i黑马讯 近日，商业智能决策解决方案提供商——悠桦林信息科技（上海）有限公司（潘定国·商业模式重构黑马加速工场4期学员企业）完成B轮和B+轮近亿元人民币融资，新一轮融资由五源资本领投，上汽恒旭、彬复资本和中南创投共同投资。
i黑马了解到，本轮融资将主要用于进一步加强悠桦林在运筹优化领域的技术优势和顶级运筹人才的招募，继续深耕运筹优化这一垂直领域，持续完善算法、产品和服务体系，加速智能决策解决方案的商业化落地，提升悠桦林业务纵深能力和规模化能力，进一步扩大在行业中的领先地位和优势。
悠桦林服务的部分客户
据悉，悠桦林成立于2016年,是一家以运筹学（Operation Research）优化技术为核心，以数据分析与可视化技术为辅助, 为企业提供在海量数据、复杂业务场景和约束条件下的自动化和智能化解决方案公司。公司以航空领域的智能决策为业务发展突破口，在攻克了运营模式高度复杂且客户决策极重的航空业客户之后，逐步将运筹优化的技术和落地优势拓展到物流、零售、智能智造、供应链等行业领域，服务了包括中国东方航空、中国南方航空、海尔、达能、博世华域、中石油等在内的数十家行业龙头企业。
公司创始人肖芳芳博士师从运筹学最高荣誉冯·诺依曼获奖者Ellis Johnson，核心团队来自清华大学、上海交大、佐治亚理工、Sabre、Uber、Amazon、Intel、Quintiq等知名高校和企业，拥有丰富的算法设计、技术开发和商业落地经验。
切入航空业核心生产系统，通过高效规划+智能决策降低运营压力
航空业运营模式高度复杂，对行业Know-how、技术水平和落地能力的要求很高。悠桦林公司成立之初即从航空业切入，通过标杆客户的定制化需求提炼、打磨产品，不断丰富产品矩阵。
悠桦林航空业整体解决方案
以公司为某头部航司提供的空勤排班系统为例：1）该系统将90%的自动组环时间降低到5分钟之内，与原来人工排班相比，极大提升了排班效率；2）乘务员日均飞行小时提升10%，每日所需乘务员值勤人数下降10%，大幅提高了人员利用率；3）通过组环优化，降低乘务员在外站过夜带来的成本，每年为该航司节省千万级的相关支出。
航空业均为超大型客户，加之行业本身对安全性和稳定性要求，客户决策重，因此核心系统服务商的进入壁垒非常高。经过过去近五年时间的努力，悠桦林陆续敲开了东航、南航、厦航、春秋、川航、西部机场集团等近20家航空客户的大门，验证了公司技术水平和产品的竞争力，建立了较为领先的行业地位。
技术和落地能力迁移，拓展行业应用场景
快消领域，以某500强快消客户为例，一瓶饮料到达消费者手中，牵动全国4个区域、30家工厂及配送中心，超过25000条的配送路线，15000+送货点，20家承运商。悠桦林为客户开发了一套自动拼车和路径优化系统，通过自动拼车、对不同区域物流进行有效调配与管理，从而保证整体的运输效率并降低成本。该系统将人工调度花费数小时的工作缩短至8分钟，运送总成本下降了6%，总车次减少了15%～25%。
离散制造领域，公司为中国最大的汽车转向系统及关键零部件企业客户开发的生产计划与排程系统，将花费数小时排产工作缩短到5分钟，降低了11%的单SKU备库存量，提升了15%的交付及时率。
悠桦林高级生产计划与排程客户案例
后疫情时代，随着大数据国家战略的加速落地，大数据体量呈现爆发式增长，海量数据产生并成为企业发展的新资产，如何用好数据，发挥数据价值成为当下企业构建竞争力的新需求。在瞬息万变的市场环境中，通过“AI+OR”技术对已有数据资产的处理，帮助企业快速做出最优决策，获取最大利益，便是发挥数据资产的商业价值最大化。
悠桦林创始人肖芳芳博士认为：以数据驱动智能决策将是未来企业发展的必然趋势，智能化决策将重塑企业核心竞争力。
首先，智能决策方式能够激活企业沉淀数据，提升决策的精准性和前瞻性。现阶段由数据、算法、技术和场景驱动智能决策已经实现了学习、决策和行动的快速处理，并且具备不停迭代和优化的能力。在传统的制造行业，企业业务场景除规则之外还部分依赖于员工经验和实践积累，机器可以将人类的历史经验和实践积累不断“实验——验证——学习”循环，从而做出前瞻性的决策。
其次，智能决策能够在企业管理中提供更深刻的业务洞察力。智能决策并不意味着所有决策都是完全自动的，否则人类的自主性将无法体现，更多集中在战术级和运营级别能够提供智能、快速和精确的决策策略。
最后，智能决策能够提升决策的质量和效率，降低人工操作失误率。人类面对海量信息紧靠人脑的自然智力是远远不够的，计算机处理信息、沟通信息、并行计算和线性计算速度都快于人类，而且智能决策能从庞大、复杂、无序个体数据中发现更为本质的规律，并从亿级结果中推演出最优的决策方案。
智能决策本质上是优化决策的质量和速度，而数据科学结合运筹学顶尖理论是实现优化决策的坚实基础，作为一家技术驱动的公司，悠桦林通过数据、运筹优化算法和具体的决策场景，切入到企业的决策层面，基于数据科学不断推演迭代，输出最优决策结果，解决海量数据环境下复杂决策问题，改变企业管理层以经验判定来定战略的方式，助力企业、行业数字化、智能化，持续提升商业效率。
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