01 业务信号
从真实的经营条件开始。
将订单、产能、库存与业务规则纳入明确的决策情境，确认已知信息、数据缺口以及相应负责人。
订单 · 产能 · 库存
决策如何形成
从业务信号，到有据可循的行动。
当预测结合真实约束、呈现方案取舍，并形成可由团队审阅的建议，数据才真正进入经营决策。
02 ML 预测
理解未来可能发生的变化。
预测描述需求与不确定性的可能范围，为决策提供依据；单一预测数字本身并不能决定经营方案。
预期需求 · 不确定性范围
03 OR 与约束
比较真正可执行的方案。
依据产能、物料、服务水准与预算约束评估备选方案。在选择之前，看清每一种取舍所带来的代价。
可行方案 · 明确的取舍
04 方案解释
让建议背后的依据清楚可见。
将建议与输入、假设和关键约束连在一起，让团队理解为什么这样选择，以及什么变化会改变建议。
选择依据 · 假设 · 备选方案
05 人员审阅
由人承担决策责任。
将建议方案交由相应团队审阅，记录批准或调整，并跟踪执行结果。人员审阅始终是决策流程的一部分。
决策负责人 · 审批 · 结果跟踪
流程示意 · 使用虚构输入 · 此为概念流程示意，未展示客户成果或实时 AI 推论。
决策回放
看一次决策，从数据走到审批。
选一个决策智能体：它读入数据、预测、用 HiGHS 求解、说明依据，最后等您批准或退回。求解在您的浏览器中运行，时间是真实的；数据为示意。
示意数据 · 在浏览器中求解 · 并非客户案例
以下是构建时运行得到的示例记录。启用 JavaScript 后，可以在浏览器中重新求解并审批。
观测 读入示例数据：期初库存 600 件，供应商每周最多发货 700 件，每次下单 US$1,200，持有成本每件每周 US$1.50。
预测 未来 8 周需求中位数 380–610 件，第 4 到 6 周促销；预测误差随周数扩大，从需求的 10% 到 21%。
预测 服务水平 95%：每周安全库存 69–168 件。
求解 用 HiGHS 求解混合整数规划：24 个变量、24 条约束。
求解 找到最优方案（构建时由同一个求解器计算）· 差距 最多 0.3%
方案 下单 6 次（第 2–7 周），总成本 US$9,591：下单 US$7,200，持有 US$2,391。
解释 第 6–7 周供应商满载，是方案的瓶颈。供应商每周多 1 件产能，可省 US$4.50。
审批 等待采购主管批准。
能力与服务
行业
方案中心
- 企业运营决策引擎 （在新标签页打开） 在库存、营运资金、定价与供应商风险之间，应优先采取哪些行动？每项行动的价值是多少？
- 储能多市场交易优化 （在新标签页打开） 电网级储能应如何在日前现货、平衡备用与日内市场之间分配容量，同时兼顾电池寿命？
- 企业脱碳投资与采购优化 （在新标签页打开） 节能项目、绿电与绿证如何组合，才能以最低全生命周期成本在五年内达成范围一和范围二减排目标？
- 东京收益型不动产收购决策 （在新标签页打开） 在银行要求的 DSCR 门槛与目标 IRR 之下，这栋东京出租公寓最高能出价多少、该借多少？哪个假设一变，交易就不成立？
- 资金穿透与反洗钱图谱分析 （在新标签页打开） 这笔可疑资金现在在哪里、还能冻结多少？哪些账户应上报、应冻结，哪些其实是受害人？
合作方式
让洞察走向执行的严谨路径。
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界定决策问题
确认业务责任人、数据边界、约束条件与现状基准。
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以影子模式验证
在改变正式运营前，将模型建议与现有决策对照。
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在治理下接入流程
与运营团队接通约定系统、审批关卡与异常处理。
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持续追踪价值
追踪共同指标、审视模型行为，并因应业务条件变化调整。
观点与洞察
技术领导
从策略走向日常决策的桥梁。
我们的角色，是把运营选择清楚定义、依约束验证，再将模型嵌入业务流程。与管理层、领域专家及技术团队共同交付，全程以责任归属和业务背景为核心。
蔡裕立博士 · 首席技术官 & 联合创始人
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