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
圍繞具體業務流程,結合顧問診斷、決策科學與工程交付。每個專案都從責任人、營運限制和共同確認的衡量基準開始。
連結接單承諾、動態成本與有限產能,讓生產計畫反映真實營運限制。
在採購、補貨與分配決策中,平衡服務水準、庫存與供應風險。
以共同的能源—碳排—財務模型,協調能源資產、用能需求與商業限制。
讓財務與營運以同一基準,理解流動性、庫存、應收款與付款時點。
從 AI 試驗走向可治理的業務流程,涵蓋私有部署、人工審批與可追溯執行。
建立企業決策的資料基礎。AEVO 將資料治理、資料湖與 Medallion 分層管道連接至分析、AI 和決策最佳化。
決策如何形成
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。
01 業務訊號
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
02 ML 預測
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
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
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
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。
合作方式
確認業務責任人、資料邊界、限制條件與現況基準。
在改變正式營運前,將模型建議與既有決策對照。
與營運團隊接通約定系統、審批關卡與例外處理。
追蹤共同指標、檢視模型行為,並因應業務條件變化調整。