让决策的取舍清楚可见。
了解如何界定决策项目、形成交付内容与评估价值。以下为依 AEVO 能力整理的业务情景示例，并非已公开的客户案例或经验证的绩效声明。
实时求解器
三个规划问题，一个真正的优化求解器。
选一个问题：生产组合、根据不确定的需求预测下单采购，或根据明天电价买卖电的储能电池。HiGHS 直接在您的浏览器中求解，说明方案与最优解有多接近，并指出哪个限制最值得放宽。
生产组合
四种产品、三条产线，有设置成本和有限的产线工时。求解器决定每条产线生产什么。
扣除设置成本后的贡献毛利
US$64,969
| 产线 1 | 产线 2 | 产线 3 | |
|---|---|---|---|
| 产品 A | — | — | — |
| 产品 B | 278 | 409 | — |
| 产品 C | — | — | 480 |
| 产品 D | — | — | 182 |
产线工时
- 产线 1 瓶颈
已用 250.2 / 251 小时
- 产线 2 瓶颈
已用 396.7 / 397 小时
- 产线 3 瓶颈
已用 396 / 396 小时 多 1 小时，毛利增加 US$68.67
库存与采购
未来八周的需求预测，第 4 到 6 周有促销。每次下单都有固定成本，库存要付持有成本，供应商每周的出货量也有上限。求解器决定哪几周下单、各下多少。
总成本：下单加持有
US$9,591
下单 6 次 · 持有成本 US$2,391
- 供应商产能: 每周 700 件 瓶颈
供应商每周多 1 件产能，可省 US$4.50
每周下单量、库存与安全库存（件）
| 周次 | 预测需求 | 安全库存 | 下单量 | 周末库存 |
|---|---|---|---|---|
| 第 1 周 | 420 | 69 | 满负荷 — | 180 |
| 第 2 周 | 380 | 72 | 满负荷 272 | 72 |
| 第 3 周 | 460 | 99 | 满负荷 487 | 99 |
| 第 4 周 | 520 | 123 | 满负荷 544 | 123 |
| 第 5 周 | 610 | 161 | 满负荷 652 | 165 |
| 第 6 周 | 580 | 168 | 满负荷 700 | 285 |
| 第 7 周 | 450 | 141 | 满负荷 700 | 535 |
| 第 8 周 | 400 | 135 | 满负荷 — | 135 |
储能套利
一套 1 MW 的电网储能电池，加上明天每小时的电价预测。每次充电都会损失部分电量，每次循环都会损耗电池。求解器决定何时买电、何时卖电。
当日毛利
US$383
售电 US$742 · 购电 US$277 · 损耗 US$82
- 电池容量: 4 MWh 瓶颈
多 1 MWh 容量，每天多赚 US$39.40
- 功率: 1 MW 瓶颈
多 1 MW 功率，每天多赚 US$225.08
电价预测（$/MWh）
充电（向下）与放电（向上），MW
储存电量（MWh）
每小时调度（MWh）
| 时段 | 电价 | 充电 | 放电 | 储存电量 |
|---|---|---|---|---|
| 00:00 | US$62 | — | — | 0.0 |
| 01:00 | US$58 | — | — | 0.0 |
| 02:00 | US$55 | 1.0 | — | 0.9 |
| 03:00 | US$54 | 1.0 | — | 1.9 |
| 04:00 | US$56 | 1.0 | — | 2.8 |
| 05:00 | US$63 | — | — | 2.8 |
| 06:00 | US$78 | — | 0.6 | 2.1 |
| 07:00 | US$95 | — | 1.0 | 1.1 |
| 08:00 | US$88 | — | 1.0 | 0.0 |
| 09:00 | US$70 | — | — | 0.0 |
| 10:00 | US$45 | — | — | 0.0 |
| 11:00 | US$32 | 1.0 | — | 0.9 |
| 12:00 | US$24 | 1.0 | — | 1.9 |
| 13:00 | US$20 | 1.0 | — | 2.8 |
| 14:00 | US$26 | 1.0 | — | 3.8 |
| 15:00 | US$38 | 0.3 | — | 4.0 |
| 16:00 | US$64 | — | — | 4.0 |
| 17:00 | US$98 | — | 0.8 | 3.2 |
| 18:00 | US$142 | — | 1.0 | 2.1 |
| 19:00 | US$165 | — | 1.0 | 1.1 |
| 20:00 | US$128 | — | 1.0 | 0.0 |
| 21:00 | US$96 | — | — | 0.0 |
| 22:00 | US$80 | — | — | 0.0 |
| 23:00 | US$70 | — | — | 0.0 |
不确定性 → 决策
预测值，不等于该订的数量。
需求存在不确定性。当缺货的代价高于剩货，最佳订购量就会高于预测中位数；高出多少，由成本决定。
- 临界比例
- 75%
- 预测中位数（P50）
- 1,000 单位
- 最佳订购量
- 1,121 单位
- 决策模型节省的成本
- US$117
| 订购量 | 不确定性的期望成本 | |
|---|---|---|
| 按 P50 预测订购 | 1,000 | US$574 |
| 按最佳订购量订购 | 1,121 | US$458 |
示意模型：需求为正态分布，平均 1,000 单位、标准差 180；单次订购决策。
制造决策
走进决策现场。
从收料、生产到出货，探索一座工厂。调整订单需求或产线产能，在场景和下方计算中查看同一组数量的变化。
拖动旋转，双指缩放；仍可滚动页面。视角按钮提供相同的镜头位置。
所选工序
产线 A
在可用产能内，优先分配单位成本较低的产线。
- 分配数量
- —
- 有效产能
- —
- 产能使用率
- —
起始情境
在所述产能内可以交付全部订单。
- 交付数量
- 1,200 基准 1,200
- 未交付数量
- 0 基准 0
- 变动成本 · 美元
- US$31,500 基准 US$31,500
每单位交付成本 · 美元 US$26.25
工序数量与限制
| 选择工序 | 分配数量 | 有效产能 | 产能使用率 |
|---|---|---|---|
| 收料区 | 1,200 | 1,500 | 80% |
| 产线 A | 700 | 700 | 100% |
| 产线 B | 500 | 600 | 83.3% |
| 仓库 | 1,200 | 1,500 | 80% |
| 出货区 | 1,200 | 1,600 | 75% |
计算规则
数量为每批件数，投入一件产出一件。固定上限：收料 1,500 件、仓库 1,500 件、出货 1,600 件。每交付一件包含材料 12 美元、处理 2 美元、出货 3 美元，另加生产成本：产线 A 为 8 美元、B 为 11 美元。总成本＝A 交付量×25 美元＋B 交付量×28 美元。未交付件数不计入模型成本；停线后总成本降低可能只是交付量减少。
供应网络实验室
一个环节改变，看清整个决策。
选择供应商，调整产能或模拟停供。网络会在已说明的产能和交期限制内重新分配数量，让您比较路线与成本的变化。
小屏幕可横向滑动网络图。选择供应商后即可调整其假设。
线条粗细表示分配数量。供应商到工厂的标签为件数，下游路线显示该环节流经的合计数量。
全部订单可在期限内交付。
与固定基准方案比较
- 按时交付量
- 1,200 件 基准方案 1,200 件 · 变化 0 件
- 未满足需求
- 0 件 基准方案 0 件 · 变化 0 件
- 变动供应成本
- US$32,900 基准方案 US$32,900 · 变化 US$0
| 指标 | 基准方案 | 当前情境 |
|---|---|---|
| 按时交付量 | 1,200 件 | 1,200 件 |
| 未满足需求 | 0 件 | 0 件 |
| 变动供应成本 | US$32,900 | US$32,900 |
| 每单位交付成本 | US$27.42 | US$27.42 |
| 已用路线最长交期 | 6 天 | 6 天 |
| 网络可行容量 | 1,300 件 | 1,300 件 |
路线数量与约束
| 供应路线 | 基准方案 | 当前情境 | 路线状态 |
|---|---|---|---|
| 供应商 A → 工厂 1 | 600 | 600 | 已分配 |
| 供应商 A → 工厂 2 | 0 | 0 | 可用，未分配 |
| 供应商 B → 工厂 1 | 100 | 100 | 已分配 |
| 供应商 B → 工厂 2 | 0 | 0 | 可用，未分配 |
| 供应商 C → 工厂 1 | 0 | 0 | 可用，未分配 |
| 供应商 C → 工厂 2 | 500 | 500 | 已分配 |
| 工厂 1 → 配送中心 | 700 | 700 | 已分配 |
| 工厂 2 → 配送中心 | 500 | 500 | 已分配 |
| 配送中心 → 客户订单 | 1,200 | 1,200 | 已分配 |
| 供应路线 | 固定路线容量 | 单位变动成本 | 交付天数 |
|---|---|---|---|
| 供应商 A → 工厂 1 → 配送中心 → 客户订单 | 600 | US$28 | 4 |
| 供应商 A → 工厂 2 → 配送中心 → 客户订单 | 350 | US$29 | 7 |
| 供应商 B → 工厂 1 → 配送中心 → 客户订单 | 400 | US$31 | 5 |
| 供应商 B → 工厂 2 → 配送中心 → 客户订单 | 450 | US$40 | 5 |
| 供应商 C → 工厂 1 → 配送中心 → 客户订单 | 500 | US$35 | 6 |
| 供应商 C → 工厂 2 → 配送中心 → 客户订单 | 500 | US$26 | 6 |
模型假设
单一期间、可替代的同种产品、无期初库存，可拆单且不含固定成本。供应商产能由两座工厂共用；工厂 1 占总生产上限的 55%，工厂 2 占 45%；配送中心上限为 1,500 件。路线容量、单位成本与交付天数固定，列于下表。交期为运输、加工与配送时间之和，不包含排队等待。供应商停供、容量为零或交期超过期限时，该路线不可用。
如何计算分配
使用确定性的最小成本流计算，先找到交付期限内可到达客户的最大数量，再寻找该交付量的最低变动成本；同时遵守供应商、工厂、路线与配送中心容量。需求缺口明确列出，不包含缺货罚金、随机不确定性或实时排程。
决策实验室
改变一个假设，看清决策取舍。
用透明的计算探索三个经营决策。在进入决策引擎前，比较您的假设与固定基准。
以下使用示例数据及有限范围公式，在您的浏览器中计算；并非客户实时数据、模型推论、最佳化求解器或客户成果。金额单位均为美元。
供应配置
更大的订单争夺库存与生产产能。比较外部供应成本，以及实际能够兑现的交付量。
模型假设
期初库存 400 件，内部产能 800 件；库存与内部生产按每件 40 美元计，外部供应每件 65 美元。单期、同质产品，未计交付延迟及固定成本。
计算规则
依序使用非保留库存、内部产能、外部供应额度。未满足需求 = 订单 − 可交付量；此规则不代表全局最佳解。
订单符合当前产能及库存保留条件。
- 可交付量
- 1,200 件
- 供应成本
- US$53,000
- 未满足需求
- 0 件
基准与情境比较 (件)
等效结果数据表
| 指标 | 基准方案 | 当前情境 |
|---|---|---|
| 可交付量 | 1,200 件 | 1,200 件 |
| 供应成本 | US$53,000 | US$53,000 |
| 未满足需求 | 0 件 | 0 件 |
| 使用库存 | 200 件 | 200 件 |
| 内部生产 | 800 件 | 800 件 |
| 外部供应 | 200 件 | 200 件 |
| 期末库存 | 200 件 | 200 件 |
90 天现金流
增长可能在回款之前占用现金。调整回款与库存时间，查看现金余额的最低点。
模型假设
期初现金 200 万美元，无期初应收款。增长前每日销售 40,000 美元，采购为销售的 68%，每日营运现金支出 6,000 美元；供应商账期 30 天。销售固定，未计税项、利息及融资流入。
计算规则
第 0 天投入 = max(库存天数 − 30, 0) × 每日采购。回款在回款期后开始；供应商付款在 max(30 − 库存天数, 0) 天后开始。每日现金 = 前日现金 + 回款 − 付款 − 营运支出；资金需求覆盖最低缺口。
此示例的 90 天内现金余额保持非负。
- 第 90 天现金
- US$1,412,000
- 最低现金余额
- US$1,004,000
- 额外资金需求
- US$0
基准与情境比较 (美元)
等效结果数据表
| 指标 | 基准方案 | 当前情境 |
|---|---|---|
| 第 90 天现金 | US$1,412,000 | US$1,412,000 |
| 最低现金余额 | US$1,004,000 | US$1,004,000 |
| 额外资金需求 | US$0 | US$0 |
| 期初现金投入 | US$0 | US$0 |
| 90 天回款合计 | US$2,400,000 | US$2,400,000 |
| 供应商付款合计 | US$2,448,000 | US$2,448,000 |
| 营运现金支出 | US$540,000 | US$540,000 |
| 天数 | 基准方案 | 当前情境 |
|---|---|---|
| 0 | US$2,000,000 | US$2,000,000 |
| 15 | US$1,502,000 | US$1,502,000 |
| 30 | US$1,004,000 | US$1,004,000 |
| 45 | US$1,106,000 | US$1,106,000 |
| 60 | US$1,208,000 | US$1,208,000 |
| 75 | US$1,310,000 | US$1,310,000 |
| 90 | US$1,412,000 | US$1,412,000 |
能源成本与碳排
再生能源目标也受到实际供应限制。比较能源成本与模型碳排，检查是否符合碳排上限。
模型假设
再生能源合约每期上限 1,100 MWh，价格 90 美元/MWh；电网价格 72 美元/MWh。示例排放系数：再生能源 0.035、电网 0.55 tCO₂e/MWh。电网补足需求，未计储能、分时电价或凭证核算；并非正式碳盘查。
计算规则
再生能源供应 = min(需求 × 目标占比, 1,100)，电网补足其余需求。成本与碳排分别按各来源用量 × 对应单价或系数加总。目标占比可供应且碳排不超上限，情境才符合条件。
目标占比可供应，模型碳排符合上限。
- 能源成本
- US$112,140
- 模型碳排量
- 445.6 tCO₂e
- 实际再生能源占比
- 45%
基准与情境比较 (MWh)
等效结果数据表
| 指标 | 基准方案 | 当前情境 |
|---|---|---|
| 能源成本 | US$112,140 | US$112,140 |
| 模型碳排量 | 445.6 tCO₂e | 445.6 tCO₂e |
| 实际再生能源占比 | 45% | 45% |
| 再生能源供应 | 630 MWh | 630 MWh |
| 电网供应 | 770 MWh | 770 MWh |
| 再生能源供应缺口 | 0 MWh | 0 MWh |
| 超出上限碳排 | 0 tCO₂e | 0 tCO₂e |
业务情景示例
能源资产，共同的经济基准。
运营者评估光伏、储能与弹性负荷的协同。依电价、资产衰减及碳排目标比较调度情景，区分运营节省与投资假设，并在接入设备控制前验证可行性。
如何衡量价值
能源成本 · 峰值负荷 · 碳排 · 资产衰减 · 项目现金流