主要观点总结
文章介绍了施耐德电气一体化智能供应链『计划与排程』优化系统，该系统能够帮助企业解决供应链转型过程中的痛点，通过融合机器学习AI优化算法，实现供应链全节点的无缝对接与效能的提升。文章还通过多个行业的实际案例，展示了该系统的实际应用效果和助力企业构建核心竞争力的作用。
关键观点总结
关键观点1: 施耐德电气一体化智能供应链『计划与排程』优化系统的介绍
该系统能够融合机器学习AI优化算法，帮助企业解决供应链转型过程中的痛点，实现供应链全节点的无缝对接与效能的提升。
关键观点2: 文章的叙述层次
文章首先介绍了系统的作用和重要性，然后详细阐述了系统的核心功能和特点，并通过实际案例展示了系统的实际应用效果。
关键观点3: 施耐德电气一体化智能供应链『计划与排程』优化系统的应用行业及效果
该系统已经应用于多个行业，并通过实际案例证明了其在提升生产效率和资源利用率，降低制造成本，提高供应链稳定性等方面的积极作用。
正文
跟上了健康饮品市场风向的“顺风车”，避开了库存积压的潜在危机
其实，通关的每一步背后都有
一位四通八达的“指挥官”坐镇供应链全局
，它不仅深谙市场脉动，更能在瞬息万变的环境中展现超凡的应变力。
这位“指挥官”融合机器学习的AI优化算法，重塑智能生产计划的面貌，赋予企业“超能力”，来轻松驾驭需求波动、生产调度、采购优化及库存管理的每一环节，实现供应链全节点的无缝对接与效能的next level——深藏功与名，这正是
施耐德电气一体化智能供应链「计划与排程」优化系统
。
当前，供应链已从传统的线性“链”结构，演变为复杂的“网”状体系，任何节点的波动都有可能引发全局性的连锁反应。
要突围取胜，
企业必须直面变化带来的新课题：
一方面，在应对市场特殊需求、新产品量产、供应商变动、产线能力波动等不稳定因素时，如何保持敏捷和高效？当许多环节仍依赖于“反应迟钝”的手工经验，又做何解？
另一方面，数字化转型推动企业对于内外部海量数据的“价值觉醒”，如何掘金数据潜力，辅助输出最优决策结果，提高资源利用率和收益率，从而稳立复杂多变的市场之中？
只有打造智能供应链，才能消除供应、生产、销售等环节间的界限，构建企业、客户、供应商、渠道商、物流商等多方互联的网络。
在助力制造企业进行产业升级的过程中，施耐德电气打造了一体化智能供应链「计划与排程」优化系统，基于运筹学、强化学习和大数据分析等 AI智能决策技术，为企业提供“行业+AI+OR”的智能决策整体解决方案，帮助制造企业实现了供应链的全面优化。
该系统协同了五层能力，涵盖了供应链控制塔、产销协同计划S&OP、主生产计划MPS、高级生产排程APS以及业务运营，切实解决企业面临的中长期生产计划以及短期排产问题，让智能决策真正落地。
产销协同计划（S&OP）：实现生产与销售的无缝对接
统筹兼顾所有业务计划，形成协同一致的企业盈利计划，实现对产供销的全局掌控，确保业务目标的全面实现，帮助企业从供应链中获取最大价值：
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产销协同：协调各部门能力，打通各部门数据，以更透明的供应链计划，实现全局管理；
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价值最优：综合考虑生产、采购、库存、运输等各业务环节能力，基于需求自动编排战术级计划，实现价值最大化。
根据内外部环境输入和市场波动情况，制定中长期生产主计划，整合多工厂生产任务分配，可视化披露产能情况，确保供需平衡，助力全链条高效协同：
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通过有限生产分配能力和有限物料供应能力，实现管理精确化，提高产能利用率；
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通过对各环节异常的及时控制，实现生产可视化，确保交期达成；
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通过对订单的全生命周期跟踪，实现订单协同化，助力全链条增效。
高级生产排程 (APS)：优化资源利用与精细化排产
通过精细化生产安排，达成人、机、料的高效匹配和平衡，实现生产排程自动化、生产管控信息化和生产计划精益化，助力企业高效生产、精准决策：
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生产优化调整：
实现实际产能与需求的匹配，精细化调优各工序中设备、人力和物料资源的使用；
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生产作业计划：
具备快速应对实际生产或临时性调整的能力，并能实时跟踪生产进度；
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生产进度分析：
具备精细化数据分析能力，能够识别并快速调整生产异常，确保生产进度、计划达成率、库存周转率和交付及时率的提升。
