“失物追踪”专家Tile被收购，曾批评苹果不公平竞争
06-21
英诺天使基金投资副总裁李鸿艳表示：“智能决策就是转型传统MOM系统更注重准确执行人类决策，而基于运筹学的智能决策系统往往可以做出超越人脑计算能力的更好决策。
是国内领先的运筹学团队，同时他们的工业工程背景让他们对实施场景有更深入的了解。
中国制造业智能化升级进程。
”清智优化成立于2014年，9月，核心团队由清华大学运筹与数据科学研究所的校友和香港大学的校友组成。
公司主要提供APS等智能决策服务、WMS、TMS为制造企业提供基于运营优化的智能决策技术，覆盖生产、运输、采购、库存等供应链环节，从而实现各业务层面的降本增效、增收增收。
可广泛应用于航空航天、新能源、新材料等行业 值得一提的是，清智优化成立一个月后正式入选用友YonBIP“黄金合作伙伴”，预计实现千万营收。
今年清智优化创始人蒙绎泽博士毕业于清华大学工程系，师从沈佐军、邓天虎老师。
两位老师当选弗朗兹·爱德曼奖得主，这是美国运筹学和管理科学研究所（INFORMS）设立的管理科学界最高奖项，被誉为工业工程领域的“诺贝尔”奖。
蒙绎泽表示，公司成立前，她在用友工作了三年，期间担任用友智能制造事业部工业大脑运算算法团队负责人，负责多个工业智能的算法设计和代码实现项目和工业大脑产品。
在这个过程中，她发现市场存在结构性机会。
首先，随着Z世代成为主流消费群体，个性化需求日益增多，这对工厂多品种、小批量的柔性生产能力提出了要求；其次，目前人工决策缺乏科学理论的支持，决策效率和质量还有很大的提升空间。
三是我国数字经济快速发展。
数字化自动化逐步完成后，人们开始关注智能决策对于企业发展的推动。
“在整个经济L型增长的背景下，企业不再像过去那样粗放式增长，而是更加注重精益管理和成本精细化控制。
因此，决策优化的效果将直接影响企业竞争。
”蒙绎泽谈话。
具体来说，清智经过优化的APS产品可以与ERP或MES系统集成，也可以轻量级的方式独立提供服务。
企业在提供技术服务时，首先需要用数学语言描述客户面临的决策过程，并明确这个决策过程中需要考虑的设备、人员、工艺、产能等约束条件，然后根据客户需求进行设置。
最终基于操作优化理论高效计算出设备利用率、效益优化等优化目标的最优解或近最优解，将原来复杂的决策过程转化为求解的数学优化模型。
整个平均部署时间为两周。
与人工决策相比，基于运营优化算法的智能决策具有响应快、决策质量高、可追溯性更强等优点，可以大大减少对人工的依赖。
从行业角度来看，目前国内外提供智能决策相关服务的厂商有很多类型，包括提供商业求解器的IBM CPLEX、Gurobi，以及提供商业求解器的Asprova、Planet Together、永凯等APS厂商先进的计划和调度。
他们为企业提供SAP APO、用友/阿里巴巴工业大脑等传统企业服务IT提供商的信息/智能管理软件，以及决策优化服务提供商，如清智优化，提供基于运营优化的整体智能决策解决方案。
“目前市场上优质的APS、WMS、TMS供应商比较稀缺，优化效果直接关系到公司的利润率。
”蒙绎泽解释道，客户需要极致的优化服务，但基于运营优化的建模和算法设计需要深厚的学术积累、较高的技术门槛，需要研发团队对行业有丰富的了解。
因此，该领域的底层求解器长期被国外垄断。
蒙绎泽认为，清智优化相对于同行的优势在于团队在运筹学算法和工业实施场景方面的深厚积累。
“如今，我们的APS平台已经覆盖了上百种智能决策模型，可以覆盖企业采购、生产、仓储、销售、运输等全链条的决策优化，最大限度地提高产能、检验效率。
各生产基地的产能及库存能力。
，实现跨地区、多基地的生产协同调度。
”蒙绎泽表示，特别是现在产品结构和销售体系日益复杂，如何灵活采用生产调度计划，实现资产效率最大化是一个重要因素对于企业降低成本、提高成本的关键在于产品规划方面，清智优化目前主要是基于内置的场景或者行业模板，结合全行业的约束来快速构建需求，然后自动匹配模型。
未来将提供基于场景的支撑数字孪生系统，能够对不同的方案进行仿真对比，帮助客户获得满意的智能决策方案，甚至进行决策优化。
在实施方面，清智优化现阶段重点打造标杆客户，产品服务按项目收费。
因此，公司现在的收入主要来自于私有云部署形式的定制项目。
其客户包括航空航天、新能源、新材料等领域的上市公司，以及一些大型国企/央企。
预计今年下半年或明年，公司将利用智能决策模式向成本敏感型中小企业拓展，并逐步提供基于公有云的SaaS订阅服务。
“运筹学在工业领域的大规模普及才刚刚开始，粗略估计整个智能制造体系的解决方案市场在千亿到万亿。
”蒙绎泽提到，该公司有机会在三到五年内成为一家内资企业。
智能决策和APS领域的领先公司之一。
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