发布日期：2026-01-07浏览次数： 次信息来源： 天睿咨询-邱伏生
1.制造供应链发展的挑战
随着各类技术的升级，生产（智能）制造已经从大规模标准化，向满足个体需求的大规模个性化（柔性化）定制范式迭代升级。与此同时，地缘政治冲突、公共卫生事件、气候变化等不确定因素频发，全球供应链体系面临重构。制造供应链作为连接市场与制造的核心纽带，其复杂程度也相应的呈指数级增长：变量维度从传统的质量、成本、效率扩展至韧性、绿色、敏捷等超多维变量系统；时空范围涉及工厂、仓库、运输工具、零售终端、消费者等成千上万个实体，每个实体都有其状态、能力和约束条件，形成一个高维决策空间；约束条件从相对稳定的市场环境转变为瞬息万变的全球动态时变约束，传统的静态假设被打破，天气异常、交通拥堵、工人罢工、网红带货等突发事件成为常态，供应链系统需要在不断变化的环境中保持稳定运行；决策场景从集中式、长周期的计划模式转向分布式、实时的响应需求；企业运营不仅需要最小化成本、最大化效率，还要兼顾服务水平、库存周转、碳足迹等多个往往相互冲突的目标优化......以上情况都将给制造供应链带来挑战。
2.传统管理模式的困境
面对这些挑战，依赖于经验的传统供应链管理模式显得力不从心。一方面，企业积累了海量的业务数据，但缺乏将数据转化为精准决策的数学能力，导致数据丰富而洞察匮乏，决策仍依赖于管理者的经验直觉；另一方面，由于路径依赖的原因，各部门基于自身KPI进行优化，使得ERP、WMS、TMS、MES等系统各自为政，形成数据孤岛（数据烟囱）。传统的统计模式无法体现实时运营带来的动态决策需要和数据拟合，难以实现端到端的可视化与优化，只能眼睁睁地看着各类数据由于系统割裂而协同困难。这导致响应迟缓而韧性不足，面对市场变化和突发事件，供应链调整往往需要数天甚至数周（开会、协同、重排以及判断，最终还可能迂回反复），缺乏实时响应能力，最终影响了企业核心竞争力。图1为现实-模型-计算之间的非联动关系带来的痛点。
【图1】现实-模型-计算之间的非联动关系
此时即使导入数字化，导入AI（人工智能）,也对企业的发展无济于事。因为在原有的各个异构软件中，AI agent也只是在各自的瓶子里面转圈，没办法突破瓶子或者烟囱的墙壁互相形成互联，数据还是割裂的和不同频的，最终还是没有办法形成数学模型、算法和决策模型，并且容易让人们产生“AI无法赋能制造供应链”的判断误区。即使有数学专业人才，也是无用武之地。
制造供应链，苦数学久矣。
（智能）制造供应链是一个超级复杂的方程，变量成千上万（工厂、仓库、卡车、商店、消费者），约束条件瞬息万变（天气、堵车、罢工、网红带货），目标函数既要成本最低、又要速度最快、还要库存刚刚好…更要...这个方程，就是现实中的供应链优化问题。数字力赋能，就是解这个方程的新工具和新方法。
数学力（Mathematical Competence）是指通过数学模型、算法设计、数据分析及优化方法，对制造供应链中的复杂问题进行量化建模、动态分析和科学决策的能力。其本质是通过数学工具将供应链的复杂性转化为可计算、可优化的系统，从而实现从经验驱动到模型与数据双轮驱动的范式革命。由此可见，数学力不仅具备工具维度（数学模型、算法、数据分析方法等具体的技术手段）、过程维度（量化建模、动态分析、科学决策等能力施展的过程），更具备了目标维度（解决供应链复杂问题，提升系统整体性能）。
【图2】 数学力赋能模式下的现实-模型-计算之间的联动关系
这不仅是数学工具的应用，更是以数学思维为核心，将供应链的不确定性、多目标协调与动态响应转化为可计算、可预测、可优化的系统性能力。数学力是制造供应链实现柔性化、数字化和智能化转型的核心能力，它赋能支撑柔性生产、推动数据贯通、强化风险韧性以及优化智能工厂与物流系统。其核心特征和价值如下：
1）数据驱动与量化决策。
在传统供应链管理中，决策往往依赖于管理者的经验和直觉。即使有数据支持，也多是基于历史数据的简单统计和趋势外推。柔性制造供应链的核心是需求驱动和数据驱动，需通过数学方法实现数据的快速流动与实时决策支持，消除协同壁垒和数据孤岛，同时将不确定性转化为可量化风险。
这就需要解决从描述到预测（不仅描述历史发生了什么，更重要的是预测未来可能发生什么）、从单点到全景（打破数据孤岛，整合来自供应商、生产、物流、销售等各个环节的数据，构建统一的数据视图，支持端到端的决策优化）、从滞后到实时（依托物联网、5G等技术，实时采集供应链状态数据，实现基于最新信息的快速决策）的问题。
比如通过概率论、随机过程、时间序列分析、机器学习等工具和方法，基于多源数据（历史销售、市场活动、宏观经济指标等）进行需求预测、供应风险预测等，量化供应链中的各种不确定性，为风险管理提供科学依据。
实际应用中，某全球消费品L公司通过建立需求感知系统，整合销售数据、促销计划、社交媒体声量、天气数据等，将预测准确率从65%提升到85%，库存周转率提高30%。
2）动态优化与技术韧性
面对多品种、小批量、高频变动的生产场景，数学力需具备动态调整和应对不确定性的（自适应）能力，从而实现实时响应内外部变化，做出预测性决策，在多目标间寻找最优平衡的系统目标。
这就需要解决多目标动态权衡（在成本、服务、效率、韧性等多个目标间进行实时权衡，而不是依赖固定的优先级规则）、不确定性下的优化（通过随机规划、鲁棒优化等方法，考虑需求不确定性、供应中断风险等因素，设计具有内在韧性的供应链网络和策略）、实时调度与响应（利用在线算法、强化学习等技术，实现运输路线、生产排序、库存分配的实时优化）等的问题。
例如通过混合整数规划、随机规划、鲁棒优化、强化学习、模型预测控制等先进优化方法，结合高性能计算、云计算等算力支持，实现生产计划、库存策略等的实时迭代，结合物联网、边缘计算等技术，实现供应链状态的实时感知，增强供应链的技术韧性；运用多目标优化理论，在成本、效率、服务等多个目标间寻找帕累托最优解。
3）全链路整合与智能化
数学力是构建全链路数字化系统的基础，通过数学模型贯通从需求感知到生产交付的各环节，挖掘数据中的深层规律，以支撑智能决策和自动化执行，使得供应链从被动响应转向主动管理。
这就需要具备数字孪生（通过构建物理供应链的虚拟镜像，在数字空间中进行模拟、分析和优化，为物理世界的决策提供支持）、自主决策（在规则明确的场景中，基于预设的算法和模型实现自动化决策，减少人工干预，提高响应速度）的能力，实现预测性干预（通过预测模型识别潜在问题，在问题发生前采取干预措施，从事后救火转向事前预防）。例如数字孪生技术中的仿真建模与预测分析，通过机器学习、数据挖掘等方法，从海量数据中发现人脑难以察觉的模式和关联。全链路整合使得供应链不再是分散的片段，而是一个统一的、智能化的系统，能够以全局最优为目标协同运作。
数学力概念的提出建立在多个学科领域的融合基础之上。从运筹学的优化理论、统计学的预测方法，到计算机科学的算法设计、工业工程的系统思维，数学力整合了这些学科中与供应链管理相关的核心要素，形成一个统一的能力框架。随着AI和大数据技术的深化，数学力将在供应链的动态决策和全局优化中扮演更关键的角色。
文章作者：上海天睿物流咨询有限公司 总经理 、中国机械工程学会物流工程分会 邱伏生 博士
文章转载来源：《起重运输机械》专业杂志
文章专栏主理人：北京起重运输机械设计研究院有限公司 媒体采编 马晨
