用数学取代直觉 IBM ILOG CPLEX全面提升供应链决策品质

地缘政治动荡、ESG法规上路、少量多样生产模式与急单常态化，让现在制造业面临前所未有的决策压力。在此同时，台厂加速全球布局以分散风险，也让供应链排程与碳管理更形复杂。传统仰赖Excel与人工协调的方式已难应对变局。

为此，仁维软件（Firsttech Software）善用多年经验与深厚专业，协助企业导入数学最佳化平台IBM ILOG CPLEX，建构可推理、可模拟的决策模型，全面强化供应链韧性与决策效率。

仁维软件总经理陈良毅博士表示，近年地缘政治、ESG、市场需求变化等因素，对制造业构成前所未有的挑战，为降低政治风险，制造业全球布局成为常态，然而多地设厂也使生产协调与物流排程更为复杂；陆续上路等各国ESG法规，则促使企业建立碳排与碳成本模型，支持未来碳费与碳权管理；少量多样与急单常态化，则让供应链反应速度与决策精准度成为竞争关键。

面对供应链的高度复杂性，企业多依赖Excel与BI系统进行决策，虽具数据透明度，不过在处理上千万变量与多重约束条件时明显力有未逮，更缺乏演算法推论与情境模拟能力。

陈良毅博士指出，目前决策过程仍多仰赖人工经验与跨部门会议，不仅效率有限，品质也难以一致。更根本的挑战在于，企业难以将利润最大化、交期达成率、库存最小化等 KPI 系统化转换为具体可执行的排程与配置策略，导致整体决策流程过度依赖直觉判断。

针对上述问题，IBM ILOG CPLEX可透过数学最佳化模型，将企业KPI目标转化为具体的决策条件与限制参数，自动求解出最适排程与资源配置方案，让企业在有限条件下达成效益最大化，并具备情境模拟与快速应变的能力。

IBM ILOG CPLEX 数学推理驱动的决策引擎

IBM ILOG CPLEX Optimization Studio采用三阶段核心架构，协助企业将商业问题转化为可运算的最佳化模型。第一阶段透过专属的OPL语言，整合ERP、MES、CRM、WMS等系统数据，快速建构涵盖供应网络、产能配置、物流节点与产品规格的完整模型；第二阶段以线性规划（LP）、混合整数规划（MIP）、或是约束规划（CP）等演算法进行求解，支持多目标与多限制条件，自动推导最适与次佳的可行解方案。

并可执行敏感度分析与变量排序，在平行运算架构下处理千万级变量亦能维持高效能；第三阶段则提供策略模拟功能，可预演税率变动、原物料上涨、交期延迟等情境，协助企业提前部署应变策略，打造具韧性的决策架构。

陈良毅博士并提到，与传统工具相比，IBM ILOG CPLEX的核心优势在于处理规模大、决策科学化与模拟能力强。Excel仅能处理上百至上千变量，IBM ILOG IBM ILOG CPLEX则可高效处理上万甚至千万级变量，并支持多重限制条件与目标设定。

Excel决策多仰赖人工经验，缺乏可验证的逻辑架构，而IBM ILOG CPLEX则建立在严谨的数学模型与演算法上，提供可推理、可证明的最适解。

模拟能力上，IBM ILOG CPLEX支持多情境预测与变量敏感度分析，有助于企业因应需求波动与突发变局。相较于依赖历史数据与长期学习的数据驱动工具，IBM ILOG CPLEX特别适合处理每次条件皆异的供应链与制程问题，并能在决策过程中提供高度透明且具解释力的分析依据。

跨产业实战成果 从排程到策略的全面最佳化

在半导体产业，全球领先的晶圆代工及存储器生产大厂均运用IBM ILOG CPLEX进行企业资源利用的优化（如涵盖多晶圆厂及前后段制程的供需一体最佳化），也广泛应用在晶圆厂内的实时排工调度（Real Time Scheduling & Dispatching）以提升关键机台区的产能利用率（如ASML光学机台）。

IBM/仁维的最佳化谘询团队可以将供应链优化、企业生产主排程（MPS）、晶圆厂排程 (Factory Planning)、设备派工调度等问题转化为数学模型后以IBM CPLEX 求解，可以考量少量多样（晶圆代工）或是大量制造（存储器）的芯片产品需求，以及不同的复杂制程，众多机台品种能力等因数来优化供应链及生产计划的KPIs。

在钢铁产业，已有高炉钢厂将IBM ILOG CPLEX应用于高炉、船期与库存的一体化优化，透过系统整合高炉产能、堆料场空间与库存成本等关键变量，有效协调进口原料船期与生产节奏，避免因缺料导致高炉停炉，或因堆料过多造成空间与成本浪费，显着降低营运风险与库存压力。

根据IBM官方统计，导入CPLEX的企业于全球供应链重构专案中平均达成成本下降18%、交期缩短2.5天、对单一供应国依赖度降低30%；多数大型制造商在6–12个月内即可回收投资，并持续透过模型迭代支持更多应变决策。

决策模型化 企业数码转型的下个关键环节

陈良毅博士表示，最佳化技术的核心价值，在于将企业的KPI目标转化为「可推理、可模拟、可优化」的逻辑流程。他指出在AI浪潮下，最佳化技术并未被取代，反而补足了AI在逻辑推理上的空缺。

AI擅长处理稳定且可重复的场景，仰赖大量历史数据训练，但对于高变动、无历史数据的情境，最佳化技术更能灵活应对，根据当下条件快速求解最适方案。如今，最佳化应用已从执行层的实时排程与调度，延伸至中层的产销协调与库存策略，甚至高层的产线转移与厂区规划，形塑全方位的决策支持架构。

面对地缘政治风险、碳管理压力与需求多变的新常态，台湾制造业所需的不仅是数据可视化，更是以数学模型为基础，全面提升企业决策品质。

随着生成式AI科技的发展，IBM也将大语言模型应用套入决策最佳化。IBM Watsonx.ai在资源配置、排程、供需规划、选择与分配的应用中，利用自然语言直接选择欲最佳化的目标以及条件限制，让使用者不需要再烦恼该如何将商业问题转换成数学模型以及程序语言攥写。

欢迎下载「IBM ILOG CPLEX最佳化应用白皮书」。深入解析如何透过数学模型与演算法，将企业KPI转化为具体可执行的决策方案，协助提升供应链效率与营运弹性。也诚挚邀请参加8月21日「IBM ILOG CPLEX策略应用高峰论坛」，与业界先行者一同探讨企业决策力的未来样貌。