制造业供应链困局之下，智能决策如何提升物料管理柔韧性

　　瓶颈物料短缺，减配供货、停产待料问题频发，客户交付周期延长?

　　物料常常不齐套，计划赶不上变化，共用料总是拆东墙补西墙?

　　为防止物料短缺大量备料，库存成本剧增、呆滞物料过期浪费?

　　百年变局叠加世纪疫情，让全球供应链陷入困局，大环境的震荡传递到企业生产制造中，最直接的影响就是前所未有的物料危机，无论是瓶颈物料成本的水涨船高，还是物料短缺后的过度储备，都把物料管理推向了转型升级的潮头。

　　物料是生产制造的基础和前提，从客户下单到企业采购、生产、配送，最终成品到达客户，每一个流程都离不开物料的支撑。任何一种物料“掉链子”，都可能会引发后续的“多米诺效应”，导致库存、生产、交付等陷入泥潭之中。

　　为了防止物料问题，很多企业会提前大量采购，虽然可以较好的保障物料供应，但也意味着资金、库存等成本的占用，回款的速度能不能快速弥补成本支出?这是关乎企业生死的问题。有的企业则本着“用多少买多少”的原则进行备料，这种方式可以降低成本支出，但可能会导致生产延期，影响订单交付。因此，物料管理问题本质上是成本和收益之间的博弈，不仅是数量大小的博弈，也是速度的博弈，这就要求企业在管理中更加精准和敏捷。

　　从物料管理流程看，生产前要做好计划和储备，生产后要时刻关注动态变化，需要了解并持续调整年/月/周/日的库存、补料、分配等数量及时间，每一个环节都需要“精打细算”，是持续的、动态的、精密的决策问题。但很多时候，决策跟不上变化，比如，临时增加了订单，物料够不够、怎么分、先分谁、能不能挪用?临时高价采购值不值?当同时有成千上万的物料要做这些决策时，累积起来的计算量将非常庞大，再加上订单变化、设备维修、人员变动等影响，企业如何保证每个订单都有足够齐套的物料?

　　尽管在工业数字化的进程中，物料管理方式持续在升级，但一直缺乏端到端的精细化协同管理机制，需求和供应之间存在多个信息断层，计算和决策效率低，效果差，一旦遇到变化就显得非常脆弱。无法在多种影响因素之下快速制定优化的采购及分配方案，是物料管理的根源性问题，而此类问题正是智能决策技术所擅长解决的。从现代生产制造的应用来看，智能决策技术也越来越受青睐，正成为打开物料管理新局面的钥匙。

　　物料管理三大痛点：预测不准、筹措不精、分配混乱

　　在分析智能决策如何解决问题之前，我们不妨先来看一看，在供应链困局之下，物料管理的主要痛点所在。

　　1、需求预测不精准，瓶颈物料短缺严重

　　在生产制造行业，物料的“木桶效应”非常明显。一般说物料短缺，可能并不是什么都缺，通常主要是一些长周期物料或者瓶颈物料短缺，比如汽车芯片，本来就供不应求，遇到疫情等突发事件影响，就更加难以采购，关键物料的短缺往往是影响产能的“罪魁祸首”。

　　由于供应链格局改变，各类原料及零部件供应商不再是有求必应，特别是瓶颈物料，主动权往往掌握在供应方，生产厂商需要借助合理的中长期物料需求计划更好的预订供应商产能，以确保供应商未来不同时期能够及时交付物料以满足生产，而产能预定的核心点在于，企业能否精准的预测需求。

　　传统方式在做需求预测时，往往基于历史销量数据和人工经验，无法把疫情、政策、突发事件等因素考虑进去，预测准确率较低。而且，只能预测到成品数量，很难细分到各个零部件和物料层级。由于成品的物料配置具有多样性，基于成品预测数量的物料产能预定，和实际需求会有一定偏差，如果偏差太大，未来需要物料时可能就采购不到。

　　2、缺乏动态管理机制，物料筹措手忙脚乱

　　企业在进行物料筹措或采购时，常规做法是，基于MSP(主生产计划)及库存情况，运行MRP(物料需求计划)系统，打开BOM(物料清单)，生成物料需求计划，进而指导具体的采购数量和时间。不过一般企业在制定生产计划时，是基于无限产能和无限物料的情况下进行的，而且无法将疫情等不确定性因素考虑进去，这就导致计划和实际生产有很大差距，很难指导实际的物料筹措。

　　而且，MRP只能分析每种物料的总量齐套情况(库存、缺料等)，告诉采购人员需要在什么时间补多少料，无法分析每个订单对应的缺料及齐套情况。由于没有和订单直接关联，当订单发生变化时，就无法及时调整。但在实际生产中，急单、插单非常普遍，物料库存和销售订单是动态变化的，物料齐套情况也一直处于动态变化中，由于无法进行动态管理和筹措，往往在领用物料的时候，才发现物料不够用，最后就会出现各种催料情况。

　　3、物料分配随机，订单齐套率低

　　在物料分配时，每个订单的物料需求都是有优先级的，分配如果不能和订单打通，依靠人工分配和领用，就存在很大的随机性。目前大多数企业主要依靠人工展开BOM物料清单进行计算和分配，由于物料分配涉及成品、半成品、原材料等多个层级，每个层级又有多个条目，人工无法做到全局均衡。在做齐套检查时，线上只能对库存总量的齐套进行检查，线下做订单齐套检查效率低，很难快速发现问题。

　　这样在领料时就会出现挪用、多领或错领的情况。比如共用料分配，不同产线的生产员去领料时，物料管理人员无法全面考虑生产计划和订单优先级，只是对领料的数量进行记录，可能就会引起物料挪用，导致紧急订单缺料，不仅会影响订单履约，还会增加额外的成本。

　　供应链全局协同优化，智能决策带来物料管理新范式

　　由上述问题不难看出，物料问题不仅仅关乎物料，还是和需求、生产等环节层层相关的，企业必须从点到面全方位联动起来改进，才能真正增强供应链能力。常规的数字化系统要么协同性不够，要么精准度较差，很难适应不断变化的市场。随着智能决策技术的发展，越来越多的企业开始把智能决策技术应用到物料管理之中。

　　例如，舜宇光电为了解决物料分配难题，与杉数科技合作打造了物料分配智能决策平台，以产供销一体的思路进行物料分配优化，充分考虑物料齐套、共用料、内外部动态因素等影响，实现了智能化的物料管理，并带来了生产、库存和运营各环节协同优化效益。在上汽通用凯迪拉克工厂，杉数科技提供的智能排产方案综合考虑市场需求、产能限制、成本、外部因素等，以平准化生产排序为纲进行排产优化，实现了物料需求的均衡化拉动。

　　杉数科技提供的产供销协同物料管理方案框架

　　领先企业的实践表明，智能决策方案不仅可以帮助企业疏通各环节数据，还能利用人工智能和运筹优化技术高效求解优化，实现物料管理的精细化、协同化和敏捷化，为解决物料管理问题带来了新的范式，下面我们从物料管理的不同环节来具体分析。

　　智能需求预测多层级打散，精准预定物料产能

　　同样的供应环境下，如果能够提前了解物料需求，就可以更好地把控供应商。基于智能决策技术的需求预测方案，可以利用人工智能和运筹优化技术，综合考虑市场情况、历史销量数据以及其他内外部因素，得到优化的需求预测结果以指导物料计划。比如，对于疫情影响，可以通过智能算法构建疫情模型，减少不确定因素对预测结果的干扰。

　　而且，方案可以结合企业的历史物料需求、客户特征、政策、市场供应能力等情况，对成品进行拆分和打散，将需求预测细化到不同层级的物料，尤其是瓶颈物料，通过扩展需求预测的颗粒度，帮助企业更好的预定供应商产能，保证关键物料的供应。

　　生产计划加入物料/成本约束，有效拉通资源筹措

　　智能决策方案在做生产计划时，可以把物料、成本和产能等限制考虑进去，提前将物料供应情况和生产能力及需求挂钩，在一定程度上把物料问题扼杀在计划层面。

　　生产计划增加物料资源限制及成本因素

　　具体做法是，利用物料约束模型。考虑不同产品对物料配置的差异性、共用料、成本等因素，将物料作为一项约束加入生产计划模型中，在制定生产计划时，全方位考虑需求、成本、产能、物料、均衡性等影响因子，最终在保证产量和利润的前提下，得到更符合实际的生产计划和物料筹措计划。基于智能决策的计划系统支持周/月多种时间维度的计划制定，以需求为输入，按需生产、采购，达到计划时间内需求与供应的平衡，避免生产资源的浪费和采购物料的库存积压。

　　该种方式可以打破订单和物料筹措之间的信息鸿沟，当订单情况发生变化时，系统可以自动计算求解，联动生产计划和物料筹措计划进行调优。而且，企业可以通过系统进行计划齐套检查，结合需求量、即时库存、在途库存、BOM数据、齐套量、齐套率等数据，指导采购部门对缺料订单进行补货。

　　端到端智能分配物料，保障生产齐套

　　针对物料分配和领用问题，智能决策方案可以建立多级物料分配模型和机制，实现端到端的协同管理，让操作员对物料总量以及不同维度的物料配置情况一目了然。

　　比如，以销售订单、库存、生产订单等元素作为输入数据，建立订单层级的物料分配机制，综合考虑分配优先级、供应优先级、物料类型、客户替代、协议备料等众多约束条件，自动完成物料供需分析及核算，自动分配物料到相应的订单，操作员确认分配建议后，物料就会自动匹配给系统指定客户并进行锁定，防止物料挪用。

　　基于智能决策的端到端智能分配方案为物料管理提供科学建议

　　当临时有插单或者订单取消，可以根据订单数据给出挪用或调整建议。系统还可以自动进行生产齐套检查，在生产上线前，对物料的毛需求量、即时库存量、采购未交量、工单未领量、净需求量、需领用量、已领用量、未领用量、分配量、齐套量、齐套率、齐料率等进行分析检查，为生产订单下达提供决策建议，避免上线生产后停工待料。

　　模拟仿真多场景分析，量化物料风险科学预防

　　遇到“断链”问题时，为了避免停产，企业一般会紧急采购物料，但有时会过分备料引起库存积压。对于瓶颈物料，特殊时期采购难度极大，可能要花费巨额成本才能采购到，如果减配供货又可能丢失一部分订单，在成本增加和停产断产损失之间，企业该如何抉择?

　　依靠经验“拍脑袋”决定，具有很大风险，因为过往的应对经验不一定适应当前的情况，基于智能决策技术的模拟仿真系统可以帮助企业提前预见和分析物料问题，全面评估各种情况下的得失，通过智能算法帮助企业“未雨绸缪”，防止临阵时手忙脚乱，降低物料风险。

　　以疫情为例，模拟仿真系统可以结合疫情数据，综合考虑供应链各个节点的影响因素和相互关系，对原材料、半成品及成品的成本、库存、变异系数等进行算法抽象，再借助求解器COPT进行高效求解，帮助企业提前洞察和量化疫情中的供应链风险，并提供优化的应对策略。比如，计算出不同疫情场景下全物料的库存天数，采购料与半成品的内部需求、及时满足率，以及成品的需求交付水平等数据。基于这些数据和策略，一方面，企业可以提前对一些瓶颈物料进行预储备，另一方面，突发疫情时，也可以用更小的成本灵活应对。

　　除了疫情以外，政策、突发事件等其他外部因素的影响都可以借助模拟仿真技术进行预见性分析，从而帮助企业增强风险抵抗能力。

　　智能决策对于物料管理的价值是一体多面的，但不管从哪个面出发，思路都是从全局视角出发优化效率和质量，帮助企业用更高的效率、更低的成本解决物料问题，以全面提升业务价值。由于每个行业和企业的生产流程及业务模式不同，影响物料管理效能的关键点也不同，在应用智能决策技术时，企业需要根据实际的问题，找准切入点推进实施。

　　从制造业长期发展来看，物料管理能力的提升能够起到四两拨千斤的作用，智能决策技术打通了物料管理的核心关节后，可以从内到外增强企业供应链的柔性和韧性，对于破解制造企业整体供应链困境、推进智能化转型都大有助力。