据中汽协《2022年中国汽车市场趋势分析报告》数据显示，2022年中国汽车总销量预计达2750万辆。其中，乘用车为2300万辆，同比增长7%；新能源汽车达到500万辆，同比增长42%。预计今年我国汽车工业将继续保持平稳较快发展。

但是乐观发展态势的另一面，是供应链的内外形势日趋复杂，面临重重挑战：受疫情及国际形势影响与全球产业链分工不同，日韩与德系零部件制造企业供应链受阻，全球整车制造正经历一场巨大的行业变革。新能源汽车在中国落地开花，传统车企纷纷成为新势力造车品牌的代工厂，新型供应链与造车生态加速形成，主车厂生产模式多样需求复杂化。

面对复杂的供应生态，无论是传统车企，还是造车新势力，如今都已将“打造智能化、数字化、敏捷化的供应链”视为转型发展的主赛道，而如何利用“智能决策”帮助企业重塑供应链、抢占先机，正是当前行业所关注的前沿智能升级课题：

1、产业链、供应链复杂，精益管理需要进一步升级

从生产类型看，整车制造属于典型的离散制造业，上游拥有数万零部件，对应多层级供应链体系，供应链的高度复杂性决定了对订单、生产、物料进行统筹规划的难度，亟需利用新的技术实现精益管理升级。

2、燃油车产能过剩，新能源汽车产销两旺，主机厂生产需求日益复杂

产能两极分化，整车制造产能严重过剩，新能源车发展成为最大变量，新型供应链体系正在变局中形成。新型供应生态强调以用户为中心，进行灵活精准的定制化生产，由串联模式变为并行工程，减少中间环节，最大限度提高资源配置效率。同时产业链上下游在数据流、信息流、现金流的输入和输出方面将实现更多触点。主机厂纷纷成为新势力造车品牌代工厂，生产模式多样需求越发复杂化。

当前环境资源、低碳减排的约束更趋严峻，交付时间和质量要求更高，后续保持汽车产业稳定运行的压力非常大。因此，汽车制造企业要具备更强的敏捷应变能力，实现精益柔性生产，及时准确掌握应对制造过程中的突发变量或不确定性。

智能决策，头部车企的落地实践与收益

《2022工业“智能决策”白皮书》中提出，以‘机器学习+运筹优化’等多种智能技术驱动的智能决策取代经验决策来高效应对供应链复杂决策问题，可以用其特有技术模式创造更多、更直接的收益和价值；并以部分领先车企为例，展示了其智能决策落地实践：

上汽通用：以平准化生产排序为纲，实现均衡化物料需求

上汽通用作为国内龙头整车厂，在本土化发展过程中，国外整车厂信息化工具无法满足国内生产制造实际需求，为了提⾼⽣产计划效率，迎合国内制造数字化的趋势，上汽通用通过建设智能排产系统实现了排产优化和均衡化物料需求，拉动物流车次运输效率提升10%，日均运输管理费用降低7%，整体年化收益达数百万。

一汽大众：智能排产实现单车成本最小化

一汽大众是我国第一个按经济规模起步建设的现代化乘用车生产企业，产能布局五地六厂，产品覆盖三大品牌20余款产品。该企业混合生产线情况复杂，人工排产耗时低效，通过智能决策系统生成单车成本最低的生产计划，有效降低成本的同时提升产能和物料筹措过程中的准确率，减少浪费，其五地六厂节约生产成本单厂每年达到千万级。

“生产+供应+仓储+物流”全面整合，创造主机厂全局优化新模式

整车生产装配涉及众多供应商与上万种零件，为保证平稳生产，供应、仓储及入场物流都面临解决复杂约束问题的挑战。通过智能决策技术，将实现“生产+供应+仓储+物流”的全面整合，从局部优化到全局优化。例如：通过配送路径与运输车辆装载率联合优化，助力整车企业实现产前供应链更深层次的精益管理，达到降本增效的目的。

智能决策，帮助领先企业获得持续发展能力

“在数字经济时代，向数据要价值已经成为企业共识，而决策导向则可以极大地减少数字化、信息化的产能浪费，同时最大限度地驱动价值传递。”杉数科技联合创始人&CPO王曦博士在白皮书中作了详细阐述。

如今一些领先汽车企业已经抢先落地智能决策应用，实现了业务价值突破，加速数字化转型步伐。尽管每家企业所面对的具体问题不同，但解决优化问题的思路和逻辑是相似的，这种智能决策运营模式也具有更加透明、敏捷、高效等诸多优点。

2022工业“智能决策”白皮书，从行业复杂挑战形势下的应对实践、应用方法、技术选型等角度出发，为企业管理层解读“智能决策”在工业领域的深层次价值。如欲获取完整《2022工业智能决策白皮书》，可以通过杉数科技官网渠道下载。