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06-21
智能制造正在引发新一轮制造业变革。
随着5G、人工智能、云计算、物联网、数字孪生等技术在智能化改造等场景实现规模化应用，上游工业软件的产品性能不断提升，同时研发和生产成本也不断提升。
压缩，从而促进国产工业软件产品的大规模普及。
36氪研究院数据显示，我国工业软件产业规模已从每年1亿元增长到每年1亿元。
9年的复合年增长率达到14.2%，约为全球增长率的三倍。
未来市场发展前景广阔。
随着我国制造业不断向高端制造转型，对自主研发工业软件的政策支持力度也不断加大，工业软件国产化正在加速突破。
尚建智能致力于为制造企业提供以数据驱动、基于人工智能和运筹算法的工业智能决策解决方案，帮助智能制造企业优化管理流程、提高生产效率、降低生产成本。
由于工业4.0时代下游市场的需求趋于细分化、差异化，传统单一刚性生产线已不能满足需求。
梁翼表示，由于制造业上下游存在信息孤岛问题，难以实现物质信息和产品需求的跨场景流通。
传统的供应链管理方法依赖于人的经验和直觉，决策效率低，无法充分利用生产资源，导致成本高、能耗高，交货水平和利润率较低。
传统的ERP系统仅限于根据简单的规则来匹配物料和需求，而传统的MES则解决了制造企业生产过程中的信息采集和沟通问题。
它缺乏应对外部变化的灵活性，只能产生不精确的规划结果。
而且，各阶段分离的管理方式，使得厂内多部门协作难以有效优化具体目标；与此同时，决策可视性低、决策效果难以评估的问题也逐渐凸显。
在多品种、小批量、个性化定制生产模式下，面临资源冲突、异常情况频繁发生的情况，以APS（高级计划与排程系统）为代表的智能决策系统开始应运而生。
需要注意的是，传统的APS系统在响应速度和决策质量方面都不尽如人意。
同时，持续的维护成本和较长的实施周期也对其大规模应用造成了一定的障碍。
然而，人工智能技术的快速演进为APS的演进带来了新的方向。
基于机器学习、深度学习、大数据等技术的快速发展，APS在优化方法上取得突破，从大量数据中学习和总结规律性知识，并将这些知识应用和迁移到新的场景中，逐渐成为为先进人工智能奠定基础。
代表。
以AlphaGo为代表的深度强化学习框架，激发了基于人工智能的新一代APS的诞生。
梁翼和他的团队伙伴看到了人工智能技术在工业制造中落地的新突破点。
作为长期从事工业制造领域决策优化技术研究的行业专家，梁翼在获得计算物理博士学位后，专注于推动人工智能和运筹学的产业化。
年底，梁翼教授及其团队的智能生产调度项目荣获国际运筹学最高奖项弗兰兹·埃德尔曼奖第二名。
该工作发表在运筹学领域顶级期刊《INFORMS Journal on Applied Analytics (IJAA)》上。
2008年，梁翼带领团队创立尚俭智能，“尚俭智能”谐音“熵减”，意为优化结构、改善秩序。
尚建智能创造性地将运筹学和人工智能应用于制造企业的APS排程解决方案，推出自主研发的SPS（智能计划排程）系统。
尚建SPS采用深度强化学习、运营优化算法等技术，是数据驱动的工业智能决策解决方案，可自主提升决策能力，帮助企业大幅提升各项生产指标，实现分钟级计划调度。
可视化生产计划板 梁翼介绍，SPS系统源于其团队在2008年获得国际奖项的智能生产排程项目。
“在其研发和实施过程中，我们收到了来自各行各业的需求。
”国内制造业对智能管理软件的需求，在人工智能技术快速演进的背景下，尚建智能找到了合适的实现方案。
场景。
按照应用环节，工业软件可分为研发设计、生产调度与过程控制、业务管理和专业功能四大领域。
尚健智能的产品主要定位为企业管理和生产调度软件。
据悉，尚健SPS采用深度学习优化和深度图算法，具有三大优势：一是决策能力不断增强，可大幅提升各项生产调度指标，实现分钟级生产调度；二是由数据驱动的目标优化模块，可以同时考虑各种效率、交付时间和成本指标，实现定制化的指标优先级；第三，交互界面和数据仪表板提供多种交互和模拟功能，提高决策透明度，具备灵活的决策能力。
与传统的APS系统相比，尚建SPS首次实现了数据驱动的智能供应链管理。
尚建SPS通过整合生产计划和生产调度，从整个生产供应链的角度进行计划和排程，综合考虑供应商、生产线、仓库、运输等各个环节的需求和约束，并贯穿于销售、采购、整个供应链，包括库存、生产、物流，是一个完整的端到端供应链优化解决方案。
可视化库存板解决方案以最优的方式协调各个环节的活动，实现整体生产效率的提升和资源利用的优化，并可以根据公司不同的生产模式和实际需求，灵活配置不同的模块或功能。
其解决方案可跨行业复用，可横向应用到消费电子、钢铁冶金、集成电路等多个行业。
其应用效果也相当突出：尚建智能的工单管理和物料匹配模块在相同场景下决策速度比国际知名供应商的同类解决方案快20倍以上，并提高了原材料利用率、收入，以及交货时间。
达标率等关键指标显着提高。
例如，在服务亚洲最大的PC制造商联宝科技时，帮助其订单交付量增长了24%，工业产能提高了19%。
在梁翼看来，智能制造的灵活性决定了工业软件目前侧重于提供个性化服务。
但未来若想继续大规模发展，需要构建通用的高性能模块化平台，持续降低实施成本，缩短定制和调试周期。
据了解，建商智能一直在使用阿里云的域名服务，后来参加了阿里云主办的Create@Alibaba神战“智能制造赛道”全球挑战赛，与梁翼与智能制造领域的众多合作伙伴建立了联系。
场。
基于阿里云在智能制造领域的布局，他希望未来能加强与阿里云在先进算法、人工智能等方面的合作，为客户提供更加精准的智能决策和个性化服务。
并通过与阿里云生态合作，辐射到更多急需供应链生产管理的中小企业。
目前，人工智能技术在工业软件中的应用还处于起步阶段，尚未大规模应用。
但未来随着国产工业软件规模不断增长，尚建智能将抓住这次弯道超车的机会，聚焦各行业的需求。
领先客户打造具有标杆效应的灯塔工厂，利用云服务协助中小企业供应链生产管理，实现在更多行业的复用。
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