用數學取代直覺 IBM ILOG CPLEX全面提升供應鏈決策品質

地緣政治動盪、ESG法規上路、少量多樣生產模式與急單常態化，讓現在製造業面臨前所未有的決策壓力。在此同時，台廠加速全球布局以分散風險，也讓供應鏈排程與碳管理更形複雜。傳統仰賴Excel與人工協調的方式已難應對變局。

為此，仁維軟體（Firsttech Software）善用多年經驗與深厚專業，協助企業導入數學最佳化平台IBM ILOG CPLEX，建構可推理、可模擬的決策模型，全面強化供應鏈韌性與決策效率。

仁維軟體總經理陳良毅博士表示，近年地緣政治、ESG、市場需求變化等因素，對製造業構成前所未有的挑戰，為降低政治風險，製造業全球布局成為常態，然而多地設廠也使生產協調與物流排程更為複雜；陸續上路等各國ESG法規，則促使企業建立碳排與碳成本模型，支援未來碳費與碳權管理；少量多樣與急單常態化，則讓供應鏈反應速度與決策精準度成為競爭關鍵。

面對供應鏈的高度複雜性，企業多依賴Excel與BI系統進行決策，雖具資料透明度，不過在處理上千萬變數與多重約束條件時明顯力有未逮，更缺乏演算法推論與情境模擬能力。

陳良毅博士指出，目前決策過程仍多仰賴人工經驗與跨部門會議，不僅效率有限，品質也難以一致。更根本的挑戰在於，企業難以將利潤最大化、交期達成率、庫存最小化等 KPI 系統化轉換為具體可執行的排程與配置策略，導致整體決策流程過度依賴直覺判斷。

針對上述問題，IBM ILOG CPLEX可透過數學最佳化模型，將企業KPI目標轉化為具體的決策條件與限制參數，自動求解出最適排程與資源配置方案，讓企業在有限條件下達成效益最大化，並具備情境模擬與快速應變的能力。

IBM ILOG CPLEX 數學推理驅動的決策引擎

IBM ILOG CPLEX Optimization Studio採用三階段核心架構，協助企業將商業問題轉化為可運算的最佳化模型。第一階段透過專屬的OPL語言，整合ERP、MES、CRM、WMS等系統資料，快速建構涵蓋供應網絡、產能配置、物流節點與產品規格的完整模型；第二階段以線性規劃（LP）、混合整數規劃（MIP）、或是約束規劃（CP）等演算法進行求解，支援多目標與多限制條件，自動推導最適與次佳的可行解方案。

並可執行敏感度分析與變數排序，在平行運算架構下處理千萬級變數亦能維持高效能；第三階段則提供策略模擬功能，可預演稅率變動、原物料上漲、交期延遲等情境，協助企業提前部署應變策略，打造具韌性的決策架構。

陳良毅博士並提到，與傳統工具相比，IBM ILOG CPLEX的核心優勢在於處理規模大、決策科學化與模擬能力強。Excel僅能處理上百至上千變數，IBM ILOG IBM ILOG CPLEX則可高效處理上萬甚至千萬級變數，並支援多重限制條件與目標設定。

Excel決策多仰賴人工經驗，缺乏可驗證的邏輯架構，而IBM ILOG CPLEX則建立在嚴謹的數學模型與演算法上，提供可推理、可證明的最適解。

模擬能力上，IBM ILOG CPLEX支援多情境預測與變數敏感度分析，有助於企業因應需求波動與突發變局。相較於依賴歷史資料與長期學習的資料驅動工具，IBM ILOG CPLEX特別適合處理每次條件皆異的供應鏈與製程問題，並能在決策過程中提供高度透明且具解釋力的分析依據。

跨產業實戰成果 從排程到策略的全面最佳化

在半導體產業，全球領先的晶圓代工及記憶體生產大廠均運用IBM ILOG CPLEX進行企業資源利用的優化（如涵蓋多晶圓廠及前後段製程的供需一體最佳化），也廣泛應用在晶圓廠內的即時排工調度（Real Time Scheduling & Dispatching）以提升關鍵機台區的產能利用率（如ASML光學機台）。

IBM/仁維的最佳化諮詢團隊可以將供應鏈優化、企業生產主排程（MPS）、晶圓廠排程 (Factory Planning)、設備派工調度等問題轉化為數學模型後以IBM CPLEX 求解，可以考量少量多樣（晶圓代工）或是大量製造（記憶體）的晶片產品需求，以及不同的複雜製程，眾多機台品種能力等因數來優化供應鏈及生產計劃的KPIs。

在鋼鐵產業，已有高爐鋼廠將IBM ILOG CPLEX應用於高爐、船期與庫存的一體化優化，透過系統整合高爐產能、堆料場空間與庫存成本等關鍵變數，有效協調進口原料船期與生產節奏，避免因缺料導致高爐停爐，或因堆料過多造成空間與成本浪費，顯著降低營運風險與庫存壓力。

根據IBM官方統計，導入CPLEX的企業於全球供應鏈重構專案中平均達成成本下降18%、交期縮短2.5天、對單一供應國依賴度降低30%；多數大型製造商在6–12個月內即可回收投資，並持續透過模型迭代支持更多應變決策。

決策模型化 企業數位轉型的下個關鍵環節

陳良毅博士表示，最佳化技術的核心價值，在於將企業的KPI目標轉化為「可推理、可模擬、可優化」的邏輯流程。他指出在AI浪潮下，最佳化技術並未被取代，反而補足了AI在邏輯推理上的空缺。

AI擅長處理穩定且可重複的場景，仰賴大量歷史數據訓練，但對於高變動、無歷史資料的情境，最佳化技術更能靈活應對，根據當下條件快速求解最適方案。如今，最佳化應用已從執行層的即時排程與調度，延伸至中層的產銷協調與庫存策略，甚至高層的產線轉移與廠區規劃，形塑全方位的決策支援架構。

面對地緣政治風險、碳管理壓力與需求多變的新常態，台灣製造業所需的不僅是數據可視化，更是以數學模型為基礎，全面提升企業決策品質。

隨著生成式AI科技的發展，IBM也將大語言模型應用套入決策最佳化。IBM Watsonx.ai在資源配置、排程、供需規劃、選擇與分配的應用中，利用自然語言直接選擇欲最佳化的目標以及條件限制，讓使用者不需要再煩惱該如何將商業問題轉換成數學模型以及程式語言攥寫。

歡迎下載「IBM ILOG CPLEX最佳化應用白皮書」。深入解析如何透過數學模型與演算法，將企業KPI轉化為具體可執行的決策方案，協助提升供應鏈效率與營運彈性。也誠摯邀請參加8月21日「IBM ILOG CPLEX策略應用高峰論壇」，與業界先行者一同探討企業決策力的未來樣貌。