據中汽協《2022年中國汽車市場趨勢分析報告》數據顯示，2022年中國汽車總銷量預計達2750萬輛。其中，乘用車為2300萬輛，同比增長7%；新能源汽車達到500萬輛，同比增長42%。預計今年我國汽車工業將繼續保持平穩較快發展。

但是樂觀發展態勢的另一面，是供應鏈的內外形勢日趨復雜，面臨重重挑戰：受疫情及國際形勢影響與全球產業鏈分工不同，日韓與德系零部件制造企業供應鏈受阻，全球整車制造正經歷一場巨大的行業變革。新能源汽車在中國落地開花，傳統車企紛紛成為新勢力造車品牌的代工廠，新型供應鏈與造車生態加速形成，主車廠生產模式多樣需求復雜化。

面對復雜的供應生態，無論是傳統車企，還是造車新勢力，如今都已將“打造智能化、數字化、敏捷化的供應鏈”視為轉型發展的主賽道，而如何利用“智能決策”幫助企業重塑供應鏈、搶占先機，正是當前行業所關注的前沿智能升級課題：

1、產業鏈、供應鏈復雜，精益管理需要進一步升級

從生產類型看，整車制造屬于典型的離散制造業，上游擁有數萬零部件，對應多層級供應鏈體系，供應鏈的高度復雜性決定了對訂單、生產、物料進行統籌規劃的難度，亟需利用新的技術實現精益管理升級。

2、燃油車產能過剩，新能源汽車產銷兩旺，主機廠生產需求日益復雜

產能兩極分化，整車制造產能嚴重過剩，新能源車發展成為最大變量，新型供應鏈體系正在變局中形成。新型供應生態強調以用戶為中心，進行靈活精準的定制化生產，由串聯模式變為并行工程，減少中間環節，最大限度提高資源配置效率。同時產業鏈上下游在數據流、信息流、現金流的輸入和輸出方面將實現更多觸點。主機廠紛紛成為新勢力造車品牌代工廠，生產模式多樣需求越發復雜化。

當前環境資源、低碳減排的約束更趨嚴峻，交付時間和質量要求更高，后續保持汽車產業穩定運行的壓力非常大。因此，汽車制造企業要具備更強的敏捷應變能力，實現精益柔性生產，及時準確掌握應對制造過程中的突發變量或不確定性。

智能決策，頭部車企的落地實踐與收益

《2022工業“智能決策”白皮書》中提出，以‘機器學習+運籌優化’等多種智能技術驅動的智能決策取代經驗決策來高效應對供應鏈復雜決策問題，可以用其特有技術模式創造更多、更直接的收益和價值；并以部分領先車企為例，展示了其智能決策落地實踐：

上汽通用：以平準化生產排序為綱，實現均衡化物料需求

上汽通用作為國內龍頭整車廠，在本土化發展過程中，國外整車廠信息化工具無法滿足國內生產制造實際需求，為了提??產計劃效率，迎合國內制造數字化的趨勢，上汽通用通過建設智能排產系統實現了排產優化和均衡化物料需求，拉動物流車次運輸效率提升10%，日均運輸管理費用降低7%，整體年化收益達數百萬。

一汽大眾：智能排產實現單車成本最小化

一汽大眾是我國第一個按經濟規模起步建設的現代化乘用車生產企業，產能布局五地六廠，產品覆蓋三大品牌20余款產品。該企業混合生產線情況復雜，人工排產耗時低效，通過智能決策系統生成單車成本最低的生產計劃，有效降低成本的同時提升產能和物料籌措過程中的準確率，減少浪費，其五地六廠節約生產成本單廠每年達到千萬級。

“生產+供應+倉儲+物流”全面整合，創造主機廠全局優化新模式

整車生產裝配涉及眾多供應商與上萬種零件，為保證平穩生產，供應、倉儲及入場物流都面臨解決復雜約束問題的挑戰。通過智能決策技術，將實現“生產+供應+倉儲+物流”的全面整合，從局部優化到全局優化。例如：通過配送路徑與運輸車輛裝載率聯合優化，助力整車企業實現產前供應鏈更深層次的精益管理，達到降本增效的目的。

智能決策，幫助領先企業獲得持續發展能力

“在數字經濟時代，向數據要價值已經成為企業共識，而決策導向則可以極大地減少數字化、信息化的產能浪費，同時最大限度地驅動價值傳遞。”杉數科技聯合創始人&CPO王曦博士在白皮書中作了詳細闡述。

如今一些領先汽車企業已經搶先落地智能決策應用，實現了業務價值突破，加速數字化轉型步伐。盡管每家企業所面對的具體問題不同，但解決優化問題的思路和邏輯是相似的，這種智能決策運營模式也具有更加透明、敏捷、高效等諸多優點。

2022工業“智能決策”白皮書，從行業復雜挑戰形勢下的應對實踐、應用方法、技術選型等角度出發，為企業管理層解讀“智能決策”在工業領域的深層次價值。如欲獲取完整《2022工業智能決策白皮書》，可以通過杉數科技官網渠道下載。