异常发现太晚
订单、库存、运输、温湿度和节点事件分散，无法及时形成一致判断。
01 / BUSINESS PROBLEMS
它解决的不是一个聊天框，而是一组跨系统业务问题
产品从真实对象、状态、证据、人工责任和审计出发，再决定RAG、规则、模型和工作流如何组合。
影响范围不清
一个节点延误可能影响多个订单、客户、仓库与后续任务。
协同责任模糊
客户、供应商、承运商、仓库之间缺少受控共享和处置留痕。
建议无法验证
调度建议没有约束、替代方案、执行反馈和人工复核记录。
适用对象
- 物流与供应链运营中心
- 仓储、运输与配送团队
- 制造与商贸企业供应链部门
- 需要跨组织异常协同的平台方
可形成的业务价值
- 节点事件与订单全链追溯
- 异常影响范围结构化呈现
- 多方案比较而非单一黑箱结论
- 跨组织最小共享、权限隔离与审计
02 / OPERATING LOOP
从输入到人工确认的最小业务闭环
公开首页说明能力；登录后的受控MVP使用合成样例运行状态流转，验证关键对象、人工节点和闭环逻辑。
- 01
运营数据接入
登记组织、仓库、网点、订单、库存、运输任务和节点事件。
- 02
异常候选
按SLA、阈值、趋势和数据完整性形成待评估异常。
- 03
影响与根因
关联受影响订单、库存、客户、节点和相似历史场景。
- 04
方案比较与复核
比较时效、成本、容量和约束，生成待人工确认方案。
- 05
协同处置与验证
分派任务、记录执行、验证结果并保留全链审计。
03 / CAPABILITIES
主要功能模块
模块围绕一个业务状态机协同工作，不把孤立模型输出当作完成结果。
- 组织与权限
- 订单与库存
- 运输任务
- 节点与签收
- 传感器接入
- SLA规则
- 异常监测
- 影响分析
- 方案比较
- 协同处置与审计
04 / ARCHITECTURE
知识、智能、流程、接入与治理五层架构
- 知识与数据层来源、版本、权限、业务对象、状态和证据。
- 检索与分析层RAG、规则、统计、相似案例和受控模型能力。
- 流程与责任层状态机、任务、人工复核、审批、拒绝和接管。
- 系统接入层客户数据、文档、工具和业务系统的受控连接。
- 运行治理层评测、审计、监控、权限、版本、回滚和持续更新。
05 / RUNNABLE INTERFACE
可运行MVP与产品功能界面
第一张画面由当前受控MVP完成登录、状态读取和服务端业务流转后生成；第二张展示对应产品的功能模块界面。两类画面均使用合成演示数据，不代表真实客户、真实业务或业务结论。
06 / SCENARIOS
典型应用场景
实际项目以客户数据、系统、角色、审批和安全边界为准配置。
运输延误处置
从节点偏差识别到影响订单、替代路径、责任协同与结果验证。
冷链异常监测
关联温湿度读数、位置事件、批次和签收证据，避免无证据告警。
库存与履约联动
判断库存短缺对订单和网络节点的影响，形成受约束的补货候选。
07 / DELIVERY
从受控MVP到客户项目化部署
受控MVP用于验证问题、对象、状态机和人工责任；项目化部署再接入客户授权数据、真实身份和业务系统。
- 01供应链对象与状态梳理
- 02SLA及异常规则配置
- 03跨组织权限与共享边界
- 04WMS/TMS/OMS接口接入
- 05运行评测、监控与持续运营
可选择的部署形态
可根据数据敏感度、采购要求和现有基础设施，评估本地、专有云、公有云独立或混合部署；具体服务等级以项目方案和合同为准。
08 / FAQ
客户常问问题
系统会自动改库存或调度车辆吗？
不会。MVP只生成方案候选并记录复核；真实写操作需按客户授权、审批和接口安全方案实施。
跨组织数据如何隔离？
组织默认只见自身数据；跨组织协同采用明确授权的最小字段，并对查看与操作留痕。
异常监测只依赖AI吗？
不依赖单一模型。可组合SLA规则、阈值、趋势、数据质量检查和历史案例，AI用于辅助分析。
演示是否连接真实物流系统？
受控MVP使用合成订单、运单、节点和传感器数据；项目化部署后再接入客户授权系统。