說起化工行業，其實對我們來說并不陌生，化工產品（石油化工、農業化工、化學醫藥、高分子、涂料、油脂等）滲透到了我們生活的方方面面，對電子、家居建材、紡織、裝備制造、農業、航天航空等許多行業都有巨大的關聯帶動作用，其發展速度和規模對社會經濟各個部門有著直接影響，是國民經濟的重要產業。

化工的地位舉足輕重，但化工企業的日子卻并不好過。

國內化工企業大多數是一些附加值低、產能落后傳統型企業，數字化基礎薄弱，隨著市場供需兩側不確定因素增加，原先粗獷式的經營方式失靈，大多化工企業缺乏抵御市場風險的韌性，經營壓力大。據公開數據顯示，截至2021年前三季度，A股化學制品行業上市公司273家，其中24%的企業凈利潤不到1億元人民幣，10%的企業處于虧損狀態，行業整體利潤微薄甚至虧損，化工企業亟待轉型。

化工行業利潤微薄甚至虧損，7成上市公司未部署數字化

化工行業需求難以預測響應速度跟不上市場變化錯失良機

近年來，化工行業市場競爭愈加激烈，要求質量好、交付快、價格優，企業生產交付壓力大。此外，化工行業受上下游影響業務量波動大。如近期國際能源價格上漲，疊加海運價格高企，化工企業成本控制承壓；另一方面受國際局部形勢影響，部分化工產品（如化肥）價格飆升，市場需求瞬息萬變，化工企業需要及時了解產品最終用途需求變化并快速對業務進行調整。具體來說，化工企業當前面臨的挑戰有以下幾方面：

前段供應，化工原材料種類復雜，大宗期貨價格波動較大，物料需求與供應批量約束多樣，分配方式復雜，不同產線需求差異大，企業采購供應統籌規劃難度大；

中段生產，連續生產，產能期望拉滿，但需求存在波動，疊加環保政策、限電及場內物流等因素，如何匹配市場需求，合理分配產能，生產合適種類產品實現收益最大化；

后段銷售，信息流單向流通，部門之間的信息缺少共享和協同，各部門的計劃割裂，無法看到整體經營狀況；如何用現有資源、最短時間達到最優效果，提升收益，支撐增長。

這些挑戰對化工企業的生產資源配置、生產排程追蹤、工藝精細化管理、營銷體系以及產銷協同等全局各個環節的經營決策質量都提出了更高的要求，基于業務規則+經驗決策的傳統業務決策方式已無法滿足企業需求，亟需更加智能化的決策機制。

化工行業生產特征顯著，行業競爭加劇

環保高壓安全與合規管理壓力大

隨著“雙碳”政策體系逐步建立，各個行業出臺實施方案，化工企業成長路徑明確。化工作為流程制造業往往需要追求連續生產，由此來降低成本和綜合能耗，但在過去他們往往只計算了經濟賬而忽視了能耗賬。隨著國家對安全環保和合規管控加強，行業面臨較大的成本壓力，部分企業產能嚴重過剩與國家提倡的“綠色制造”格格不入。

因此化工企業在做核心經營決策之時，將需要多增加一個能耗維度，企業面臨的問題將從單純的最優生產運營增長問題，變化為“能耗—增長”雙優的問題，甚至加入更多的優化目標。面對多種約束條件與優化目標，化工企業的決策也變得越來越復雜，傳統業務決策方式根本無法滿足需求，這背后需要企業決策者擁有更加智能的決策工具。

無論是需求的快速響應還是安全環保合規管控，對化工企業而言都需要通盤考慮，從局部優化到全局優化。面對如此復雜的企業決策，人工經驗愈發難以應對。企業需要新的決策機制來降低對人的依賴，而智能決策的應用能夠很好地解決這一難題。智能決策會利用多種智能技術和工具，基于既定目標，綜合考慮約束條件（如環保）、策略、偏好、不確定性等因素，對化工企業相關數據進行建模、分析可自動實現最優決策，為化工企業決策提供核心優化模擬能力和擴展性，快速響應市場，實現利益最大化。

構建全局可控的經營決策系統打造化工企業精細化管理能力

化工企業想要破局，需要從全局出發改進整體經營，從產、供、銷、存、運等多個角度全盤考慮企業經營決策，因此企業領導層也將面臨的是一個長周期的多目標復雜決策。面對這樣一個多階段多目標的聯合決策問題，之前的決策辦法將不再適用，取而代之的是可量化、精細化的智能經營決策系統。

通過智能決策技術，建設全局的智能經營決策系統實現智能化升級，從而更加合理地安排生產物料資源，實現利潤最大化。化工企業可以借助經營決策系統進行銷量預測，掌握市場動態，更加科學的制定生產計劃，合理規劃企業供應鏈；經營決策系統能夠以利潤為導向，指導整體采購、生產、庫存、發運。同時通過優化產能規劃與生產工藝，進?步符合環保控制要求。

這里我們以農化企業部署全局智能經營決策系統為例。

農化企業也是一個典型的高能耗化工企業，它的化肥產品的銷售有淡旺季之分。因此企業一直需要利用淡季進行提前備貨準備，以此來彌補旺季到來時的產能不足。但是長久以來，淡季的提前備貨也導致了他們有一定量的庫存積壓；這些積壓的化肥也會因為存儲時間過久需要額外的回爐操作，才能重新銷售，這就又增加能耗和成本問題。

針對該類業務場景，可利用智能決策技術對潛在可能出現的場景進行模擬，并查看相應場景下的結果，以便做出最優決策，用于直觀地指導后續生產、銷售、采購等計劃。例如，通過機器學習對淡季旺季的銷售進行預測，基于運籌優化技術建立安全庫存模型，通過模型給出最優分批次生產策略，指導淡旺季生產的同時，還能進一步降低庫存的風險。這種高效的協同模擬可以幫助企業將偶發變動因素（例如：偶發急單插單計劃）快速可視化，得出現有生產計劃影響最小、生產成本最低的方案。

智能經營決策系統助力企業精細化管理

由于化肥生產是典型的連續性生產，決策系統也考慮了連續能耗的使用，盡可能地降低切換生產類型造成的能耗與物料損失。從企業經營的全局出發，更加準確地識別市場變化、采用能耗更低的生產計劃、實現更加低的庫存呆滯、擁有更加敏捷的供應鏈體系。

國內一家典型的以磷化工為主體的農化企業，國內擁有7家子公司、18個銷區，覆蓋30個省份、1600個經銷商、2萬個電商、250萬噸化肥、100+品種，通過智能決策技術實現數字化轉型第三級跳，轉型效果顯著，其綜合能耗降低10%，庫存積壓率降低20%，倉儲成本節約超6000萬，有效產能利用率實現20%的提升。同時，這種供給側平衡為企業生產、倉儲、運輸成本帶來了顯著降低，進而實現了碳減排的綠色發展目標。

智能決策引領化工行業新一輪變革

全新的經濟形勢下，化工企業將不得不調整經營策略，轉向精細化運營，而智能決策技術則是幫助化工企業打造精細化管理能力的一方良藥。從前端供應到中段生產再到后段產銷協同，智能決策價值立竿見影并正在用其特有的方式創造更多更加直接的制造價值，幫助更多化工企業在“烏卡時代”可以更好地適應變化。

目前，工業智能決策技術尚處于技術接納生命周期曲線的早期，預計未來5年將逐步滲透早期采用者和早期大眾，走向規模化。隨著智能決策技術應用的普及，化工行業也將迎來新一輪商業變革，開啟智能化化工時代。欲了解更多智能決策的應用價值與商業案例，可通過杉數科技官網獲取完整版《2022工業智能決策白皮書》。