◆★◆杉數(shù)科技（北京）有限公司成立于2016年7月恳谎，總部位于北京成玫，是一家基于大數(shù)據(jù)分析宴咧、為企業(yè)提供技術(shù)決策方案的服務(wù)型公司，專注于建模及優(yōu)化算法燕耿，提供對海量數(shù)據(jù)的分析中符，幫助企業(yè)提供最佳解決方案，為企業(yè)帶來收益及成本端的顯著變化誉帅。2018年7月26日淀散，由杉數(shù)科技主辦的2018第二屆AI大師圓桌會在上海如期舉行，會議以“從鏈到網(wǎng)”：數(shù)字賦能零供新關(guān)系為主題蚜锨，圍繞最新政策與趨勢档插、供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型、新零售亚再、互聯(lián)網(wǎng)+物流等行業(yè)熱門話題展開討論」牛現(xiàn)場匯聚了UCLA杰出教授Chris Tang、美國工程院院士Peter Glynn氛悬、明尼蘇達(dá)大學(xué)副教授王子卓则剃、紐約大學(xué)助理教授陳溪等多位業(yè)界頂尖的專家學(xué)者，聚焦科技與產(chǎn)業(yè)的前沿領(lǐng)域如捅，精選最具代表性的行業(yè)案例棍现，共同探索未來供應(yīng)鏈行業(yè)發(fā)展的主流大勢和無限可能【登玻◆★◆

------------

數(shù)字賦能零供新關(guān)系己肮，杉數(shù)科技AI大師圓桌會在滬順利舉辦

2018年7月26日，由杉數(shù)科技主辦的「2018第二屆AI大師圓桌會」在上海如期舉行，與會嘉賓們就此展開了一場重量級的智慧碰撞∑臃危現(xiàn)場匯聚了UCLA杰出教授Chris Tang窖剑、美國工程院院士Peter Glynn、明尼蘇達(dá)大學(xué)副教授王子卓戈稿、紐約大學(xué)助理教授陳溪等多位業(yè)界頂尖的專家學(xué)者，聚焦科技與產(chǎn)業(yè)的前沿領(lǐng)域讶舰，精選最具代表性的行業(yè)案例鞍盗，共同探索未來供應(yīng)鏈行業(yè)發(fā)展的主流大勢和無限可能。

本次會議特別討論了杉數(shù)科技智慧選址系統(tǒng)跳昼，目前般甲，該系統(tǒng)已經(jīng)在某大型零售企業(yè)中驗(yàn)證其可行性、落地性鹅颊，以及創(chuàng)新性敷存，杉數(shù)科技以海量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為支撐，總結(jié)出信息與規(guī)律堪伍，有效地利用運(yùn)籌學(xué)的工具锚烦，其選擇出來的布局點(diǎn)位大部分能夠與其旗下有經(jīng)驗(yàn)的拓展人員媲美，甚至更好帝雇。系統(tǒng)推薦的點(diǎn)位90%以上能夠獲得有經(jīng)驗(yàn)拓展人員的認(rèn)可涮俄，而新店精準(zhǔn)營收預(yù)測模型能夠?qū)㈩A(yù)測誤差控制在12%以內(nèi)，也就是日均營收10000元的店鋪誤差在1200元以內(nèi)尸闸。

除了選址環(huán)節(jié)彻亲，物流作為供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中的重要基石，也開始向渠道多元化吮廉、經(jīng)營專業(yè)化苞尝、信息多樣化、模式自動化等方向發(fā)展宦芦。這個過程離不開對智慧供應(yīng)鏈能力的養(yǎng)成宙址，因?yàn)殒湕l的整體效率對企業(yè)市場競爭力的影響越來越直觀，其中踪旷，對物流環(huán)節(jié)的影響尤其明顯÷眨現(xiàn)在的物流企業(yè)形態(tài)越來越多元化，未來的物流供應(yīng)鏈企業(yè)將普遍具有科技+多行業(yè)的特點(diǎn)令野，建立智慧運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)成為了最優(yōu)選擇舀患。

在物流行業(yè)中，最常遇見的三類運(yùn)籌學(xué)問題是：區(qū)域的劃分和選址（哪個車隊(duì)負(fù)責(zé)哪個區(qū)域气破，物流樞紐怎樣才能是效率最高和成本最低等問題）聊浅、收益管理與定價（如何根據(jù)不同服務(wù)制定產(chǎn)品線）及運(yùn)輸優(yōu)化問題。其中，運(yùn)輸優(yōu)化作為物流行業(yè)最基礎(chǔ)和重要的一環(huán)低匙，在需求產(chǎn)生后旷痕，如何在考慮多種業(yè)務(wù)約束條件和滿足客戶服務(wù)水平的前提下，全局統(tǒng)籌規(guī)劃所有資源顽冶，解決企業(yè)面臨的運(yùn)輸問題欺抗，變成了物流企業(yè)亟待解決的情況。杉數(shù)為企業(yè)提供多維度强重，多目標(biāo)绞呈，多場景的配送任務(wù)分配以及路線規(guī)劃建議，能有效實(shí)現(xiàn)10-25%的物流配送成本節(jié)省间景，極大提高了效率佃声。

對此，杉數(shù)科技融合優(yōu)化算法和機(jī)器學(xué)習(xí)兩個人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)推動供應(yīng)鏈局部優(yōu)化帶動的全面優(yōu)化倘要，減少周轉(zhuǎn)重復(fù)環(huán)節(jié)圾亏，降低人力成本。在過去的兩年時間里封拧，各種黑科技以最快的速度融入中國物流志鹃，但物流的基本從未改變，即便在新的變革時代哮缺，對消費(fèi)者不斷變換的需求和供應(yīng)鏈效率的追逐依舊是每個物流企業(yè)把握的核心弄跌。未來，科技帶來的改變將不再局限于某個行業(yè)的某個場景尝苇，而是供應(yīng)鏈整個鏈條的方方面面铛只。