智能制造正在引发一轮新的制造业产业变革。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中实现大规模应用，上游端工业软件的产品性能不断提高，同时研发生产成本也在不断压缩，从而促进国产工业软件产品的规模化渗透。据36氪研究院数据显示，中国工业软件产业规模由2012年的729亿元上升到2021年的2414亿元，9年CAGR达14.2%，约为全球增速的3倍，未来市场发展前景广阔。

　　随着中国制造业持续向高端制造转型，政策端对于自研工业软件的扶持力度也在不断增大，工业软件的国产化正在加速突破。商简智能致力于为制造业企业提供由数据驱动、基于人工智能和运筹学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、提升生产效率、降低生产成本。

　　工业管理走向智能化决策，APS成为关键核心

　　随着工业4.0时代下游市场的需求趋于细分化与差异化，传统的单一刚性生产线已经无法满足需求。据梁翼介绍，由于制造业上下游的信息孤岛问题，物料信息和产品需求难以实现跨场景流通，传统供应链管理方式依赖人的经验和直觉，决策效率低且未能充分利用生产资源，导致高成本与高能耗，拉低交付水平与利润率。

　　而传统ERP系统仅限于基于简单规则的物料和需求匹配，传统MES解决的是制造企业生产环节信息采集和联通的问题，对外部变化缺乏灵活应变能力，只能产出非精确的计划结果。而且各阶段分离的管理方式使得工厂内部多部门协同困难重重，无法针对具体目标进行有效优化；同时能见度低、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，面对资源冲突、异常情况频发的现状下，以APS（先进计划与排程系统）为代表的智能决策系统开始凸显出来。

　　需要看到的是，传统APS系统在响应速度和决策质量上并不尽如人意。同时，持续的维护成本和较长的落地周期，也为其大规模应用造成了一定阻碍。但人工智能技术的飞速进化，为APS的进化带来了新的方向。基于机器学习、深度学习、大数据等技术的飞速发展，APS的优化方式得以突破，从大量数据中学习总结规律知识，并将这些知识应用、迁移于新的场景下，逐渐成为高级人工智能的代表。而以AlphaGo为代表的深度强化学习框架，则启发了以人工智能为基础的新一代APS的诞生。

　　梁翼及其团队伙伴们看到了人工智能技术落地工业制造的新突破点。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落地。

　　2020年年底，梁翼及团队的智能生产排程项目获国际运筹学最高奖项Franz Edelman奖总分第二名。该工作发表在运筹学领域顶级期刊《INFORMS Journal on Applied Analytics(IJAA)》上。2021年，梁翼带领团队成立商简智能，商简谐音熵减，意为优化结构、提升秩序。

　　基于深度AI的运筹算法，商简SPS赋能供应链整体管理过程

　　商简智能创造性地将运筹学、人工智能应用于制造业企业APS排程解决方案，推出了自主研发的SPS（smart planning and scheduling）系统。采用深度强化学习、运筹优化算法等技术，商简SPS是由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，实现分钟级计划和排程。

　　可视化生产计划看板

　　据梁翼介绍，SPS系统便是来自于2020年其团队获得国际大奖的智能生产排程项目。”在其研发和落地过程中，我们接到了来自各行各业的需求。“基于国内制造业对智能管理软件的迫切需求，在人工智能技术高速进化的背景下，商简智能找到了合适的落地场景。

　　按照应用环节划分，工业软件可分为研发设计类、生产调度和过程控制类、业务管理类和专业功能类四大领域。商简智能的产品主要定位为业务管理类和生产调度类软件。

　　据悉，商简SPS采用深度学习优化和深度图算法，具有三大优势：第一是决策能力不断增强，可以大幅提升各项排产指标，实现分钟级排产；第二是由数据驱动的多目标优化模块能够同时兼顾各项效率、交期和成本指标，实现定制化指标优先级；第三是交互界面和数据看板提供多种交互和仿真功能，提升决策透明度，且具备柔性决策能力。

　　相较于传统APS系统，商简SPS首次实现了数据驱动智能化供应链管理落地。通过集成生产计划与生产排程，商简SPS以整体生产供应链为视角进行规划和调度，综合考虑供应商、生产线、仓库、运输等多个环节的需求和约束条件，贯穿了销售、采购、库存、生产、物流等整个供应链环节，是一套完整的端到端供应链优化解决方案。

　　可视化库存看板

　　这一方案以最优化的方式协调各个环节的活动，实现整体的生产效率提升和资源利用优化，并可以针对企业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，可横向应用于消费电子、钢铁冶金以及集成电路等多个行业。

　　其应用成果也相当突出：商简智能的工单管理和物料匹配模块在相同场景下达到决策速度比国际某知名供应商的同类方案快20多倍，并在原料利用率、营收、交期达成率等关键指标上获得显著提升。例如，在服务亚洲最大PC制造商联宝科技时，帮助其订单交付提升24%、工业产能提升19%。

　　通用化与定制化相结合，持续推进工业智能深入发展

　　在梁翼看来，智能制造的柔性化决定了工业软件目前集中在个性化服务提供。但未来想要持续规模化发展，需要打造通用的高性能模组化平台，并持续降低落地成本，缩短定制化和调试周期。

　　商简智能企业代表路演现场

　　据了解，简商智能一直使用阿里云的域名服务，后续通过参加阿里云主办的Create 2023阿里巴巴诸神之战“智能制造赛道”全球挑战赛，梁翼与智能制造领域的多位伙伴建立了联系，基于阿里云在智能制造领域的布局，他希望未来能与阿里云在先进算法和人工智能方面加强合作，为客户提供更加精准的智能决策和个性化服务等，并通过与阿里云的生态合作，辐射到更多亟需供应链生产管理的中小企业。

　　目前AI技术在工业软件中的应用处于起步阶段，尚未实现大规模应用，但随着未来国产工业软件规模的持续增长，商简智能将会抓住此次弯道超车的机会，围绕各行业的头部客户打造具有标杆效应的灯塔工厂，以云服务助力中小企业供应链生产管理，实现更多行业的复用。