、庫存策略等的實時迭代，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等技術(shù)，實現(xiàn)供應(yīng)鏈狀態(tài)的實時感知，增強供應(yīng)鏈的技術(shù)韌性；運用多目標優(yōu)化理論，在成本、效率、服務(wù)等多個目標間尋找帕累托最優(yōu)解。
3）全鏈路整合與智能化
數(shù)學力是構(gòu)建全鏈路數(shù)字化系統(tǒng)的基礎(chǔ)，通過數(shù)學模型貫通從需求感知到生產(chǎn)交付的各環(huán)節(jié)，挖掘數(shù)據(jù)中的深層規(guī)律，以支撐智能決策和自動化執(zhí)行，使得供應(yīng)鏈從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動管理。
這就需要具備數(shù)字孿生（通過構(gòu)建物理供應(yīng)鏈的虛擬鏡像，在數(shù)字空間中進行模擬、分析和優(yōu)化，為物理世界的決策提供支持）、自主決策（在規(guī)則明確的場景中，基于預(yù)設(shè)的算法和模型實現(xiàn)自動化決策，減少人工干預(yù)，提高響應(yīng)速度）的能力，實現(xiàn)預(yù)測性干預(yù)（通過預(yù)測模型識別潛在問題，在問題發(fā)生前采取干預(yù)措施，從事后救火轉(zhuǎn)向事前預(yù)防）。例如數(shù)字孿生技術(shù)中的仿真建模與預(yù)測分析，通過機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等方法，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)人腦難以察覺的模式和關(guān)聯(lián)。全鏈路整合使得供應(yīng)鏈不再是分散的片段，而是一個統(tǒng)一的、智能化的系統(tǒng)，能夠以全局最優(yōu)為目標協(xié)同運作。
數(shù)學力概念的提出建立在多個學科領(lǐng)域的融合基礎(chǔ)之上。從運籌學的優(yōu)化理論、統(tǒng)計學的預(yù)測方法，到計算機科學的算法設(shè)計、工業(yè)工程的系統(tǒng)思維，數(shù)學力整合了這些學科中與供應(yīng)鏈管理相關(guān)的核心要素，形成一個統(tǒng)一的能力框架。隨著AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)的深化，數(shù)學力將在供應(yīng)鏈的動態(tài)決策和全局優(yōu)化中扮演更關(guān)鍵的角色。
文章作者：上海天睿物流咨詢有限公司 總經(jīng)理 、中國機械工程學會物流工程分會 邱伏生 博士
文章轉(zhuǎn)載來源：《起重運輸機械》專業(yè)雜志
文章專欄主理人：北京起重運輸機械設(shè)計研究院有限公司 媒體采編 馬晨
