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1、XX優化運籌優化算法助力企業降本增效增收制造業及新零售的智能決策平臺XX優化讓工業更智能 決策更高效項目簡介1項目案例2市場預測3競品分析4目 錄CONTENTS01項目簡介Part One05發力智能決策環節，優化求解落地效果顯著清華大學工業工程系孵化的科技成果轉化的產學研融合型項目核心團隊由清華大學運籌學與數據科學研究所、香港大學的校友構成項目概況2022年4月獲得知名一線基金數千萬種子輪融資2022年4月項目成立2022年簽署近千萬業務合同2019年起服務中煙、絕味鴨脖、西貝莜面村、中航科工等大客戶2018年入圍全球運籌學屆最高應用獎Franz Edelman（每年全球評6個）2017年2、服務于中石油、東風汽車等大客戶，為客戶優化效益達數十億人民幣投資機構英諾天使基金水木清華校友基金啟迪之星創投06創始團隊首席科學家歐盟科學院院士美國加利福尼亞大學伯克利分校教授及工業工程及運籌學系系主任現任香港大學副校長清華大學工業工程系前系主任京東供應鏈首席科學家申作軍教授負責多個美國國家科學基金會項目，在國際重要學術期刊上發表論文數百篇，曾獲2003年美國國家科學基金會杰出青年教授獎（CAREER Award）、2008年美國運籌學和管理學研究協會 INFORMS Fellow，POMS President.首席科學家清華大學工業工程系副教授及運籌所所長2013年博士畢業于美國加利福尼亞大3、學伯克利分校2008年本科畢業于清華大學工業工程系鄧天虎副教授入選2018年弗蘭茲厄德曼獲獎者（Franz Edelman Laureate）。弗蘭茲厄德曼獎是由美國運籌學與管理科學學會(INFORMS)設立的管理科學界的最高獎項（每年全球評6個）。于2018年獲得國家自然科學基金優秀青年基金，主持參與多項重大科研項目。創始人用友工業大腦創始人2022年1月博士畢業于清華大學工業工程系2016年本科畢業于清華大學精密儀器系曾于策源創投實習，擔任投資分析師；在清華工業工程系與用友3年產學研合作期間，為用友智能制造事業部工業大腦運籌算法團隊實際負責人，負責多個工業智能項目及工業大腦產品的算法設計和4、代碼實現，落地 10 余項目，成果顯著，累計為客戶增加效益數千萬元，廣受客戶好評。銷售總監某國內企業服務上市公司高級專家豐富的咨詢、實施、項目經驗10年以上國內工業智能、企業服務上市公司相關工作經驗，多次擔任智能制造相關項目負責人，擅長供應鏈診斷、供應鏈數字化轉型規劃、解決方案和實施落地、高級排程、供應鏈網絡規劃、ERP/SCM規劃與實施售前工程師畢業于清華大學工業工程系曾參與過由廣西交通投資集團主導的阿里巴巴參與的廣西告訴物流園選址項目，主要負責售前階段，目前主要負責某新材料項目。07技術團隊核心成員08團隊簡介-期刊論文學術論文 313 篇，各領域頂級期刊 154 篇！Mathematic5、s of Operations Research 1篇Part B:Methodological 4篇運籌學頂級期刊35篇Journal of Global Optimization 2篇運作管理(OM)頂級期刊36篇Operations Research 12篇European Journal of Operational Research 12篇Computers and Operations Research 1篇Annals of Operations Research 5篇Production and Management 21篇OperationsManufacturing&Ser6、vice Operations Management 14篇Journal of Operations Management 1篇交通領域頂級期刊20篇Transportation Research 系列Part A:Policy and Practice 1篇Part C:Emerging Technologies 9篇Transportation Science 5篇IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 1篇Decision Sciences 2篇管理學頂級期刊15篇Management Science 10篇Jou7、rnal of Industrial&Management Optimization 1篇Omega 3篇Marketing Science 1篇Naval Research Logistics 17篇供應鏈與物流頂級期刊23篇Flexible Services and Manufacturing Journal 2篇International Journal of Production Research 4篇其他領域頂級期刊20余篇IISE Transactions 系列 10余篇INFORMS Journal on Computing 7篇IEEE Transactions on Smar8、t Grid 3篇09產品展示優化求解結果展示 場景快速構建 結果評價分析10產品展示天然氣管網仿真模擬系統物流數字孿生系統11技術體系采購優化模型計劃排產模型車輛路徑規劃模型經濟效益優化模型需求預測模型數據模型銷售數據生產數據物流數據采購數據需求數據分析求解分支定界算法動態規劃算法列生成算法仿真優化算法啟發式算法質量要求約束條件換產約束資源可用約束工藝規則產能約束設備利用率最大優化目標效益最優化換產成本最少使用資源最少超期最少行業應用新材料套切配分優化工程塑料排產智能配料石化效益優化生產計劃排產設備調度優化物流車輛路徑規劃干線規劃運輸路徑優化零售補貨計劃選址優化動態定價能源智能配煤管網運營優9、化核電站維修計劃電子元器件試驗排程全工序計劃排產維修計劃制定優化算法02項目案例Part Two服務客戶1314案例展示北京XX分享科技物流優化問題：現有的物流干線運輸線路發車方案大多數由調度人員憑借工作經驗給定，不僅費時費工，而且所制定出的排班方案也存在貨物時效性不高、浪費運力等缺點成果：1套物流企業智能算法超級大腦系統，指導司機開展算法指定的物流活動；1套數字孿生仿真系統效益：算法有效降低成本約 8%，提升時效約 10%；數字孿生系統仿真模擬結論為一級干線設置可比二級干線設置效率提升約 40%絕味鴨脖湖南工廠排程問題：手工經驗排程、約束眾多、存在提升空間成果：1套鹵制鍋排產系統，依據每一口10、鍋的起始圈次，多口鍋每天總共可以生產的類別有70萬種，優化的目標是選擇每一口鍋的生產路徑，安排優化產能，以滿足需求、降低成本效益：生產效率提升 36%，能耗降低 8.1%中鹽金壇優化排程問題：各流水線生產何種型號的鹽，干燥床需要多少鹽產量，避免中間品堆積和設備空閑并最大化效益成果：1套綜合十多種排產影響因素并考慮優先級的智能排程系統效益：生產能力提升 28%，交期平均縮短 9%15問題：實際日待排產器件總數量為3萬至8萬個，需要考慮滿足工藝要求的前提下對老煉試驗任務進行排產，以最大化設備利用率，以最短時間完成任務成果：2套老煉板試驗排產系統效益：每月減少20%-60%超期器件數量，年增加效益約11、30%，每年增加效益一千多萬元（客戶評價超出想象）中航科工集團某院老煉試驗排程案例展示聚威塑料優化排程問題：7條生產線，200多個產品，產品基料達到上百種，顏色種類眾多，換洗成本較高，如何權衡換產與超期成本優化計劃排產？成果：1套最優匹配排單系統效益：每月排程結果超期減少474小時石化效益優化排產對產品的生產量進行計劃以實現物料平衡以及毛利最大化成果：1套優化排產及效益測算系統效益：每月效益可增加5000萬元中間產品直接銷售繼續生產問題：16案例展示XX科技集團某所優化排程問題：針對該所目前多品種小批量、工藝路線復雜以及資源中心組成靈活的現狀，人工計算耗時長，計算不準確，所制定的生產計劃質量存12、在優化空間。成果：1套綜合考慮設備、工裝、模具、人員以及優先級的智能排程系統福萊新材料拼版優化問題：目前基于excel表進行人工排程，排設備及生產順序人工排產耗時費力，數據更新及傳輸周期長。對于拼版生產的訂單，基于經驗進行拼版，存在優化空間。成果：1套考慮拼版的智能排程系統湖南中煙卷包排產問題：卷煙行業受到顧客個性化需求及激烈競爭環境因素的影響，卷煙生產方式轉變為多品種中小批量的柔性訂單生產方式，手工排產調度方式難以滿足。成果：一套卷包排產智能化調度管理系統效益：排產速度從數小時提高到 3 分鐘以內，每年可節約成本約 1500 萬元產線業務模型優化排產17問題：在庫存量、價格、工藝約束、質量成13、分、人工干預等多種約束條件下，找到滿足質量最優或成本最優的配比成果：1套數字化智能配料模型，在保證配料100%滿足前提下，快速計算配料最優解，減少配料成本效益：以年產300萬噸的鋼鐵企業為例，一年降低采購成本1.5億元以上；一噸燒結礦成本平均降低27元智能配料案例展示智能配煤問題：在海量的煤源組合中找出成本最低的自動配比方案，并達到綜合效益優化的目標成果：1套精細化智能配煤模型，支持多種源料按照選定要求進行同時計算效益：年節省采購原煤成本達到1018萬元套切配分優化問題：在給定規格的母卷中選擇最優的裁切方案，使得在滿足需求的同時使用最少的材料以及余量最小成果：1套套切配分優化系統效益：原材料采14、購成本節省2.8%服務客戶應用成果入圍全球運籌學界“奧斯卡”獎18項目效果：應用證明（部分）19項目效果：應用證明（部分）用友金牌實施伙伴2018 Franz Edelman 獎，全球運籌優化應用領域最高獎管理科學界的“諾貝爾獎”03市場預測Part Three市場規模21智能制造系統解決方案市場201720201280億元2380億元5000億元2025（預計）據不完全統計，智能制造系統解決方案累計銷售額超十億的供應商約幾十家，占比 30%左右項目解決方案暫未以公司的形式向市場進行推廣，主要通過合作研究的方式與企業進行深入合作，經過落地驗證項目解決方案已經取得了巨大的經濟收益，累計超過 2015、 多億按照目前解決方案的核心能力和應用實際來推算，假如成立公司面向市場推廣，非常有機會在5年以內成為主營業務收入超 10 億元的智能制造系統解決方案供應商之一04競品分析Part Four23行業MAPPING業內公司分類提供服務代表產品及企業XX優化相對優勢商業求解器針對抽象后規劃模型的精確求解算法IBM CPLEX，Gurobi集成場景模型與求解器及適配算法，基于行業/場景提供的應用模版可大幅降低求解器使用門檻APS廠商高級計劃與排程Asprova、Planet together、永凱國內本土化實施更具優勢、實施更敏捷；基于運籌算法的建模求解方式優化效果更顯著；除APS以外，亦可服務于供應16、鏈、庫存、物流等場景傳統企服IT廠商企業信息化/智能化管理軟件SAP APO、用友/阿里 工業大腦強大的科研及研發團隊可提供更專業的智能決策解決方案和更快速的響應決策優化服務商提供基于運籌優化的整體智能決策解決方案杉數科技、悠樺林、XX優化、谷斗科技、商簡科技、沃時科技世界領先的算法研發能力使得客戶的降本增效成果更顯著，利潤空間更大；在工業4.0、智能制造等垂直領域積淀更深24對標企業-Blue Yonder案例分析Blue Yonder于2021年被松下集團以71億美元收購。Blue Yonder是來自北美的供應鏈設計、規劃和優化軟件；為客戶提供解決方案包括：需求計劃、企業供應計劃、工廠規劃和排序、庫存優化、控制中心、網絡設計與優化、訂單承諾、銷售和運營計劃等。Blue Yonder的制造計劃解決方案可以幫助企業有效地解決供應鏈的復雜性問題，可以讓企業迅速建模、優化并模擬供應鏈運作，從而大幅度降低運輸/庫存/采購和生產成本。商務合作