以決策科學， 改善企業營運 與資本效率。
從產銷協同、全球供應鏈到能源與現金流，AEVO 協助企業釐清關鍵取捨，建立專屬模型，並將決策接入可治理的營運流程。
下一步，從更好的決策開始。
預測是起點。把目標、約束與行動連結起來，才能讓企業價值逐步實現。
理解行業脈絡，連結關鍵決策。
營運績效，來自相互連動的決策。
一張訂單牽動產能，一次備貨影響現金，一項能源計畫改變成本與碳排。讓這些關係可見，團隊才能在共同的價值與風險基準下行動。
讓決策的取捨清楚可見。
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、機台產能與交付可行性，產出可審閱的接單及排程建議，以交付與邊際貢獻基準評估。
庫存決策，也是現金決策。
多據點企業需要維持服務水準，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。
能源資產，共同的經濟基準。
營運者評估光伏、儲能與彈性負載的協同。依電價、資產衰減及碳排目標比較調度情境，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。
業務情境為示例，配圖由 AI 生成；並非已發表的客戶案例。
讓洞察走向執行的嚴謹路徑。
界定決策問題
確認業務責任人、資料邊界、限制條件與現況基準。
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。
在治理下接入流程
與營運團隊接通約定系統、審批關卡與例外處理。
持續追蹤價值
追蹤共同指標、檢視模型行為，並因應業務條件變化調整。
關於更好決策的觀點。
以業務為基礎的決策智能。
機器學習估計不確定性，運籌最佳化比較可行方案，AI 解釋推理並支援流程，治理機制則把建議連結到有責任歸屬的行動。
從策略走向日常決策的橋樑。
我們的角色，是把營運選擇清楚定義、依限制驗證，再將模型嵌入業務流程。與管理層、領域專家及技術團隊共同交付，全程以責任歸屬和業務脈絡為核心。
從業務問題，走向可探索的決策。
使用示例資料探索企業決策引擎，了解經營目標、現實約束與行動建議如何連結。
決策引擎公開決策引擎提供八個模組並使用示例資料；生產排程與能源最佳化屬於其他企業服務能力。示範用於理解情境，不代表客戶實績。
了解企業決策引擎 →需求與庫存
探索需求變化如何影響補貨、缺貨風險與庫存水位。
營運資金
比較應收、應付與庫存對現金轉換週期的影響。
供應鏈風險
檢視供應商集中度、交付波動與替代採購方案。
從一個重要的決策開始。
告訴我們，成本、產能、風險或現金在哪裡限制了績效。先界定聚焦的評估，再規劃更廣的轉型。