Scenario
供应链异常预警与自动干预
订单延迟、库存偏离、供应商履约异常通常分散在不同系统中，难以及时联动处理。
- 输入系统
- ERP · WMS · SRM · TMS
- AI 能力
- 持续检测异常，结合业务上下文判定风险，并生成处理建议。
- 业务动作
- 通知负责人、创建异常任务、触发补货或审批，并进入人工确认。
- 客户价值
- 缩短异常发现与响应链路，降低履约风险与库存波动。
行业真实问题
- 异常信号分散在多个系统
- 响应依赖人工串联
- 缺少统一业务上下文
Existing Systems
ERPWMSSRMTMS
传统集成解决的是数据搬运，并不能让 AI 理解订单、SKU、供应商与风险之间的业务关系。
Qihuan Approach
以 Ontology 组织供应链对象与关系，以 Harness 连接系统与流程，以 Governor 保障权限与审计，落地异常预警与自动干预。
更快发现异常
更短响应链路
更可控的自动干预
相关 Use Cases
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。
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