發(fā)布日期：2026-01-10瀏覽次數(shù)： 次信息來源： 天睿咨詢-邱伏生
數(shù)學(xué)力落地的支撐體系
1、供應(yīng)鏈工程技術(shù)人才培養(yǎng)
傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理人才主要側(cè)重于流程執(zhí)行和異常處理，缺乏將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題并求解的能力。這種能力缺口已成為制約數(shù)學(xué)力落地的主要瓶頸。
根據(jù)中國機械工程學(xué)會與工信部發(fā)布的《供應(yīng)鏈工程師能力評價標(biāo)準(zhǔn)》（2023年10月發(fā)布），新時代的供應(yīng)鏈工程技術(shù)人才應(yīng)具備以下核心能力：
數(shù)學(xué)建模能力：能夠?qū)嶋H的供應(yīng)鏈問題抽象為數(shù)學(xué)優(yōu)化問題，選擇合適的模型和算法。
數(shù)據(jù)分析能力：掌握統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)等方法，能夠從數(shù)據(jù)中提取洞察并驗證模型效果。
算法實現(xiàn)能力：能夠使用Python、R等工具實現(xiàn)優(yōu)化算法，或熟練使用Cplex、Gurobi等專業(yè)求解器。
系統(tǒng)思維：理解供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的相互關(guān)聯(lián)，能夠從全局視角進行優(yōu)化設(shè)計。
業(yè)務(wù)理解：深入理解供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)流程和行業(yè)特點，確保數(shù)學(xué)模型與業(yè)務(wù)需求的契合。
圖為供應(yīng)鏈工程技術(shù)人才基本要求。
2.組織能力與文化建設(shè)
1）從功能型組織到智慧型組織
數(shù)學(xué)力的有效發(fā)揮要求企業(yè)對傳統(tǒng)組織模式進行變革。這就需要打破部門壁壘，建立跨功能的協(xié)同團隊，確保數(shù)據(jù)共享和統(tǒng)一優(yōu)化；同時設(shè)立專門機構(gòu)，成立供應(yīng)鏈科學(xué)團隊（比如與高校、研究機構(gòu)成立產(chǎn)學(xué)研賦能中心）或數(shù)字孿生中心，集中數(shù)學(xué)建模和算法開發(fā)能力；基于數(shù)理一致性邏輯，調(diào)整績效指標(biāo)，設(shè)計促進協(xié)作的績效指標(biāo)體系，避免局部優(yōu)化導(dǎo)致的全局次優(yōu)。
2）數(shù)據(jù)驅(qū)動決策文化
數(shù)學(xué)力的落地需要相應(yīng)的文化支撐。比如證據(jù)導(dǎo)向，決策基于數(shù)據(jù)和模型分析，而非職位高低或個人經(jīng)驗；實驗精神，鼓勵通過A/B測試、模擬仿真等方法驗證新想法，容忍失敗并從迭代升級；持續(xù)學(xué)習(xí)，建立學(xué)習(xí)型組織，持續(xù)跟蹤數(shù)學(xué)方法和工具的最新進展；透明共享，促進數(shù)據(jù)的透明化和分析結(jié)果的共享，建立共識和信任。
3.技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施與平臺建設(shè)
1）核心技術(shù)支持
數(shù)學(xué)力的落地需要一系列技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的支持，包含不限于數(shù)據(jù)平臺（構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的集成和管理）、算力資源（提供足夠的計算資源，包括云計算、高性能計算等，支持復(fù)雜模型的求解）、算法平臺（建立算法開發(fā)和部署平臺，支持模型的快速迭代和上線）、可視化工具（開發(fā)友好的可視化界面，讓業(yè)務(wù)人員能夠理解和應(yīng)用模型結(jié)果）等。
2）數(shù)字孿生平臺
未來需深化數(shù)學(xué)與物聯(lián)網(wǎng)的融合，構(gòu)建“實時感知-模型推演-策略生成”的閉環(huán)，使供應(yīng)鏈從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動“預(yù)決策”。數(shù)字孿生是數(shù)學(xué)力的重要載體，其建設(shè)包括（不限于）：數(shù)據(jù)集成層（實時采集物理供應(yīng)鏈的運行數(shù)據(jù)）、模型構(gòu)建層（構(gòu)建供應(yīng)鏈的數(shù)字映射，包括流程模型、優(yōu)化模型、仿真模型等）、分析決策層（基于數(shù)字孿生進行分析、預(yù)測和優(yōu)化決策）、反饋控制層（將決策結(jié)果反饋到物理供應(yīng)鏈，形成閉環(huán)控制）等。
結(jié)論與展望
古希臘數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家畢達哥拉斯認(rèn)為“萬物皆數(shù)”；中國科學(xué)院院士北京大學(xué)教授張平文提出“應(yīng)用數(shù)學(xué)發(fā)展與國家實力正相關(guān)；模型、算法是核心”。數(shù)學(xué)力是現(xiàn)代制造供應(yīng)鏈的核心競爭力，更是在產(chǎn)業(yè)鏈治理中的“粘合劑”作用——從競爭轉(zhuǎn)向競合，需要博弈論、機制設(shè)計等工具構(gòu)建新型利益共同體。在數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)要素的時代，數(shù)學(xué)力是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察與決策的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化器，是制造供應(yīng)鏈（甚至國家產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈）構(gòu)建差異化競爭優(yōu)勢的重要源泉。
數(shù)學(xué)不僅是理論工具，更是重構(gòu)「人-貨-場」關(guān)系的手術(shù)刀，尤其在柔性生產(chǎn)、即時配送等場景中，需強化「小數(shù)據(jù) + 微模型」的輕量化應(yīng)用，讓中小企業(yè)也能共享算法紅利。
數(shù)學(xué)力在各行各業(yè)的供應(yīng)鏈場景中已產(chǎn)生顯著價值。從茶飲行業(yè)的精準(zhǔn)預(yù)測到汽車行業(yè)的智能物流，從消費電子全球網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化到工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度，數(shù)學(xué)力正在解決各行各業(yè)的供應(yīng)鏈痛點，創(chuàng)造實實在在的業(yè)務(wù)價值。
數(shù)學(xué)力的有效發(fā)揮需要系統(tǒng)性支撐。供應(yīng)鏈工程技術(shù)人才培養(yǎng)、組織能力建設(shè)、技術(shù)平臺搭建、校企合作生態(tài)構(gòu)成數(shù)學(xué)力落地的四大支柱，缺一不可。
數(shù)學(xué)力未來發(fā)展前景廣闊但挑戰(zhàn)并存。
AI大模型、量子計算、端邊云協(xié)同等技術(shù)融合將開啟新的可能性，但同時也面臨倫理、治理、安全等挑戰(zhàn)，需要未雨綢繆。
不同產(chǎn)業(yè)的邏輯與結(jié)構(gòu)有所不同。如何通過數(shù)學(xué)建模、優(yōu)化算法和數(shù)據(jù)分析等方法，為供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、庫存管理、物流路徑優(yōu)化、供應(yīng)鏈金融等領(lǐng)域提供科學(xué)支撐？
由于其應(yīng)用邊界受限于模型假設(shè)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、計算能力、利益協(xié)同等多重因素。未來如何通過技術(shù)融合、跨學(xué)科研究和數(shù)據(jù)治理，進一步提升數(shù)學(xué)方法的普適性和魯棒性，結(jié)合倫理合規(guī)與組織適配，以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的高效、安全與可持續(xù)發(fā)展？
展望：數(shù)學(xué)賦能供應(yīng)鏈，本質(zhì)是用理性之光、數(shù)據(jù)之光穿透復(fù)雜性迷霧。當(dāng)算法不再是少數(shù)人的專利，當(dāng)模型成為產(chǎn)業(yè)鏈的通用語言，我們或?qū)⒁娮C一個更高效、更包容、更具韌性的供應(yīng)鏈新生態(tài)。這不僅是技術(shù)的勝利，更是數(shù)學(xué)思維對產(chǎn)業(yè)文明的深層重塑 —— 讓每一個決策都有公式可循，讓每一次波動都在模型之中，這或許就是數(shù)字時代最樸素的產(chǎn)業(yè)哲學(xué)。
數(shù)據(jù)無處不在、無時不在，數(shù)據(jù)多樣性、復(fù)雜性催促著數(shù)學(xué)力賦能供應(yīng)鏈的春天的到來！
文章作者：上海天睿物流咨詢有限公司 總經(jīng)理 、中國機械工程學(xué)會物流工程分會 邱伏生 博士
文章轉(zhuǎn)載來源：《起重運輸機械》專業(yè)雜志
文章專欄主理人：北京起重運輸機械設(shè)計研究院有限公司 媒體采編 馬晨
