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景，確認已知資訊、數據缺口以及相應負責人。
訂單 · 產能 · 庫存
從經營優先事項，走向可執行的營運決策。
圍繞具體業務流程，結合顧問診斷、決策科學與工程交付。每個項目都從責任人、營運限制和共同確認的衡量基準開始。
營運績效與產銷協同
連結接單承諾、動態成本與有限產能，讓生產計劃反映真實營運限制。
- 管理者的關鍵問題
- 當產能受限，我們應接受哪些訂單、保留多少利潤，並承諾甚麼交期？
- 交付內容
- 訂單、成本與排期整合模型，可承諾量與可生產量（ATP／CTP）情景，以及可解釋瓶頸限制的可行產能計劃。
- 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
供應鏈與採購韌性
在採購、補貨與分配決策中，平衡服務水平、庫存與供應風險。
- 管理者的關鍵問題
- 需求和交期不確定時，各節點應持有多少庫存，又應如何調整採購策略？
- 交付內容
- 多階層庫存策略、供應商交期情景、補貨建議及中斷事件替代方案。
- 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
能源與低碳營運
以共同的能源—碳排放—財務模型，協調能源資產、能源需求與商業限制。
- 管理者的關鍵問題
- 當電價、碳排放目標與設備限制變動，儲能、自發電與彈性負載應如何協同運行？
- 交付內容
- 調度與需求響應情景、儲能運行策略，以及列明假設的投資敏感度分析。
- 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
現金流與營運資金
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。
- 管理者的關鍵問題
- 哪些營運選擇能保護流動性，同時兼顧交付與供應商關係？
- 交付內容
- 滾動流動性情景、應收／應付與庫存取捨、現金轉換週期分析和風險敏感度。
- 如何衡量價值
- 現金轉換週期 · 流動性緩衝 · 預測誤差 · 逾期應收款
企業 AI Agent 與決策治理
從 AI 試驗走向可治理的業務流程：AI Agent 只在授權範圍內行動，超出範圍交由責任人審批，每一步都有紀錄、可暫停、可還原。
- 管理者的關鍵問題
- 哪些決策可以交給 AI Agent、權限去到哪裏、出錯時誰可叫停？
- 交付內容
- 場景評估、決策模型、部署設計、AI Agent 授權與審批規則，以及從建議到執行的可審計流程。
- 如何衡量價值
- 決策週期 · 審批規則遵循 · 可追溯性 · 營運例外事件
數據治理與湖倉基礎
建立企業決策的數據基礎。AEVO 將數據治理、數據湖與 Medallion 分層管道連接至分析、AI 和決策優化。
- 管理者的關鍵問題
- 團隊能否核對不同系統的訂單、庫存與產能，確認數據時效，並說明一項決策依據了哪些紀錄？
- 交付內容
- 交付範圍明確的治理模型、數據源清單、Bronze／Silver／Gold 管道、文件化的數據產品，以及經審閱的決策引擎介面。
- 如何衡量價值
- 約定時效達標率 · 核對例外 · 血緣覆蓋 · 管道復原 · 決策輸入就緒度
決策如何形成
從業務訊號，到有據可循的行動。
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，數據才真正進入經營決策。
02 ML 預測
理解未來可能發生的變化。
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 優化與約束
比較真正可執行的方案。
依據產能、物料、服務水平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
讓建議背後的依據清楚可見。
將建議與輸入、假設和關鍵約束連在一起，讓團隊理解為甚麼這樣選擇，以及甚麼變化會改變建議。
選擇依據 · 假設 · 備選方案
05 人員審閱
由人承擔決策責任。
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，未展示客戶成果或實時 AI 推理。
合作方式
讓洞察走向執行的嚴謹路徑。
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界定決策問題
確認業務責任人、數據邊界、限制條件與現況基準。
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以影子模式驗證
在改變正式營運前，將模型建議與既有決策對照。
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先審批，後執行
與營運團隊連接約定系統、審批關卡與例外處理；動作經審批後才執行。
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按成效擴大授權
追蹤共同指標與模型行為，按實際成效逐步擴大 AI 的授權範圍。