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
从经营优先事项，走向可执行的运营决策。
围绕具体业务流程，结合顾问诊断、决策科学与工程交付。每个项目都从责任人、运营约束和共同确认的衡量基准开始。
运营绩效与产销协同
连接接单承诺、动态成本与有限产能，让生产计划反映真实运营约束。
- 管理者的关键问题
- 当产能受限，我们应接受哪些订单、保留多少利润，并承诺什么交期？
- 交付内容
- OmniSolve 订单—成本—排程模型、ATP／CTP 情景，以及可解释瓶颈约束的可行产能计划。
- 如何衡量价值
- 准时交付率 · 边际贡献 · 排程达成率 · 产能利用率
供应链与采购韧性
在采购、补货与分配决策中，平衡服务水平、库存与供应风险。
- 管理者的关键问题
- 需求和交期不确定时，各节点应持有多少库存，又该如何调整采购策略？
- 交付内容
- 多级库存策略、供应商交期情景、补货建议及中断事件替代方案。
- 如何衡量价值
- 订单满足率 · 库存天数 · 缺货率 · 采购成本 · 恢复时间
能源与低碳运营
以共同的能源—碳排—财务模型，协调能源资产、用能需求与商业约束。
- 管理者的关键问题
- 当电价、碳排目标与设备约束变化，储能、自发电与弹性负荷应如何协同运行？
- 交付内容
- 调度与需求响应情景、储能运行策略，以及载明假设的投资敏感度分析。
- 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
现金流与营运资金
让财务与运营以同一基准，理解流动性、库存、应收款与付款时点。
- 管理者的关键问题
- 哪些运营选择能保护流动性，同时兼顾交付与供应商关系？
- 交付内容
- 滚动流动性情景、应收／应付与库存取舍、现金转换周期分析和风险敏感度。
- 如何衡量价值
- 现金转换周期 · 流动性缓冲 · 预测误差 · 逾期应收款
企业 AI 与决策治理
从 AI 试验走向可治理的业务流程，涵盖私有部署、人工审批与可追溯执行。
- 管理者的关键问题
- AI 适合支持哪些决策、谁负责最终结果，又有哪些事项必须在执行前说清楚？
- 交付内容
- 场景评估、决策模型、部署设计、审批规则，以及从建议到执行的可审计流程。
- 如何衡量价值
- 决策周期 · 审批规则遵循 · 可追溯性 · 运营异常事件
数据治理与湖仓基础
构建企业决策的数据基础。AEVO 将数据治理、数据湖与 Medallion 分层管道连接至分析、AI 和决策优化。
- 管理者的关键问题
- 团队能否核对不同系统的订单、库存与产能，确认数据时效，并解释一项决策依据了哪些记录？
- 交付内容
- 交付范围明确的治理模型、数据源清单、Bronze／Silver／Gold 管道、文档化的数据产品，以及经审阅的决策引擎接口。
- 如何衡量价值
- 约定时效达标率 · 对账异常 · 血缘覆盖 · 管道恢复 · 决策输入就绪度
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。
合作方式
让洞察走向执行的严谨路径。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。