随着交付周期压缩成为普遍的经营要求，以及多品种、小批量生产模式成为常态，传统依赖人工经验与局部优化的供应链计划体系已面临显著瓶颈。12月11日在由Asprova中国与深圳市微优微科技有限公司联合主办的“AI融合·智链未来——AsprovaX微优微科技中国用户交流会”上，一条以人工智能与运筹优化技术为核心的路径得到明确阐释，即以AI求解器与运筹优化技术为核心，构建具备自主决策与全局优化能力的智能体协同供应链。

本次会议汇集产学研专家与行业一线实践者，不仅展示了APS系统如何从计划工具升级为供应链智能中枢，还深入探讨AI技术在需求预测、生产排程与供应链协同全环节的融合路径，推动企业在多变市场环境中实现运营精准性、系统韧性与整体效率的全面提升。

中物联电子产业供应链分会特聘专家 预见科技联合创始人（前清华大学工业工程副教授）曹晖博士深入剖析了人工智能与运筹优化技术对重构供应链计划体系的核心价值。

他指出，当前供应链的“三高”问题本质上是部门博弈所致，并提出以智能体为核心的两大重构路径：在需求预测侧构建融合多维特征的垂直领域机器学习模型，并通过预测智能体实现自动化、精细化预测；在计划协同侧则需通过全局优化模型，取代传统博弈流程，实现生产、采购等环节的并行统筹。最终，通过为各业务角色配置智能体，协同驱动供应链整体效率最优。

微优微科技CTO唐建兵基于对中国制造业供应链数字化进程的深刻洞察，提出了利用AI与机器学习实现全局优化的3.0的渐进式发展路径，发布了定位于供应链计划中台的易智供应链计划平台V10。

易智供应链计划平台V10作为一个计划中台，以统一计划串联从需求预测、产销协同到详细排产与物料协同的全链条，通过前端低代码架构与后端多规则引擎集成，可根据不同场景智能调用，务实帮助客户实现优化、预测与智能辅助。

平台在2025年成功助力多行业标杆客户在端到端项目落地，更是以APS的齐套与优化思想重构了物料需求计划MRP，解决了复杂替代与精准供需匹配的行业难题，实现了需求与供应的全链路精准计算与正反向追溯，大幅提升了供应链计划的精准性与韧性。

艾比森光电股份 计划部订单管理经理 郭展光分享了公司通过引入VUV APS系统，构建端到端集成计划体系的完整实践经验。

面对产品种类繁多、定制化比例高、预测不准确、排产复杂及信息孤岛等一系列核心挑战，公司于2024年正式启动APS项目，将其定位为供应链的中枢大脑，串联需求、生产与物料全环节，推动计划一体化。项目通过关键的数据治理、流程优化与系统改造，实现了从需求预测、订单评审、产能与物料协同到生产排程的全流程线上化与一体化。

经过一年运行，该系统取得显著成效：计划效率提升75%+，包材库存下降44%+，原材料金额下降约30%，物料齐套率稳定在94%+，订单交付准确率达90%+备件计划准确率提升至约80%。这不仅解决了具体运营痛点，更为企业积累了高质量的数据链和打下智能化应用基础。

预见明日科技 创始人 潘峰阐述了基于混合专家模型的AI销售预测解决方案。该方案覆盖从数据清洗到智能补货的全流程，并专注于新品等复杂场景的预测，通过为企业提供一个封闭可控的AI落地路径，推动AI在供应链预测环节的深度应用与价值实现。

松下万宝压缩机 业务流程革新中心主任 薛柳燕以公司为案例，分享了在多品种、小批量生产特征突出的压缩机行业，成功引入APS+AI求解器（Solver）的行业首例实践。企业原有的APS系统已运行十余年，虽实现了生产计划系统化，但排产时间和效率仍有瓶颈。为响应经营改革、缩短交付周期，公司引入了AI求解器驱动计划智能化升级。

项目实施过程中，微优微科技团队通过POC验证与长达约5周、17个版本的目标参数调优迭代，采用“AI+规则”的混合模式，在松下全厂大部分生产模型中成功落地，输出结果在所有KPI上均稳定优于基准线。效果达标后，松下于2024年率先在总装等主力工程上线，并于2025年推广至更多前工序，实现在交期、成本和效率等多目标的最优化平衡。

Asprova大中华区总代表徐嘉良先生阐述了Asprova以AI驱动排产软件的战略升级。本次发布的核心是Asprova Search启发式AI引擎，它通过易于使用的场景化方案，将智能排产从专家工具转化为普惠生产力。同时，公司通过整合平台与推出诊断服务，构建了从工具到咨询的完整生态，以支持企业供应链的数字化转型。

Fortience咨询公司 高级经理 永野峰树系统阐述公司以变革管理为核心的咨询方法论及其在供应链领域的专业实践。他强调，成功的供应链变革始于清晰的诊断与目标设定，并必须贯穿对人与流程协同的持续关注。演讲不仅解析了解耦点、交付时间等关键概念对运营的影响，也介绍了可通过快速诊断服务为企业精准定位问题。

此次用户大会的价值，在于系统勾勒出供应链计划从局部优化向全局协同优化的技术框架与实践阶梯。无论是微优微科技的易智供应链计划平台基于计划中台的统一数据与规则引擎构建，还是AI求解器（Solver）实现复杂排产任务的敏捷响应，均验证了其中的价值及可落地性。

随着智能体在集成数据平台上的协同运行，供应链韧性不再局限于理念层面，而是逐渐成为可量化、可优化且可追溯的系统。会议虽已落幕，但以APS系统为核心的智能化供应链计划体系，正在更多企业的供应链实践中持续释放价值，推动产业向数字驱动、全局优化、自主协同的新阶段稳步迈进。