讓決策的取捨清楚可見。
改動一個條件，就能看到最佳方案如何改變、哪個限制最值得放寬。所有模型都在瀏覽器中運行，使用示意數據，並非客戶個案。
即時求解器
三個規劃問題，一個真正的優化求解器。
選一個問題：生產組合、按不確定的需求預測下單採購，或按明天電價買賣電力的儲能電池。HiGHS 直接在您的瀏覽器中求解，說明方案與最佳解有多接近，並指出哪個限制最值得放寬。
生產組合
四種產品、三條生產線，有設置成本與有限的生產線工時。求解器決定每條生產線生產甚麼。
扣除設置成本後的貢獻毛利
US$64,969
| 生產線 1 | 生產線 2 | 生產線 3 | |
|---|---|---|---|
| 產品 A | — | — | — |
| 產品 B | 278 | 409 | — |
| 產品 C | — | — | 480 |
| 產品 D | — | — | 182 |
生產線工時
- 生產線 1 瓶頸
已用 250.2 / 251 小時
- 生產線 2 瓶頸
已用 396.7 / 397 小時
- 生產線 3 瓶頸
已用 396 / 396 小時 多 1 小時，毛利增加 US$68.67
庫存與採購
未來八週的需求預測，第 4 到 6 週有促銷。每次下單都有固定成本，庫存要付持有成本，供應商每週的出貨量也有上限。求解器決定哪幾週下單、各下多少。
總成本：下單加持有
US$9,591
下單 6 次 · 持有成本 US$2,391
- 供應商產能: 每週 700 件 瓶頸
供應商每週多 1 件產能，可省 US$4.50
每週下單量、庫存與安全庫存（件）
| 週次 | 預測需求 | 安全庫存 | 下單量 | 週末庫存 |
|---|---|---|---|---|
| 第 1 週 | 420 | 69 | 滿載 — | 180 |
| 第 2 週 | 380 | 72 | 滿載 272 | 72 |
| 第 3 週 | 460 | 99 | 滿載 487 | 99 |
| 第 4 週 | 520 | 123 | 滿載 544 | 123 |
| 第 5 週 | 610 | 161 | 滿載 652 | 165 |
| 第 6 週 | 580 | 168 | 滿載 700 | 285 |
| 第 7 週 | 450 | 141 | 滿載 700 | 535 |
| 第 8 週 | 400 | 135 | 滿載 — | 135 |
儲能套利
一套 1 MW 的電網儲能電池，加上明天每小時的電價預測。每次充電都會損失部分電量，每次循環都會耗損電池。求解器決定何時買電、何時賣電。
當日毛利
US$383
售電 US$742 · 購電 US$277 · 耗損 US$82
- 電池容量: 4 MWh 瓶頸
多 1 MWh 容量，每天多賺 US$39.40
- 功率: 1 MW 瓶頸
多 1 MW 功率，每天多賺 US$225.08
電價預測（$/MWh）
充電（向下）與放電（向上），MW
儲存電量（MWh）
每小時調度（MWh）
| 時段 | 電價 | 充電 | 放電 | 儲存電量 |
|---|---|---|---|---|
| 00:00 | US$62 | — | — | 0.0 |
| 01:00 | US$58 | — | — | 0.0 |
| 02:00 | US$55 | 1.0 | — | 0.9 |
| 03:00 | US$54 | 1.0 | — | 1.9 |
| 04:00 | US$56 | 1.0 | — | 2.8 |
| 05:00 | US$63 | — | — | 2.8 |
| 06:00 | US$78 | — | 0.6 | 2.1 |
| 07:00 | US$95 | — | 1.0 | 1.1 |
| 08:00 | US$88 | — | 1.0 | 0.0 |
| 09:00 | US$70 | — | — | 0.0 |
| 10:00 | US$45 | — | — | 0.0 |
| 11:00 | US$32 | 1.0 | — | 0.9 |
| 12:00 | US$24 | 1.0 | — | 1.9 |
| 13:00 | US$20 | 1.0 | — | 2.8 |
| 14:00 | US$26 | 1.0 | — | 3.8 |
| 15:00 | US$38 | 0.3 | — | 4.0 |
| 16:00 | US$64 | — | — | 4.0 |
| 17:00 | US$98 | — | 0.8 | 3.2 |
| 18:00 | US$142 | — | 1.0 | 2.1 |
| 19:00 | US$165 | — | 1.0 | 1.1 |
| 20:00 | US$128 | — | 1.0 | 0.0 |
| 21:00 | US$96 | — | — | 0.0 |
| 22:00 | US$80 | — | — | 0.0 |
| 23:00 | US$70 | — | — | 0.0 |
不確定性 → 決策
預測值，不等於應訂的數量。
需求有不確定性。當缺貨的代價高於剩貨，最佳訂購量就會高於預測中位數；高出多少，由成本決定。
- 臨界比例
- 75%
- 預測中位數（P50）
- 1,000 單位
- 最佳訂購量
- 1,121 單位
- 決策模型省下的成本
- US$117
| 訂購量 | 不確定性的期望成本 | |
|---|---|---|
| 按 P50 預測訂購 | 1,000 | US$574 |
| 按最佳訂購量訂購 | 1,121 | US$458 |
示意模型：需求為正態分佈，平均 1,000 單位、標準差 180；單次訂購決策。
製造決策
走進決策現場。
從收料、生產到出貨，探索一座工廠。調整訂單需求或生產線產能，在場景和下方計算中查看同一組數量的變化。
拖曳旋轉，雙指縮放；仍可捲動頁面。視角按鈕提供相同的鏡頭位置。
所選工序
生產線 A
在可用產能內，優先分配單位成本較低的生產線。
- 分配數量
- —
- 有效產能
- —
- 產能使用率
- —
起始情景
在所述產能內可以交付全部訂單。
- 交付數量
- 1,200 基準 1,200
- 未交付數量
- 0 基準 0
- 變動成本 · 美元
- US$31,500 基準 US$31,500
每單位交付成本 · 美元 US$26.25
工序數量與限制
| 選擇工序 | 分配數量 | 有效產能 | 產能使用率 |
|---|---|---|---|
| 收料區 | 1,200 | 1,500 | 80% |
| 生產線 A | 700 | 700 | 100% |
| 生產線 B | 500 | 600 | 83.3% |
| 倉庫 | 1,200 | 1,500 | 80% |
| 出貨區 | 1,200 | 1,600 | 75% |
計算規則
數量為每批件數，投入一件產出一件。固定上限：收料 1,500 件、倉庫 1,500 件、出貨 1,600 件。每交付一件包含材料 12 美元、處理 2 美元、出貨 3 美元，另加生產成本：生產線 A 為 8 美元、B 為 11 美元。總成本＝A 交付量×25 美元＋B 交付量×28 美元。未交付件數不計入模型成本；停線後總成本降低可能只是交付量減少。
供應網絡實驗室
一個環節改變，看清整個決策。
選擇供應商，調整產能或模擬停供。網絡會在已說明的產能與交期限制內重新分配數量，讓您比較路線與成本的變化。
小屏幕可橫向滑動網絡圖。選擇供應商後即可調整其假設。
線條粗細表示分配數量。供應商到工廠的標籤為件數，下游路線顯示該環節流經的合計數量。
全部訂單可在期限內交付。
與固定基準方案比較
- 準時交付量
- 1,200 件 基準方案 1,200 件 · 變化 0 件
- 未滿足需求
- 0 件 基準方案 0 件 · 變化 0 件
- 變動供應成本
- US$32,900 基準方案 US$32,900 · 變化 US$0
| 指標 | 基準方案 | 目前情景 |
|---|---|---|
| 準時交付量 | 1,200 件 | 1,200 件 |
| 未滿足需求 | 0 件 | 0 件 |
| 變動供應成本 | US$32,900 | US$32,900 |
| 每單位交付成本 | US$27.42 | US$27.42 |
| 已用路線最長交期 | 6 天 | 6 天 |
| 網絡可行容量 | 1,300 件 | 1,300 件 |
路線數量與約束
| 供應路線 | 基準方案 | 目前情景 | 路線狀態 |
|---|---|---|---|
| 供應商 A → 工廠 1 | 600 | 600 | 已分配 |
| 供應商 A → 工廠 2 | 0 | 0 | 可用，未分配 |
| 供應商 B → 工廠 1 | 100 | 100 | 已分配 |
| 供應商 B → 工廠 2 | 0 | 0 | 可用，未分配 |
| 供應商 C → 工廠 1 | 0 | 0 | 可用，未分配 |
| 供應商 C → 工廠 2 | 500 | 500 | 已分配 |
| 工廠 1 → 配送中心 | 700 | 700 | 已分配 |
| 工廠 2 → 配送中心 | 500 | 500 | 已分配 |
| 配送中心 → 客戶訂單 | 1,200 | 1,200 | 已分配 |
| 供應路線 | 固定路線容量 | 單位變動成本 | 交付天數 |
|---|---|---|---|
| 供應商 A → 工廠 1 → 配送中心 → 客戶訂單 | 600 | US$28 | 4 |
| 供應商 A → 工廠 2 → 配送中心 → 客戶訂單 | 350 | US$29 | 7 |
| 供應商 B → 工廠 1 → 配送中心 → 客戶訂單 | 400 | US$31 | 5 |
| 供應商 B → 工廠 2 → 配送中心 → 客戶訂單 | 450 | US$40 | 5 |
| 供應商 C → 工廠 1 → 配送中心 → 客戶訂單 | 500 | US$35 | 6 |
| 供應商 C → 工廠 2 → 配送中心 → 客戶訂單 | 500 | US$26 | 6 |
模型假設
單一期間、可替代的同種產品、無期初庫存，可拆單且不含固定成本。供應商產能由兩座工廠共用；工廠 1 佔總生產上限的 55%，工廠 2 佔 45%；配送中心上限為 1,500 件。路線容量、單位成本與交付天數固定，列於下表。交期為運輸、加工與配送時間之和，不包含排隊等待。供應商停供、容量為零或交期超過期限時，該路線不可用。
如何計算分配
使用確定性的最小成本流計算，先找到交付期限內可到達客戶的最大數量，再尋找該交付量的最低變動成本；同時遵守供應商、工廠、路線與配送中心容量。需求缺口明確列出，不包含缺貨罰金、隨機不確定性或實時排期。
決策實驗室
改變一個假設，看清決策取捨。
用透明的計算探索三個經營決策。在進入決策引擎前，比較您的假設與固定基準。
以下使用示意數據及有限範圍公式，在您的瀏覽器中計算；並非客戶實時數據、模型推理、優化求解器或客戶成果。金額單位均為美元。
供應配置
更大的訂單爭奪庫存與生產產能。比較外部供應成本，以及實際能夠兌現的交付量。
模型假設
期初庫存 400 件，內部產能 800 件；庫存與內部生產按每件 40 美元計，外部供應每件 65 美元。單期、同質產品，未計交付延遲及固定成本。
計算規則
依次使用非保留庫存、內部產能、外部供應額度。未滿足需求 = 訂單 − 可交付量；此規則不代表全局最佳解。
訂單符合目前產能及庫存保留條件。
- 可交付量
- 1,200 件
- 供應成本
- US$53,000
- 未滿足需求
- 0 件
基準與情景比較 (件)
等效結果數據表
| 指標 | 基準方案 | 當前情景 |
|---|---|---|
| 可交付量 | 1,200 件 | 1,200 件 |
| 供應成本 | US$53,000 | US$53,000 |
| 未滿足需求 | 0 件 | 0 件 |
| 使用庫存 | 200 件 | 200 件 |
| 內部生產 | 800 件 | 800 件 |
| 外部供應 | 200 件 | 200 件 |
| 期末庫存 | 200 件 | 200 件 |
90 天現金流
增長可能在收款之前佔用現金。調整收款與庫存時間，查看現金餘額的最低點。
模型假設
期初現金 200 萬美元，無期初應收款。增長前每日銷售 40,000 美元，採購為銷售的 68%，每日營運現金支出 6,000 美元；供應商信貸期 30 天。銷售固定，未計稅項、利息及融資流入。
計算規則
第 0 天投入 = max(庫存天數 − 30, 0) × 每日採購。收款在收款期後開始；供應商付款在 max(30 − 庫存天數, 0) 天後開始。每日現金 = 前日現金 + 收款 − 付款 − 營運支出；資金需求覆蓋最低缺口。
此示例的 90 天內現金餘額保持非負。
- 第 90 天現金
- US$1,412,000
- 最低現金餘額
- US$1,004,000
- 額外資金需求
- US$0
基準與情景比較 (美元)
等效結果數據表
| 指標 | 基準方案 | 當前情景 |
|---|---|---|
| 第 90 天現金 | US$1,412,000 | US$1,412,000 |
| 最低現金餘額 | US$1,004,000 | US$1,004,000 |
| 額外資金需求 | US$0 | US$0 |
| 期初現金投入 | US$0 | US$0 |
| 90 天收款合計 | US$2,400,000 | US$2,400,000 |
| 供應商付款合計 | US$2,448,000 | US$2,448,000 |
| 營運現金支出 | US$540,000 | US$540,000 |
| 天數 | 基準方案 | 當前情景 |
|---|---|---|
| 0 | US$2,000,000 | US$2,000,000 |
| 15 | US$1,502,000 | US$1,502,000 |
| 30 | US$1,004,000 | US$1,004,000 |
| 45 | US$1,106,000 | US$1,106,000 |
| 60 | US$1,208,000 | US$1,208,000 |
| 75 | US$1,310,000 | US$1,310,000 |
| 90 | US$1,412,000 | US$1,412,000 |
能源成本與碳排放
可再生能源目標也受到實際供應限制。比較能源成本與模型碳排放，檢查是否符合碳排放上限。
模型假設
可再生能源合約每期上限 1,100 MWh，價格 90 美元/MWh；電網價格 72 美元/MWh。示例排放係數：可再生能源 0.035、電網 0.55 tCO₂e/MWh。餘下需求由電網補足，未計儲能、分時電價或可再生能源證書核算；並非正式碳審計。
計算規則
可再生能源供應 = min(需求 × 目標佔比, 1,100)，電網補足其餘需求。成本與碳排放分別按各來源用量 × 對應單價或係數加總。目標佔比可供應且碳排放不超上限，情景才符合條件。
目標佔比可供應，模型碳排放符合上限。
- 能源成本
- US$112,140
- 模型碳排放量
- 445.6 tCO₂e
- 實際可再生能源佔比
- 45%
基準與情景比較 (MWh)
等效結果數據表
| 指標 | 基準方案 | 當前情景 |
|---|---|---|
| 能源成本 | US$112,140 | US$112,140 |
| 模型碳排放量 | 445.6 tCO₂e | 445.6 tCO₂e |
| 實際可再生能源佔比 | 45% | 45% |
| 可再生能源供應 | 630 MWh | 630 MWh |
| 電網供應 | 770 MWh | 770 MWh |
| 可再生能源供應缺口 | 0 MWh | 0 MWh |
| 超出上限的碳排放 | 0 tCO₂e | 0 tCO₂e |
業務情景示例
急單來了，產能卻有限。
製造商需要評估新訂單，又不能破壞既有承諾。共同比較利潤、物料可用性、機器產能與交付可行性，產出可審閱的接單及排期建議，以交付與邊際貢獻基準評估。
如何衡量價值
準時交付率 · 邊際貢獻 · 排期達成率 · 產能利用率
業務情景示例
庫存決策，也是現金決策。
多據點企業需要維持服務水平，又不能過度備貨。建模需求與交期不確定性、比較補貨策略，並在更改營運政策前，追蹤缺貨、庫存天數和現金轉換週期的影響。
如何衡量價值
訂單滿足率 · 庫存天數 · 缺貨率 · 採購成本 · 恢復時間
業務情景示例
能源資產，共同的經濟基準。
營運商評估太陽能光伏、儲能與彈性負載的協同。按電價、資產衰減及碳排放目標比較調度情景，區分營運節省與投資假設，並在接入設備控制前驗證可行性。
如何衡量價值
能源成本 · 高峰需求量 · 碳排放 · 資產衰減 · 項目現金流