构建具有“一体化思维”的“企业智慧大脑”
解决不同场景下决策优化问题
通常而言，企业在生产、检测、仓储和物流等多个环节中，供应链管理面临众多变量和高度复杂性。传统的依赖人工经验的决策方式在高效性、实时性以及系统性方面存在明显不足，往往导致企业运营效率低下、库存水平过高，并且各环节间缺乏有效协调。
为解决这些挑战，引入端到端一体化决策的供应链资源智能优化协同平台至关重要。而谷斗的资源智能优化协同平台能够提供全面而深入的供应链分析和优化，确保决策过程的高效率、实时响应和系统性协调，从而显著提升企业的整体运营效能和计划的可执行性。
与传统定义的高级计划排程系统（APS）不同，谷斗资源智能优化协同平台（RSO_PLAT）致力于通过供应链数字孪生技术，实现企业资源的端到端一体化决策。该平台以全局视角审视资源协同优化，运用数字孪生和建模技术全面映射企业生产运营的各个环节。
以数据驱动和规则约束为核心，RSO_PLAT构建了一个全链条一体化的资源协同优化平台。该系统能自动输出包括生产、库存、需求、采购、检验、作业排产以及产能等多维度的优化计划。不仅助力企业在销售、采购、生产、检验、仓储等多场景中实现智能化决策，还能有效解决高成本、高库存、低效率等问题，推动精益管理思想的实践与落地。
通过集成应用基础平台、特定业务模型结构和供应链数字孪生的技术，谷斗致力于解决供应链端到端各种场景下的决策优化问题。这不仅充分满足企业的业务需求，还能通过高效的交付实施而快速地延展到不同场景，推动企业业务的持续进步和发展。
自动生成各环节优化后的供应链计划，支持能力缺口核算、快速交期应答等功能，实现产供销的一体化平衡优化。
支持产线/设备/人员级车间作业排程优化，提升车间设备产能利用率，实现产线生产经济性的优化。
支持设备/人员级实验室检验排程优化，减少实验室的检验加急率，合理安排各样品的检测顺序，尽可能减少检验瓶颈对最终交付的影响。
根据客户服务水平、历史库存击穿次数等数据，对全品类安全库存进行自动调优，在避免货品的呆滞、短缺的同时，优化整体库存水平。
根据历史订单需求/历史发货数量等数据，对未来的成品销售需求进行预测，指导中长期生产、补库策略与原料采购。
帮助快销、批发零售、医药流通等行业优化仓网库存结构，通过智能配送、多级补货策略，降低库存水平，提升供应链柔性。
在多种原油加工方案中选择更优的组合，结合税务筹划策略，实现原油炼化的利润优化。
从炼铁到炼钢、连铸、轧制、精整，实现铁钢平衡、炉次浇次优化、钢轧计划一体化优化，最终实现吨钢利润尽可能的提升。
通过与行车定位终端和炼钢MES对接，实现行车调度优化，减少行车无效运转，快速响应生产、调度异常，避免因行车调度失误造成的连铸断浇等风险。
充分考虑生产运营过程中各项影响因素，满足企业战略规划、运营计划、作业排程等不同层面的决策需求，实现供应链上下游作业的协同优化，以及供应链协同、生产排程、装箱、路径选择等方面的智能决策。让决策计划真正具有可执行性，企业产能升级不只是理想。
谷斗应用高性能响应式计算技术，使企业面对插单、设备故障等突发变化，具有秒级动态响应的能力。同时充分考虑企业未来供应链扩展的可能性，与企业共同成长。
基于KPI做决策优化，配合高效、精准、秒级动态响应的决策计划能力，以成果为导向，促进企业生产提质、增量、保交期，提升客户满意度。
巧用数字孪生技术，构建以业务规则为核心的企业供应链决策模型，通过不断提炼现实业务规则，刻画进业务模型和算法模型，实现业务经验在系统中的智能传承。
帮助企业梳理业务流程，同时支持可视化呈现决策结果和多目标优化的what-if场景模拟分析，能提前洞悉不同优化策略和约束下的结果差异，选择更适合的决策优化方案，更让生产运营的瓶颈无所遁形，推动工厂决策的标准化、透明化、可视化进程。
基础平台+模型结构，灵活覆盖各类制造业各供应链环节的业务需求，全面实现企业生产运营的智能化决策。促进各部门高效协同，实现资源的优化配置；提升资源利用率，推动效益增长；促进精益生产，改善运营成本。
全链条端到端的一体化优化计算，彻底变革了传统决策优化系统分段式、点对点的优化模式，真正实现企业全局资源配置更优、效益更大。
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