隨著“人工智能+”首次被寫入《政府工作報告》，產業(yè)智能化升級已正式上升為國家戰(zhàn)略。當前，AI發(fā)展正從技術攻堅邁向產業(yè)融合的深水區(qū)，但企業(yè)在落地過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)：技術與業(yè)務場景脫節(jié)、決策效率低下、ROI難以量化，“為智能化而智能化”的誤區(qū)普遍存在。
如何突破場景化落地難題?AI決策技術成為打通技術賦能與業(yè)務價值的關鍵突破口。
讓AI更落地，讓決策更智能。杉數科技重磅推出《AI賦能千行百業(yè)產業(yè)創(chuàng)新——杉數科技AI決策典型案例集》，深度剖析能源電力、交通物流、工業(yè)制造、零售連鎖、日用消費、服飾鞋帽、金融投資、高校教育等8大行業(yè)、50+成功實踐，為企業(yè)提供從理論到實踐的完整AI決策解決方案。
市場競爭日趨激烈，企業(yè)需要的不是更多技術概念，而是將前沿AI技術轉化為切實可行的決策優(yōu)化方案。在此背景下，AI決策技術的深度應用與場景化落地成為企業(yè)突破瓶頸的關鍵所在。這本案例集不僅是杉數科技九年技術沉淀的縮影，更是中國企業(yè)智能化轉型的“方法論指南”—— 通過“業(yè)務問題數學化、數學模型算法化、算法決策智能化”的完整鏈路，為各行業(yè)提供可復制、可驗證的AI決策落地成功路徑。
無論您是正在規(guī)劃AI轉型的企業(yè)決策者，還是致力于人工智能技術落地的負責人，這本案例集都將為您提供有價值的參考和啟發(fā)。
AI決策落地實踐精選
能源電力行業(yè)：高效求解，全局優(yōu)化
某大型知名石油企業(yè)使用高性能國產求解器COPT助力煉化計劃優(yōu)化建模求解，在物料混合、裝置負荷等調度場景中，能夠在明確的操作目標和安全生產約束條件下，為調度決策提供量化數據支持，求解速度提升20%，優(yōu)化目標偏差控制在1%以內，為企業(yè)制定經營策略、提高管理效率、優(yōu)化生產過程等提供有力支撐，全面提升企業(yè)競爭力。
交通物流行業(yè)：路徑優(yōu)化，降本提效
某大型知名綜合物流企業(yè)通過部署AI決策解決方案，使得調度人工成本降低50%，用車成本降低6%，車輛行駛里程降低5%，成功打破原有配送業(yè)務的諸多瓶頸，以智能化手段重構業(yè)務流程，為企業(yè)的物流配送環(huán)節(jié)帶來顯著變革。
工業(yè)制造行業(yè)：協(xié)同排產，擴大營收
某大型知名ICT企業(yè)重新梳理業(yè)務需求，重構多工廠協(xié)同排產引擎，并優(yōu)化庫存管理策略，提升整體運營效率，在提升客戶水平的同時大幅降低庫存成本，增加供應鏈柔性。整體訂單滿足率提升約20%，產能損失降低30%;降低人工干預排產約70%的同時，提升1.5倍仿真速度，拉動每年約上億美元的收益。
高校教育行業(yè)：智能決策，產教融合
杉數科技為某高校打造大模型驅動的物流智能決策教學與實訓中心，結合先進的大模型技術與智能決策算法，提供從理論到實踐的全方位教學支持，徹底打破傳統(tǒng)教學的局限，打造理論與實踐深度融合的創(chuàng)新教學模式。通過參與實訓中心的實踐項目，學生在面對復雜物流問題時，能夠運用所學的大模型技術和智能決策算法，快速準確地進行問題診斷、數據分析以及方案制定。
以運籌優(yōu)化、人工智能為核心的新一代AI決策平臺，正通過精準建模、智能求解、高效計算、實時優(yōu)化等先進能力，實現從傳統(tǒng)經驗決策向算法驅動智能決策的躍升。不僅大幅提升了決策效率和質量，更通過場景化、定制性的設計，讓業(yè)務人員能夠輕松駕馭復雜的優(yōu)化模型，真正將AI技術轉化為企業(yè)核心競爭力，讓AI更落地，讓決策更智能。
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