将采购、生产、库存、物流计划转化为数学优化问题，用自研混合求解内核在几分钟内给出 全局最优的可执行计划——而不是让计划员在 Excel 里跟几百个约束搏斗一整天。 内核在国际标准运筹测评库（MIPLIB）OPEN 级供应链靶题上验证：无任何已知解的 55 万变量网络计划题， 55 分钟自举出经独立复核的最优可行解，较工业基线成本改善 27.7%。
ERP 系统记录了业务，但"怎么排得最省"从来不是它的强项。多数企业仍靠经验规则 + 电子表格 做计划——代价是一笔从未被看见的成本黑洞。
批量、补货、排产靠经验拍板：切换太频繁、加班成为常态、紧急运费年年涨。没人说得清"最优做法"到底能省多少。
需求一变、急单一插，全局计划重排要 1~3 天。等计划改完，调整窗口早就关了——只能继续硬扛高成本执行。
车间追求本线利用率、仓储追求库存最低、物流追求单车满载——各自都"最优"，合在一起却是总成本高位运行。
产能上限、班次规则、供应商窗口期、库存红线散落在个人经验里。人一走，计划质量塌方，新员工无从接手。
新建一条产线值不值？供应商 B 替代 A 省多少？没有量化推演能力，重大决策全凭会议桌上的直觉。
通用 APS 模块按固定模板建模，企业的特殊规则要么配不进去、要么改造成本百万级，最后沦为摆设。
我们不发明新数学，而是把经过数十年工业验证的运筹学方法组合成产品。以下均为运筹学界公开的主流方法， 价值在于针对企业实际结构的建模能力与工程化调优。
| 方法 | 一句话原理 | 在 ERP 场景里做什么 |
|---|---|---|
| 混合整数规划 MILP | 把产能、库存、物流约束写成方程组，直接求全局最优 | 批量大小、开线关线、设施选址等"选与不选"的决策 |
| 线性规划 LP / 对偶分析 | 连续变量的精确求解，对偶价格揭示瓶颈资源价值 | 连续流量分配；告诉你"瓶颈工序每小时值多少钱" |
| 大邻域搜索 LNS | 大幅重构当前方案的一小部分，反复深挖更优组合 | 跳出"局部小修小补"，处理超大规模组合爆炸 |
| 滚动时域求解 | 把 52 周的长计划切成窗口滚动求解 | 长周期计划保持可解、可维护，贴合 ERP 周期重算 |
| 热启动 Warm Start | 上一周期的计划作为本周期的求解起点 | 30 秒硬时限内给出高质量重排——滚动计划的天然优势 |
| 独立验算复核 | 冻结整数决策，独立复算目标值，双引擎交叉核对 | 保证交付的计划"报得出来，也执行得出去" |
求解内核为自研自适应混合架构——按问题结构自动选择搜索策略与算力配比（核心机制涉密， 此处不展开）。对企业客户交付的是：可解释的模型、可审计的最优计划、可持续迭代的闭环。
主数据 + ERP 单据（BOM、工艺路线、库存、订单）标准接口抽取，无需更换现有 ERP。
企业规则全部显式化为约束与目标：产能、班次、切换、最小批量、安全库存、承诺期。
精确数学规划 + 自适应启发式并行推进，规模从数千到百万级变量均可冷启动。
双引擎交叉复核目标值与可行性，任何交付计划都附"最优性体检报告"。
周期重算自动热启动，需求波动分钟级响应；方案差异可视化，计划员从"排计划"变为"审计划"。
基于典型行业规模构造的四个模拟客户画像，覆盖供应链成本、交付水平、物流耗损与资金效率四类价值维度。 正式项目以企业真实数据做基线对标（先并行跑通现状方案，再切换优化方案，差值即收益），绝不空口承诺。
四个模拟画像分别对应成本节省（A）、现金流释放（B）、耗损与物流费用（C）、连环抵扣与资金效率（D）四类收益维度， 中位年化节省约 ¥1,500 万，首年即可覆盖软硬件与实施投入。 收益主要来自此前不可见的隐性成本：切换损失、加班工时、紧急运费、超期库存与高成本融资。 真实项目采用 "新旧方案并行 + 基线对标"验收，收益数字由双方共同签认。
所有对外宣称的能力都有留档可复现的测试记录。两项代表性实证：
55 万变量 / 32 万约束 / 无任何已知可行解。求解内核从零自举出可行方案， 三轮深度优化累计改善 27.7%，每个解均通过独立双引擎复核（误差为 0）。
模拟真实车间分钟级重排时限（1440 分钟粒度），冷启动与热启动解质差距 52.4%——滚动优化 + 热启动是硬时限下唯一可靠的工程答案。
目标值劣 52.4%，无法用于执行
守平并继续改善，可直接下发执行
多产品多周期能力/库存平衡，切换费用与最小批量耦合的周/月主计划。
设施选址、容量扩张、物流分配的固定费用网络流设计与年度规划。
分钟级调度、班次与人员排布，硬时限滚动重排（30s 交付）。
多级仓网补货与配送路由联合优化（IRP/VRP），成本与缺货率双目标。