文章主题：供应链规划, 数学优化, 供应链中断, 端到端供应链
数学优化已成为处理供应链规划，特别是供应链中断的不可或缺的工具。
在过去的几年中，供应链中断问题始终备受关注。新冠疫情的爆发、苏伊士运河的拥堵以及其它各种事件，都使得人们深刻认识到供应链中断所带来的影响，进而更加重视供应链的敏捷性和弹性。这些教训让我们明白，拥有一个稳定且具有高度弹性的供应链，对于企业的持续发展至关重要。
供应链中断并非新鲜事物，实际上，它始终是每个供应链的核心部分，这一点永远不会改变。供应链领导者早已洞察此类意外事件的可能性，并掌握了一系列应对中断的有效策略和技术，以便能够迅速、高效地应对和处理供应链中断事件。
在过去的岁月里，处理中断问题以及管理其端到端的供应链计划、决策和运营过程中，关键的技术手段始终依赖于数学优化，作为一种有效的规范性分析工具，它在供应链利益相关者中得到了广泛的应用。
自 1980 年代后期以来，公司一直在利用数学优化（一种人工智能 (AI) 技术）来克服供应链挑战并应对供应中断（并解决一系列其他业务问题）。
一个优秀的数学优化求解器是一种问题解决引擎，它被广泛地嵌入到许多供应链规划软件应用程序之中。这种独特的技术被众多不同行业的公司所采用，以帮助他们更好地优化整个端到端的供应链流程。
有趣的是，许多业务用户，虽然在各种现成或定制软件解决方案中利用数学优化，但并不知道数学优化是使他们公司的供应链计划系统运行的引擎。就像您可以驾驶汽车，但并不了解引擎盖下发生的情况一样。您可以使用数学优化应用程序，来制定最佳供应链计划和决策，而无需深入了解其内部运作。
事实是，数学优化已成为处理供应链规划，特别是供应链中断的不可或缺的工具。
问题是，为什么70 多年前就有的数学优化技术，做为管理供应链运营和中断的标准软件技术，具有如此的持久力？
业务复杂性日益增加，软件技术持续提升
多年来，数学优化技术不断取得突破性进展，近几十年来，数学优化求解器的运算速度与稳定性得到了显著提升。如今，对于一些复杂业务问题，运用尖端求解器技术仅需短短一秒即可得出解决方案；然而，在1991年时，同样的問題可能仍需花费55年的时间才能得以解决。
推动这一惊人技术发展的关键因素如下：
· 数学优化软件开发人员的辛勤工作和创新，他们总是希望在求解器速度和功能方面突破极限。
· 计算能力的进步，和数据可用性和质量的提升，为软件技术的进一步改进打开了大门。
· 现实世界业务问题日益复杂，这激发了开发人员增强数学优化技术，以确保他们能够解决当今的问题。
在复杂性维度上，当前的业务领域正面临着爆发式的增长，这一领域便是供应链。随着全球生产和分销网络的持续拓展和壮大，供应链中的供需关系也呈现出动态化和不稳定的特点，这使得供应链中断的风险时常出现。
但是，多年来，随着供应链复杂性和供应链中断的增加，数学优化技术也在同步发展和改进，因此，这些技术已经能够“应对当下”，并解决企业在任何给定时间面临的供应链问题。
当供应链中断发生时，企业总是知道他们可以依靠数学优化，数学优化会在他们需要的时候给他们所需的答案，数学优化让他们能够实时感知供应链问题并做出反应，这样企业能采取必要的行动来解决尽可能快速有效地解决中断问题。
设计旨在应对中断
要真正了解为什么数学优化是对抗供应链中断的有力武器，让我们看一下数学优化应用程序。
数学优化具有一些基本特征，使其非常适合处理供应链中断：
1.数学优化模型。每个数学优化供应链应用程序都建立在一个模型上(即： digital twin)，一个包含端到端网络或供应链特定组件（例如制造、仓储或分销运营）的模型。
当发生供应链中断时，数学优化应用程序提供对整个供应链网络的端到端视图和实时控制，以便您可以：
· 立即确定中断的根本原因和瓶颈（使用“不可行性分析”），并就如何解决这些问题做出最佳决策。
· 轻松调整数学优化模型，使其反映当前状况，也反映供应链的中断。
· 自动重新优化计划和时间表，并自动重新分配资源，以便您可以最大限度地缩短恢复时间、最大限度地提高运营效率，并促进持续的业务连续性。
2. 最新的可用数据。根据定义，“中断”就是异常值，这意味着在中断时，利用历史数据生成解决方案并指导决策，是否有效会面临挑战。获取历史或训练集数据，这些数据通常用于人工智能技术，例如机器学习。
相比之下，数学优化利用来自各种来源的最新可用数据流入应用程序，例如跨供应链网络的企业资源规划 (ERP)、制造执行系统 (MES) 和物联网 (IoT) 设备。因此，当您遇到中断时，即使面对这些前所未有的供应链挑战和变化，您也可以确信您的数学应用程序将能够提供最佳解决方案并推动最佳决策制定。
3 . 衡量解决方案质量的能力。 当发生中断时，由于时间有限，您必须快速响应，并且有时不可能完全重新优化模型。在这些情况下，数学优化（与启发式技术不同）提供了一个方法，衡量您的解决方案与最优方案的接近程度，因此您可以确切地知道还有多少优化提升空间。
4. 假设分析。为了应对供应链中断，您不仅需要能够在这些事件发生时实时快速做出反应，还需要能够通过查明供应链中的潜在风险，针对未来可能发生的问题，做前瞻性计划和准备。
数学优化的场景分析功能允许您通过以下方式完成前瞻性计划：
• 创建和调查多种供应、需求、库存、产能和其他假设情景，以评估它们对您的业务的影响。
• 发现隐藏的风险并制定战略决策，以提高供应链长期的快速恢复能力和盈利能力。
展望未来
数学优化技术——由于它们的设计方式和过去几十年的发展方式——巩固了它们作为处理供应链中断的首选软件工具的地位。
没有人知道未来，也无法预测供应链中断的地点、时间和方式。
我们可以肯定的是，供应链中断将继续发生，供应链复杂性将继续增长，供应链领导者将继续使用数学优化技术来克服这些挑战。
我们也知道（尽管它是一种“成熟的”人工智能技术），数学优化将继续发展，以便企业能够为当今的问题生成最优的、数据驱动的解决方案。
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