伴随着经济全球化和数智化时代的到来，供应链正在进行历史性前所未有的变革。尤其是在当下易变性、不确定性、复杂性和模糊性相互交错的VUCA时代。当面对新冠疫情带来的产品价格波动、交货周期延长、新产品竞争力不清晰等影响，完全依托于经验和流程的传统供应链决策犹豫、响应迟缓，因此传统企业面临着巨大的挑战。随着全球化的供应链网络、市场的快速变化以及人工智能等新兴技术的涌现，智能供应链管理模式顺应时代，应运而生。

与传统供应链相比，面向未来的智能供应链管理是以人工智能为支撑，利用运筹优化技术服务于供应链的全链条体系，具有更高的协同性、灵敏性、柔性和可靠性。智能供应链管理的核心是供应链运筹决策模型，该模型可以看做是企业智能供应链上的“智慧中枢”，通过采集供应链各组成部分的业务信息，运用运筹优化决策等人工智能技术，进行智能建模、智能决策。可以做出比传统经验业务更精准、更高效、更细颗粒、更一致性供应链管理全局优化决策。

现阶段，我国工业正处于由数字化向智能化发展的重要阶段，数字化与智能化建设是螺旋式上升的过程。有色金属行业（工业金属、贵金属、能源金属、稀土、有色金属等）正发生着翻天覆地的变化，经济发展的要素条件、组合方式、配置效率发生改变，面临的硬约束明显增多，资源环境的约束越来越接近上限。自国家十四五规划以来，“碳达峰碳中和”也纳入并成为我国中长期发展的重要框架，高质量发展和科技创新成为多重约束下求最优解的过程。举例来说，碳中和引导加速经济产业结构的转型变革，将从供需两方面影响有色金属行业的发展， 加减法下为有色金属行业创造新的结构性成长机会。有色金属作为传统的高耗能产业，碳中和将加快有色金属的转型升级、绿色低碳发展，行业碳排放总量将被严格控制，铝等“两高” 项目将被限制发展，落后产能退出，这将在有色金属行业的供应上做减法，驱动铝等行业供需平衡与利润分配。而碳中和所壮大的新材料、新能源汽车、高效电机、高端装备等绿色环 保新兴产业，以及能源转型下光伏、风电等新能源加快建设，将终端打开产业链上游锂、 钴、镍、稀土等金属的成长空间，从有色金属的需求端做加法拉动新兴金属的崛起。

随着“碳交易”市场机制的建立以及“碳中和”理念的深入，能源互联网、综合能源系统研究、产业链优化等问题研究得到各国的高度重视。未来，随着改革持续纵深推进，实现产销协同及提升产业链整体效益对生产经营、优化调度组织模式、提高大范围资源配置能力提出更高要求，企业也需要拥有随之而变化的能力。端到端运营包括产炼运销储贸多个环节，涵盖产业链生产经营优化、原材料的调度、生产运行调度等方方面面，其背后的模型是一个大规模混合整数非线性规划问题，求解难度非常大。需要企业通过将现有业务规则经验以及先进的数学优化决策手段及数据驱动方法结合，构建和发展智能系统，为行业的生产经营计划制定和专项优化分析提供关键技术支撑，并将显著提升行业运行效率及管理水平。

如果运用智能供应链管理模型，将碳排作为影响供应链上下游拉动的其中一个影响因子或限制约束，并建立基于碳排放的智能供应链管理决策模型。那么可以帮助企业两手抓两手硬，在企业发展中兼顾双碳，在双碳管控中兼顾发展。为企业提质增效、释放生产潜能、实现企业收益最大化提供有效支撑，点亮企业增长的“灯塔”。长远来看，智能供应链管理模型还可以根据业务场景、算法流程体系、人工智能技术不断学习，使决策模型不断进化和成长，构建点线面体多层级的智能供应链管理体系。

新一轮科技革命为实现智能制造提供技术准备，而智能供应链的建设是实现我国智能制造重要途径。到2025年，工业产业结构，生产方式，绿色低碳转型将取得显著成效，为2030年工业领域碳达峰奠定坚实基础。因此，十四五期间成为能源结构转型关键期，双碳目标将倒逼工业企业加速转型。在这关键五年，智能供应链作为久经验证的行之效的转型方法，将为我们工业企业赢得未来先机。智能供应链将成为领先工业企业必备的能力，同时也是数字经济面向未来的创新型基础，今天智能供应链运筹决策的一小步，就是未来产业智能供应链的一大步。

范围：本标准规定了智能供应链流程管理体系、智能需求与供应计划、智能生产计划、智能采购计划、智能物流计划及全局运筹决策模型。

本标准适用于指导基于人工智能赋能技术的智能供应链管理模型构建，主要包括智能供应链管理流程体系设计，及基于人工智能赋能技术的智能供应链管理模型设计与实施依据。另基于未来碳排放场景的实践与应用，本文也引入碳排放因素作为参考，为智能供应链流程体系全局运筹决策模型提供“双碳”目标实现的相关辅助支撑。

主要内容：标准给出了智能供应链管理流程体系所包含的内容，具体为：

（1）智能供应链管理流程体系的总体要求。设计智能供应链管理流程体系，首先应面向供应链中需求、生产、采购、物料四个主要业务组成部分，根据不同业务组成部分的实际应用场景及绩效目标，分析达到运筹优化目的的影响因子，最后整合四大主要业务，完成智能供应链流程体系的构建。在此过程中，智能供应链运筹决策模型不局限与其中任一业务组成部分，决策模型应可从四大主要业务局部或整体出发，既可单独针对其中任一业务组成进行局部优化，又可从智能供应链全局进行优化。

（2）智能供应链管理流程体系中，对于智能需求与供应计划、智能生产计划、智能采购计划和智能物流计划的运筹决策模型构建的方式方法。

（3）综合需求供应、生产、采购和物流的多种业务场景及影响因子，从供应链全局出发，建设智能供应链管理模型。智能供应链管理模型应具有统筹考虑供应链各业务环节，解决供应链整体优化目标的特点，且优化目标可匹配多种供应链业务场景。

企业在使用上述各模型搭建智能供应链管理计划时须注意，每个模型都至少需要满足约束条件（必选因子），若超出的部分企业可根据自身情况加入模型中进行考量，模型的优化目标可灵活调整，企业在可选因子中进行选择，单独选择或组合选择，模型都因具备根据企业的选择进行建模的能力，得到相应模型后。企业建设模型时可增补约束条件，而不必修改算法。企业所选择的算法，需要保证所求解得到的结果每次都是稳定的，最优的，不存在随机性。可根据优化目标的改变，依然能够求解得到最优的。

在智能供应链转型方面，国外企业的先发优势是显而易见的。首先，由于更早及更完整的工业化进程，国外企业对于供应链的重视及智能供应链趋势的判断也更为领先及成熟。如供应链标准方面，由于先发优势及成体系的认识，国际上已经有许多通用且达成共识的供应链标准，如IATF 16949，AS13100等；而我国亦在相关领域逐渐发力，制定了如GB_T 36637-2008等供应链相关国家标准，但是仍然在许多领域有所空白。其次，国外也拥有这如SAP、Oracle等代表性企业资源计划ERP软件，在实施上线此类软件时，企业大多已经将生产过程中的多种资源限制列入考虑，并可以依托其制定出资源利用率更高，生产成本更低的供应链管理计划。另外，国际上领先的供应链咨询、管理公司也大多为国际企业，如Gartner，埃森哲，凯捷等，这些企业也很大程度上决定了智能供应链的发展方向及发展趋势。

当前，我国⼯业正处在由数字化向智能化发展的重要阶段，智能化在信息化与数字化建设的基础上，通过人工智能技术实现了从数据到信息、知识、决策的转化，挖掘数据潜藏的意义，摆脱传统认知和知识的边界，为企业提质增效、释放⽣产潜能、实现企业收益最⼤化提供有效⽀撑，成为智能制造建设价值的核⼼。

国际形势层面，由于新冠疫情大流行等一系列黑天鹅事件，及愈加复杂的地缘政治因素影响。国内外生产制造企业在经营及管理上也出现了许多重大问题。如何引入智能供应链、如何把握未来趋势，从而更好地协调上下游资源，制定合理、柔性的供应链计划，也必将成为我国企业将要面对且必须要解决的重要问题。

环保政策层面，2020年9月，我国提出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的目标和愿景。为实现“双碳”目标而制定的探索路径的贯彻与实践，也是未来供应链发展需要关注的命题。

技术应用层面，如何定义企业供应链管理的约束条件，如何使得企业供应链决策模型灵活可调，如何适配不同行业企业不同的战略绩效目标，是构建智能供应链管理模型的关键。

基于此背景，国内运用运筹优化人工智能技术，构建灵活的企业智能供应链管理模型，解决生产制造企业重要需求的方案快速发展起来，初步具有了可以与国外先进软件竞争的力量。实现智能供应链模型的开发，需要通过求解器对运筹优化模型进⾏算法优化和求解，机器学习引擎对机器学习相关算法的敏捷开发。尤其是在求解器领域，IBM等国外⼚商处于先发和领先地位，在2017年前我国在此项领域⻓期处于技术空⽩。作为⽀撑我国⼯业智能决策发展的关键核⼼技术，在⾃主可控的⼤背景下，拥有⾃主知识产权的求解器对于中国⼯业智能化建设⼗分重要。近年来，杉数科技、中科院、阿⾥、华为等企业和机构陆续研发并发布了国产求解器。