目录：
1. 能源电力
1.1某大型知名电网企业3
1.2某大型石油天然气管网集团5
1.3某大型知名石油企业7
2. 交通物流
2.1某大型知名干散货港口9
2.2某大型知名综合物流企业11
2.3某大型知名综合物流集团13
2.4某大型知名物流企业15
2.5某知名出行平台17
2.6某知名地铁公司19
2.7某大型公交集团21
3. 工业制造
3.1某大型知名ICT企业23
3.2某大型知名电子产业制造商25
3.3某大型知名新能源制造商27
3.4某大型知名汽车制造企业29
3.5某大型知名家电制造品牌31
3.6某大型知名农业化工企业33
4. 零售连锁
4.1某大型知名电商平台35
4.2某知名特卖电商平台37
4.3某知名跨境电商企业39
4.4某大型知名商超41
4.5某国际知名连锁咖啡品牌43
4.6某国际知名茶饮品牌45
4.7某国际知名零食品牌47
4.8某上市零食连锁品牌49
5. 日用消费
5.1某国际知名啤酒品牌51
5.2某国际知名啤酒品牌53
5.3某国际知名食品饮料品牌55
5.4某国际知名食品品牌57
5.5某国内知名美妆护肤品牌59
5.6某国际知名美妆品牌61
5.7某国际知名日用消费品牌63
5.8某国产美妆百年品牌65
6. 服饰鞋帽
6.1某国际知名鞋服品牌67
6.2某国内知名运动鞋服品牌69
6.3某国际知名服饰品牌71
6.4某世界知名鞋类品牌73
6.5某知名服装定制平台75
7. 金融投资
7.1某知名资产管理公司77
7.2某知名跨境支付平台79
7.3某国际知名金融服务品牌81
7.4某国际知名金融服务企业83
7.5某知名金融机构85
7.6某知名网络金融服务平台87
8. 高校教育
8.1某知名高校MBA项目89
8.2某商学院本科院校91
8.3某市属高校供应链产业学院实践基地建设93
8.4某高校智能决策教学与实训中心95
8.5某高校智能决策实验室97
8.6某高校供应链竞赛99
简介：
杉数科技AI决策典型案例集汇集了能源电力、交通物流、工业制造、零售连锁、日用消费、服饰鞋帽、金融投资、高校教育等8大行业的50+实战案例，覆盖从生产排产、库存优化到供应链协同的全链条场景。
核心价值体现在：
1. 算法突破：通过COPT求解器实现千万级变量模型的分钟级求解，如某ICT企业多工厂排产效率提升20%
2. 成本优化：典型如新能源制造商通过智能分单实现年省千万运输成本，啤酒品牌降低25%物流支出
3. 效率革命：地铁排班效率提升10倍，零食连锁预测准确率提升16.5%，库存周转天数下降15%
4. 创新模式：包含剧本杀式MBA沙盘课程、大模型驱动的供应链竞赛等教育行业创新实践
技术亮点：
• 国产自研求解器COPT处理超大规模LP/MIP问题
• 融合运筹优化与机器学习实现预测-决策闭环
• 行业Know-How沉淀为可复用的决策模型库
推荐理由：
解决三大行业痛点：
1. 人工经验依赖：如家电企业排产耗时从3天缩短至2小时，采纳率提升50%
2. 资源错配严重：公交集团电车利用率提升10%，充电空驶里程减少3万公里/天
3. 响应速度滞后：跨境电商实现98%SKU自动定价，促销GMV提升40%
适用对象：
• 中大型企业供应链/生产/物流部门负责人
• 电商平台运营及仓储管理人员
• 高校经管/物流专业教学团队
• 金融科技公司风控及产品团队
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