作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),我國(guó)制造業(yè)有著悠久的歷史和龐大的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)眾多、復(fù)雜度高是制造企業(yè)供應(yīng)鏈的典型特征，推進(jìn)供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路也成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的共同選擇。通過(guò)決策優(yōu)化智能供應(yīng)鏈計(jì)劃，制造企業(yè)可以建立更高效的精益生產(chǎn)計(jì)劃模型和與之相適應(yīng)的組織架構(gòu)，有效減少庫(kù)存，提高整個(gè)供應(yīng)鏈計(jì)劃的效率并優(yōu)化計(jì)劃結(jié)果，進(jìn)一步達(dá)成生產(chǎn)精益、庫(kù)存合理、人員優(yōu)化等多重目標(biāo)。

為了幫助制造企業(yè)在“VUCA（烏卡）時(shí)代”更好的筑牢供應(yīng)鏈底座，以平穩(wěn)穿越轉(zhuǎn)型發(fā)展的周期，杉數(shù)科技今年3月面向工業(yè)智能制造領(lǐng)域推出決策優(yōu)化產(chǎn)品--杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)（LibraMind），為企業(yè)科學(xué)地制定短期和中長(zhǎng)期排產(chǎn)計(jì)劃，優(yōu)化生產(chǎn)管理及作業(yè)流程，提升整個(gè)供應(yīng)鏈的柔性與敏捷度，以適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)需求。日前，e-works記者對(duì)杉數(shù)科技副總裁兼工業(yè)線事業(yè)部總經(jīng)理黃翔進(jìn)行了專訪，就智能決策在供應(yīng)鏈優(yōu)化中扮演的角色、智能決策落地的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)弈平臺(tái)的核心特點(diǎn)進(jìn)行了解讀。在黃翔看來(lái)，高水平的供應(yīng)鏈管理一直是制造企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，數(shù)字化浪潮下企業(yè)供應(yīng)鏈正朝著需求響應(yīng)更快、協(xié)同效率更高、數(shù)據(jù)更加開(kāi)放的方向演進(jìn)，以運(yùn)籌優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的智能決策技術(shù)應(yīng)用將加速供應(yīng)鏈的重構(gòu)，成為提升企業(yè)供應(yīng)鏈水平的著力點(diǎn)和落腳點(diǎn)。

圖 杉數(shù)科技副總裁兼工業(yè)線事業(yè)部總經(jīng)理黃翔

全面智能化，屬于供應(yīng)鏈的基因進(jìn)化論

隨著智能制造如火如荼的展開(kāi)，線上線下加速融合，以往制造企業(yè)靠庫(kù)存拼銷量，與經(jīng)銷商、供應(yīng)商博弈價(jià)格差的供應(yīng)鏈體系已成為過(guò)去式。黃翔表示在制造商、供應(yīng)商、客戶等多方加入下，供應(yīng)鏈管理變得日益復(fù)雜。特別是對(duì)于大型、集團(tuán)型企業(yè)而言，產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈重構(gòu)朝著區(qū)域化方向發(fā)展，上下游之間的關(guān)系愈發(fā)緊密，培育以自身為主的產(chǎn)業(yè)鏈條對(duì)于制造企業(yè)而言是一個(gè)重要的戰(zhàn)略機(jī)遇。

美國(guó)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家克里斯多夫曾提出：“市場(chǎng)上只有供應(yīng)鏈而沒(méi)有企業(yè)?，F(xiàn)在，真正的競(jìng)爭(zhēng)不再是企業(yè)與企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，而是供應(yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的競(jìng)爭(zhēng)。”在黃翔看來(lái)，導(dǎo)致供應(yīng)鏈管理從掌握企業(yè)前進(jìn)方向的“隱形之手”逐漸變?yōu)轱@而易見(jiàn)的“核心引擎”，主要在于以下兩方面原因：

首先，是國(guó)內(nèi)制造業(yè)一直存在但并沒(méi)有很好呈現(xiàn)和重視的“隱性基因”：黃翔表示我國(guó)作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體、世界第一制造業(yè)大國(guó)，擁有全球完整且規(guī)模龐大的工業(yè)體系、強(qiáng)大的生產(chǎn)能力、完善的配套能力。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)供應(yīng)鏈已經(jīng)不再是單一的 “鏈”狀線路，而是呈“網(wǎng)”狀結(jié)構(gòu)，各系統(tǒng)和各角色互相連接，互相依存。例如汽車零配件廠商在完成某項(xiàng)生產(chǎn)營(yíng)銷活動(dòng)時(shí)，不僅需要保證內(nèi)部生產(chǎn)線高效運(yùn)轉(zhuǎn)，如生產(chǎn)決策、車間運(yùn)轉(zhuǎn)、庫(kù)存物流，還需要與外部在配合上無(wú)縫鏈接，如上游原材料、零部件供應(yīng)商，下游整車廠以及經(jīng)銷商、物流、消費(fèi)者等，各方之間的交互越來(lái)越緊密和頻繁。

其次，是云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)為企業(yè)發(fā)展注入的“顯性基因”：根據(jù)杉數(shù)科技積累的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)看，制造企業(yè)正在將傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理方式與數(shù)字化技術(shù)相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈整個(gè)過(guò)程的高效、智能和透明化。尤其是面對(duì)外部不確定的供應(yīng)環(huán)境以及市場(chǎng)需求的多樣化和細(xì)分化，促使制造企業(yè)直面由實(shí)時(shí)客戶和消費(fèi)者需求反向驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈協(xié)同，進(jìn)而形成柔性和個(gè)性化生產(chǎn)制造閉環(huán)，最終大幅縮短交付周期。

在“隱性基因”和“顯性基因”交織的共同作用下，國(guó)內(nèi)企業(yè)正在從“制造”走向“智造”。這其中，無(wú)論是供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型的效率提升、彈性建設(shè)、實(shí)時(shí)優(yōu)化還是面向未來(lái)的創(chuàng)新，都可以看到智能決策的身影。黃翔表示智能決策面向的產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)窃诖蛲ㄉ舷掠纹髽I(yè)信息流的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)將產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)整體進(jìn)行各種資源同一調(diào)配，形成更加深度與高效的協(xié)作關(guān)系。通過(guò)將企業(yè)供應(yīng)鏈管理的實(shí)際問(wèn)題化繁為簡(jiǎn)，用運(yùn)籌優(yōu)化的思維將動(dòng)態(tài)的、多元的、大規(guī)模的變化要素進(jìn)行量化和可視化，可以幫助企業(yè)找到真正優(yōu)質(zhì)的需求，并推進(jìn)訂單的高效執(zhí)行和交付。

以某生物醫(yī)藥企業(yè)為例，其在發(fā)展過(guò)程中一直推行精益生產(chǎn)策略，以實(shí)現(xiàn)“零庫(kù)存”為目標(biāo)。但前些年在疫情刺激下市場(chǎng)需求波動(dòng)嚴(yán)重，短期內(nèi)會(huì)出現(xiàn)大量“插單”現(xiàn)象，由于追求極致庫(kù)存導(dǎo)致該企業(yè)在處理緊急訂單時(shí)，給后端生產(chǎn)、物料、運(yùn)輸?shù)拳h(huán)節(jié)帶來(lái)了諸多壓力，企業(yè)履約成本直線上升，進(jìn)入了生產(chǎn)規(guī)模增長(zhǎng)但整體利潤(rùn)率躊躇不前的窘境。

在雙方多輪溝通交流下，此生物醫(yī)藥企業(yè)與杉數(shù)科技在其計(jì)劃與運(yùn)營(yíng)的數(shù)字化、智能化方面達(dá)成合作，共同打造了協(xié)同優(yōu)化、智能決策平臺(tái)。利用算法優(yōu)勢(shì)，該企業(yè)不僅在供給側(cè)能夠?qū)κ袌?chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)與需求的良好匹配；還可以從需求側(cè)觀察緊急訂單的處理是否合理，根據(jù)車間工藝及生產(chǎn)限制，統(tǒng)籌平衡整體資源及物流規(guī)劃，精準(zhǔn)制定出企業(yè)利益最大化的排產(chǎn)計(jì)劃，使企業(yè)訂單達(dá)成率提升的同時(shí)綜合節(jié)省成本約百萬(wàn)/年。

智能決策，從更廣的維度重塑供應(yīng)鏈價(jià)值

回過(guò)頭來(lái)看，該生物醫(yī)藥企業(yè)攜手杉數(shù)科技的供應(yīng)鏈優(yōu)化之旅固然令人振奮，但它在轉(zhuǎn)型之前面臨的痛點(diǎn)問(wèn)題也同樣值得重視。對(duì)于制造企業(yè)而言，無(wú)論是從銷售預(yù)測(cè)上考慮突發(fā)事件對(duì)訂單量的影響、到生產(chǎn)計(jì)劃層面考慮對(duì)工廠產(chǎn)能的影響，乃至突發(fā)事件對(duì)斷供的影響……供應(yīng)鏈上任何一環(huán)的細(xì)微波動(dòng)，都會(huì)擴(kuò)大成影響上下游的漣漪：

在以市場(chǎng)為導(dǎo)向的今天，傳統(tǒng)大批量訂單以獲得生產(chǎn)成本優(yōu)勢(shì)的模式已過(guò)時(shí)，企業(yè)如何適應(yīng)市場(chǎng)需求的改變，即小批量、多批次的生產(chǎn)制造訴求？

緊急插單會(huì)改變其他訂單的交付計(jì)劃，進(jìn)而影響整體收益，企業(yè)如何以全局性思維判斷插單對(duì)于企業(yè)的綜合影響？

在企業(yè)的核心產(chǎn)品生產(chǎn)上，如何應(yīng)對(duì)需求和供給的高波動(dòng)性，將可能出現(xiàn)的供應(yīng)鏈斷點(diǎn)帶來(lái)的沖擊降到最低？

諸如此類的問(wèn)題還有很多，黃翔表示受限于技術(shù)條件，很多制造企業(yè)對(duì)于市場(chǎng)需求的判斷、生產(chǎn)計(jì)劃的排程、供應(yīng)鏈上下游的管理是割裂的，很多生產(chǎn)要素?zé)o法量化考慮，高層領(lǐng)導(dǎo)在進(jìn)行決策時(shí)在“大局觀”的影響下難免顧此失彼，無(wú)法把所有因素都考慮進(jìn)去，對(duì)企業(yè)訂單實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的管理。

“這也是為什么杉數(shù)科技將求解器對(duì)模型進(jìn)行運(yùn)籌優(yōu)化和求解，首先應(yīng)用在制造業(yè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)的重要原因之一。”黃翔表示供應(yīng)鏈的高度復(fù)雜性決定了企業(yè)需要在物料、人員、設(shè)備等多維度進(jìn)行計(jì)算和優(yōu)化。從實(shí)現(xiàn)價(jià)值上看，有效的運(yùn)營(yíng)管理不會(huì)只局限于規(guī)劃或計(jì)劃本身，其作用傳遞到不同的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)，都會(huì)為企業(yè)帶來(lái)更多實(shí)質(zhì)性的業(yè)務(wù)收益。

圖 杉數(shù)數(shù)弈（LibraMind）工業(yè)智能制造決策優(yōu)化平臺(tái)架構(gòu)圖

值得一提的是，黃翔強(qiáng)調(diào)與火爆出圈的ChatGPT不同，AI大模型要發(fā)揮價(jià)值，不管是商業(yè)價(jià)值還是社會(huì)價(jià)值，關(guān)鍵的一點(diǎn)是輸出的結(jié)果必須是可信的。當(dāng)AI應(yīng)用于嚴(yán)苛的制造環(huán)境時(shí)，無(wú)論是研發(fā)端的生成式創(chuàng)新還是針對(duì)產(chǎn)線的工藝優(yōu)化，一個(gè)微小的不可控錯(cuò)誤就會(huì)造成災(zāi)難性的后果。對(duì)于制造企業(yè)而言，在應(yīng)用智能決策的過(guò)程中，離不開(kāi)發(fā)方法論指引，也離不開(kāi)場(chǎng)景選擇、業(yè)務(wù)邏輯的深入理解，更離不開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌學(xué)技術(shù)的深度融合。

例如同樣是對(duì)底層業(yè)務(wù)建模，杉數(shù)科技的數(shù)弈平臺(tái)會(huì)針對(duì)企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)情況，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)描述和清理、規(guī)律分析、決策分析層層遞進(jìn)，高保真的構(gòu)建一個(gè)全維度的智慧型框架，最終實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)多約束“最優(yōu)解”。

深耕場(chǎng)景，專為滿足客戶實(shí)際需求而生

無(wú)論是何種應(yīng)對(duì)策略，多變且不穩(wěn)定的外部形勢(shì)是客觀存在的。目前，有些企業(yè)雖然搭建了各種大大小小的平臺(tái)和中臺(tái)，但成效甚微，數(shù)字化投入產(chǎn)出比并不理想，其根本原因在于沒(méi)有適配對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景，甚至很多供應(yīng)鏈管理的戰(zhàn)略細(xì)則只在企業(yè)高層的頭腦中，無(wú)法落實(shí)到企業(yè)的日常生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)工作中。

“這也是為什么杉數(shù)科技發(fā)布的數(shù)弈平臺(tái)在瞄準(zhǔn)智能決策和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)外，特別強(qiáng)調(diào)場(chǎng)景的融合和行業(yè)的劃分。”黃翔介紹“引擎+決策中臺(tái)+場(chǎng)景”一直是杉數(shù)科技發(fā)展的核心策略，而“場(chǎng)景”將成為杉數(shù)科技今年的戰(zhàn)略重點(diǎn)。“當(dāng)我們聚焦企業(yè)供應(yīng)鏈的時(shí)候，會(huì)發(fā)現(xiàn)不同領(lǐng)域的客戶存在著不同細(xì)分、碎片化需求。杉數(shù)科技會(huì)從數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)、創(chuàng)新等多個(gè)視角，設(shè)計(jì)與中臺(tái)匹配的組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程和運(yùn)營(yíng)模式。”黃翔表示通過(guò)深耕用戶場(chǎng)景，杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)可以從供應(yīng)鏈全生命周期降低因變化給企業(yè)發(fā)展帶來(lái)的不穩(wěn)定性，為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的持久性夯實(shí)組織和管理基礎(chǔ)：

首先，杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)會(huì)基于算法和業(yè)務(wù)為企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化產(chǎn)銷總體規(guī)劃，建立動(dòng)態(tài)的中長(zhǎng)期多層級(jí)聯(lián)動(dòng)計(jì)劃，為產(chǎn)銷提供不同目標(biāo)的決策選擇，同時(shí)提高決策質(zhì)量并跟蹤監(jiān)控計(jì)劃執(zhí)行數(shù)據(jù)，以達(dá)到優(yōu)化業(yè)務(wù)、提升運(yùn)營(yíng)效率的整體目標(biāo)。例如面對(duì)近年來(lái)的制造企業(yè)“出海”熱潮，杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)支持對(duì)于多地區(qū)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)信息管理，提供了涵蓋各工廠需求、供應(yīng)和財(cái)務(wù)信息的完整計(jì)劃模型，可結(jié)合當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域要求和供應(yīng)商能力，一鍵式生成包含需求計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃、庫(kù)存計(jì)劃、采購(gòu)計(jì)劃的計(jì)劃群，實(shí)現(xiàn)跨組織的協(xié)作和產(chǎn)銷的平衡。

當(dāng)需要將主計(jì)劃進(jìn)行分解時(shí)，杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)將生成精確到日/班次的產(chǎn)線級(jí)生產(chǎn)計(jì)劃，同時(shí)考慮生產(chǎn)實(shí)際執(zhí)行情況對(duì)計(jì)劃的影響，進(jìn)行滾動(dòng)排程，確保計(jì)劃結(jié)果的準(zhǔn)確性和可執(zhí)行性，并且數(shù)弈生產(chǎn)排程模塊可以根據(jù)企業(yè)目標(biāo)進(jìn)行最優(yōu)化排程，得到目標(biāo)導(dǎo)向的最優(yōu)排產(chǎn)結(jié)果。

在訂單管理層面，杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)會(huì)綜合所有已簽訂的未完結(jié)訂單需求，結(jié)合實(shí)際現(xiàn)有產(chǎn)能和未來(lái)產(chǎn)能規(guī)劃，生成包括訂單交付日期和交付數(shù)量的詳細(xì)計(jì)劃，在考慮企業(yè)現(xiàn)有生產(chǎn)能力基礎(chǔ)上，智能快速進(jìn)行訂單測(cè)算，在較短的時(shí)間范圍內(nèi)生成訂單交期回復(fù)結(jié)果，能夠迅速響應(yīng)客戶需求，提高客戶滿意度。

針對(duì)物料計(jì)劃，杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)會(huì)根據(jù)需求計(jì)劃及BOM數(shù)據(jù)，逐層拆解需求，考慮層級(jí)間的提前期和比例關(guān)系，計(jì)算得到各級(jí)物料的需求時(shí)間和需求數(shù)量，生成物料需求計(jì)劃，并以中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)作為需求輸入，同時(shí)考慮長(zhǎng)期產(chǎn)能計(jì)劃約束、物料齊套約束，驅(qū)動(dòng)指導(dǎo)物料長(zhǎng)期采購(gòu)計(jì)劃的制定。

圖 杉數(shù)數(shù)弈平臺(tái)功能架構(gòu)圖

在黃翔看來(lái)，制造企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力必定圍繞著其專屬know-how，與企業(yè)核心業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)息息相關(guān)。也正因?yàn)槿绱?，杉?shù)科技在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和場(chǎng)景化應(yīng)用上下足了功夫。目前，杉數(shù)科技聚焦鋼鐵、化工、汽車、3C電子、新能源等制造行業(yè)，深度挖掘其內(nèi)外部數(shù)據(jù)價(jià)值，形成戰(zhàn)略、經(jīng)營(yíng)、利潤(rùn)目標(biāo)，跨部門(mén)的一體化決策，進(jìn)而解決生產(chǎn)制造過(guò)程中的大規(guī)模復(fù)雜決策、規(guī)劃、調(diào)度、分配等問(wèn)題。

補(bǔ)鏈強(qiáng)基，助力國(guó)內(nèi)制造企業(yè)走向高質(zhì)量發(fā)展

隨著“近岸生產(chǎn)”和“制造網(wǎng)絡(luò)多元化”逐漸成為企業(yè)的優(yōu)先策略，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分工日益深化。國(guó)內(nèi)制造企業(yè)對(duì)于供應(yīng)鏈愈發(fā)重視，領(lǐng)先的制造企業(yè)需要權(quán)衡韌性和效率，以確保自身供應(yīng)鏈系統(tǒng)的有效運(yùn)行。早在2017年，國(guó)務(wù)院辦公廳就印發(fā)《關(guān)于積極推進(jìn)供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的指導(dǎo)意見(jiàn)》，高度重視“強(qiáng)鏈、補(bǔ)鏈、固鏈”建設(shè)。在“十四五”規(guī)劃綱要中，則明確提出強(qiáng)化資源、技術(shù)、裝備支撐，推進(jìn)制造業(yè)“補(bǔ)鏈強(qiáng)鏈”。

黃翔介紹以智能決策技術(shù)為抓手，正在成為很多“鏈主”企業(yè)資源優(yōu)化配置的利器。他強(qiáng)調(diào)“鏈主”在集合產(chǎn)業(yè)鏈上不同規(guī)模企業(yè)的生產(chǎn)、供需環(huán)節(jié)時(shí)，通過(guò)智能決策技術(shù)可以更好的發(fā)揮“鏈主”企業(yè)的引領(lǐng)支撐作用，促進(jìn)供需匹配，帶動(dòng)鏈上企業(yè)協(xié)同發(fā)展。例如“鏈主”可以站在整體產(chǎn)業(yè)鏈的視角審視整個(gè)流程、運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，并以客戶和市場(chǎng)為核心，有的放矢，進(jìn)行業(yè)務(wù)和服務(wù)創(chuàng)新設(shè)計(jì)和規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)前瞻性規(guī)劃、高柔性響應(yīng)意見(jiàn)多目標(biāo)優(yōu)化，讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效率更高、柔性更強(qiáng)。

實(shí)際上，在過(guò)去7年時(shí)間里，杉數(shù)科技服務(wù)了超過(guò)20個(gè)細(xì)分行業(yè)數(shù)百家國(guó)內(nèi)外頭部企業(yè)，進(jìn)一步提升了各行業(yè)“鏈主”企業(yè)的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，通過(guò)協(xié)同創(chuàng)新形成更多比較優(yōu)勢(shì)，確保對(duì)市場(chǎng)供應(yīng)鏈的整體把控能力，與產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)共同提高效率、改善效益。

圖  杉數(shù)科技服務(wù)各行業(yè)客戶代表

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和技術(shù)的融合，經(jīng)過(guò)疫情洗禮后的制造業(yè)供應(yīng)鏈管理也悄然發(fā)生著變化?？梢灶A(yù)見(jiàn)的是，隨著人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，未來(lái)企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與消費(fèi)者之間的聯(lián)系會(huì)更加緊密，深層融合下智能決策的應(yīng)用場(chǎng)景將進(jìn)一步拓展，數(shù)據(jù)的顯性化、模型化也將進(jìn)一步提速，制造企業(yè)將更加積極的應(yīng)用智能決策技術(shù)。“杉數(shù)科技會(huì)重視每一個(gè)客戶，為其打造基于智能決策的最佳實(shí)踐，幫助制造企業(yè)平穩(wěn)穿越發(fā)展周期，更加從容地應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型的時(shí)代挑戰(zhàn)。”黃翔總結(jié)道。