数学优化：构建韧性供应链的关键
物流混乱在供应链世界非新现象，但COVID-19引发的动荡规模是利益相关者从未见过的：据埃森哲，94%《财富》1000强企业经历大流行中断。
庆幸的是，今日企业拥有数学优化等人工智能技术阵列，助对抗克服供应链中断。
数学优化长期确立为供应链规划运营首选技术。自1980年代起，商业世界各公司利用广泛现成和定制规划应用，不仅驱动更高效率盈利，也管理缓解中断。此类技术多年来一直是促进供应链敏捷韧性的关键工具。
数学优化为规划者和其他关键利益相关者促成两类决策：
- 反应式。 能实时感知中断并快速有效响应，识别根因、动态重新分配资源，从而缩短恢复时间。
- 主动式。 能分析供应链风险、预测潜在中断。
以下是数学优化如何驱动最优反应主动决策、应对供应链中断。
三部分模型
每个数学优化应用本质上由两元素组成：求解器（基于算法的问题求解引擎）和模型（真实运营环境的表征或数字孪生，含所有复杂性挑战）。
模型可封装供应链特定元素（如供应商、生产、物流、仓储运营），或涵盖整个端到端网络。
每个模型包含三部分：
- 决策变量。 供应链各节点做出的决策；
- 约束条件。 必须遵循的业务规则；
- 业务目标。 众多（常冲突）商业目标，如最小化成本库存水平、或最大化资源利用率、准时交付绩效、客户满意度。
中断发生时，数学优化应用因建立在理解并体现实际供应链行为的模型上，使用户能实现：
- 可视性。 即时识别中断源头，如产能瓶颈、供需突发波动；
- 灵活性。 通过调整甚至添加新约束、决策变量、业务目标修改模型，反映供应链当前运营条件；
- 敏捷性。 动态自动重新优化计划进度，确定尽快有效解决中断的最佳行动方案。
有数学优化应用，公司可维持端到端网络实时可视性和控制，中断来袭时能轻松定位根因、迅速采取必要步骤补救、保障业务连续性。
"持续智能"
机器学习，可能是AI最知名层面，依赖历史数据。相比之下，数学优化利用最新可用数据提供实时处方分析，或如Gartner所称，跨供应链网络的"持续智能"。
当严重供应链中断袭来（如COVID-19大流行期间），公司无法依赖过去数据导航前所未有的财务运营挑战。
因利用最新可用数据和捕捉运营网络当前条件的模型，数学优化应用能自动生成当下供应链问题最优解，实现持续智能和最优决策。
探索风险
处理供应链中断重要部分是评估风险、规划准备未来。借助数学优化场景分析能力，公司可：
- 探索 各种供需、库存、产能、宏观经济、地缘政治及其他假设场景，评估其对业务潜在影响。
- 发掘 隐性风险、量化风险敞口和中断（如自然灾害、生产或运输故障）恢复时间。
- 释放 缓解风险、驱动供应链韧性改善的机会，通过重新分配资源或重新配置供应链。
数学优化场景分析功能让公司为供应链绝缘、抵御未来中断影响，通过在资本投资、供应商选择、产能库存规划、生产仓储设施选址等多领域实现主动战略决策。
COVID-19大流行期间，我们经历前所未有供应链中断浪潮，造成全球经济显著持久混乱、给供应链专业人士带来巨大挑战。数学优化证明自己是对抗此类中断、同时提升供应链效率盈利的强力武器。这项AI技术将继续作为供应链领导者驾驭不断变化商业版图的必备工具。
Ed Rothberg是Gurobi联合创始人兼首席执行官。
工业技术