01 業務訊號
從真實的經營條件開始。
將訂單、產能、庫存與業務規則納入明確的決策情境，確認已知資訊、資料缺口以及相應負責人。
訂單 · 產能 · 庫存
決策如何形成
從業務訊號，到有據可循的行動。
當預測結合真實約束、呈現方案取捨，並形成可由團隊審閱的建議，資料才真正進入經營決策。
02 ML 預測
理解未來可能發生的變化。
預測描述需求與不確定性的可能範圍，為決策提供依據；單一預測數字本身並不能決定經營方案。
預期需求 · 不確定性範圍
03 OR 與約束
比較真正可執行的方案。
依據產能、物料、服務水準與預算約束評估備選方案。在選擇之前，看清每一種取捨所帶來的代價。
可行方案 · 明確的取捨
04 方案解釋
讓建議背後的依據清楚可見。
將建議與輸入、假設和關鍵約束連在一起，讓團隊理解為什麼這樣選擇，以及什麼變化會改變建議。
選擇依據 · 假設 · 備選方案
05 人員審閱
由人承擔決策責任。
將建議方案交由相應團隊審閱，記錄批准或調整，並追蹤執行結果。人員審閱始終是決策流程的一部分。
決策負責人 · 審批 · 結果追蹤
流程示意 · 使用虛構輸入 · 此為概念流程示意，未展示客戶成果或即時 AI 推論。
決策重播
看一次決策，從資料走到核准。
選一個決策智能體：它讀入資料、預測、用 HiGHS 求解、說明依據，最後等您核准或退回。求解在您的瀏覽器中執行，時間是真實的；資料為示意。
示意資料 · 在瀏覽器中求解 · 並非客戶案例
以下是建置時跑出的示例紀錄。啟用 JavaScript 後，可以在瀏覽器中重新求解並審批。
觀測 讀入示例資料：期初庫存 600 件，供應商每週最多出貨 700 件，每次下單 US$1,200，持有成本每件每週 US$1.50。
預測 未來 8 週需求中位數 380–610 件，第 4 到 6 週促銷；預測誤差隨週數擴大，由需求的 10% 到 21%。
預測 服務水準 95%：每週安全庫存 69–168 件。
求解 以 HiGHS 求解混合整數規劃：24 個變數、24 條限制。
求解 找到最佳方案（建置時由同一個求解器計算）· 差距 最多 0.3%
方案 下單 6 次（第 2–7 週），總成本 US$9,591：下單 US$7,200，持有 US$2,391。
解釋 第 6–7 週供應商滿載，是方案的瓶頸。供應商每週多 1 件產能，可省 US$4.50。
審批 等待採購主管核准。
能力與服務
產業
方案中心
- 企業營運決策引擎 （於新分頁開啟） 在庫存、營運資金、定價與供應商風險之間，應優先採取哪些行動？每項行動的價值為何？
- 儲能多市場交易最佳化 （於新分頁開啟） 電網級儲能應如何在日前現貨、平衡備轉與日內市場之間分配容量，同時兼顧電池壽命？
- 企業減碳投資與採購最佳化 （於新分頁開啟） 節能專案、綠電與綠證如何組合，才能以最低全生命週期成本在五年內達成範疇一與範疇二減量目標？
- 東京收益不動產收購決策 （於新分頁開啟） 在銀行要求的 DSCR 門檻與目標 IRR 之下，這棟東京出租公寓最高可以出價多少、該借多少？哪一個假設一變，交易就不成立？
- 資金穿透與反洗錢圖譜分析 （於新分頁開啟） 這筆可疑資金現在在哪裡、還凍結得回多少？哪些帳戶該申報、該凍結，哪些其實是被害人？
合作方式
讓洞察走向執行的嚴謹路徑。
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界定決策問題
確認業務責任人、資料邊界、限制條件與現況基準。
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以影子模式驗證
在改變正式營運前，將模型建議與既有決策對照。
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在治理下接入流程
與營運團隊接通約定系統、審批關卡與例外處理。
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持續追蹤價值
追蹤共同指標、檢視模型行為，並因應業務條件變化調整。
觀點與洞察
技術領導
從策略走向日常決策的橋樑。
我們的角色，是把營運選擇清楚定義、依限制驗證，再將模型嵌入業務流程。與管理層、領域專家及技術團隊共同交付，全程以責任歸屬和業務脈絡為核心。
蔡裕立博士 · 首席技術官暨共同創辦人
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