Scenario
智能仓储与库存决策
SKU、库位、在途与呆滞库存分散，库存决策缺少统一穿透能力。
- 输入系统
- WMS · ERP · TMS
- AI 能力
- 识别异常库存，穿透库位，分析呆滞并给出调拨与补货建议。
- 业务动作
- 输出调拨、补货与风险处理建议，供业务确认执行。
- 客户价值
- 改善库存结构，降低呆滞与缺货并存的经营损耗。
行业真实问题
- 网络状态难统一感知
- 履约异常发现晚
- 调拨与运力决策依赖经验
Existing Systems
TMSWMSERP轨迹系统
物流系统很多，但缺少把网络、库存、订单与风险组织成可推理世界的能力层。
Qihuan Approach
通过 Digital Twin 与 Ontology 映射物流网络对象，支持异常识别、调拨建议与经营穿透。
履约更可控
库存与运力协同
决策可推演
相关 Use Cases
Scenario
经营驾驶舱与决策推演
面向总经理、运营负责人与集团管理层的跨系统经营视图。
- 输入系统
- ERP · MES · WMS · CRM · BI
- AI 能力
- KPI 穿透、异常洞察、What-if 推演与可追踪决策建议。
- 业务动作
- 为管理层提供可解释、可穿透的经营决策支持。
- 客户价值
- 提升经营透明度与决策质量，缩短管理层响应周期。
FDE Deployment
行业方案最终通过现场部署进入生产，而不是停留在方案文档。
01
Discover
梳理行业问题与系统现状
02
Pilot
落地首个高价值场景
03
Scale
扩展治理与跨部门能力
04
Evolve
持续沉淀行业经验资产