深智能是一家激光检测和工业传感器的高科技制造公司， 随着几年的高速发展，产品不断迭代开发和更新，获得了广大客户的认可和采购订单， 但于此同时，公司的供应链也面临发展的问题，例如中长期的销售预测欠佳，范造成额外的过多库存，产品需求的变化与备货式的生产脱节等问题。公司管理层意识到需要全面诊断公司的供应链情况， 克服各种复杂性调整，需要实现能够更准确预测需求、更有效管理管理原材料供应和生产，实现最佳的供应链计划。

主要的考量点

如同许多制造行业，公司所在的仪器电子制造行业的供应链计划是一个复杂且具有挑战的工作，涉及大量的变量参数和限制条件。公司需要能够制定出考虑诸多参数的最佳计划，这些参数条件包括：

• 各市场的需求
• 不同生产基地/协力工厂的生产能力
• 不同产品的生产成本
• 各产品SKU的独特工艺
• 各产品的数量
• 可用原材料和替代物流
• 等等

解决方案： 构建模型和数学优化

解决供应链优化问题的关键步骤是构建优化数学模型。 它是确保业务问题是以正确的方式定义。 否则，该模型可能无法正确产生出该业务的最佳解决方案。

经过我们专业顾问的调研访谈，配合我们的智能诊断分析工具，收集和定义了供应链优化的关键参数，包括有：

• 成本、收入和利润
• 需求满足百分比
• 资源利用等等

并使用了先进的OPL建模语言，把优化模型建立起来。

此外，为了确保新的供应链优化决策能得到落实采用，公司相应的流程和组织调整也是必要的。

实现的好处
项目经过3个月的密集调研、设计、测试和相关的组织流程变革等，新的供应链计划机制和供应链计划优化的模型成功上线，帮助深智能实现了：

• 整合并优化供应链规划和优化，
• 提供公司的关键绩效指标(KPI) (（例如作为最小化成本和最大化需求满足、资源利用率和收入增长）
• 配合数字化工具，实现更好的需求和供应的实时可见
• 更好地了解市场价格波动的影响
• 探索What-if假设场景的供应链计划，提前发现潜在风险点

本此项目使用了CPLEX优化软件，它支持高度复杂的供应链规划问题建模并快速得出最优解，帮助项目更高效地实现项目目标。