读懂计划结果
排程完成后，自动总结延期工单、瓶颈设备、换线影响和需要优先处理的事项。
计划员问“为什么这张订单会延期？”AI 分析关联到设备负荷与前置物料缺口，并给出受影响工序。
AI & DIGITAL WORKFORCE
AI 的终点，
是替你干活的数字员工。
大多数工业软件的 AI 止步于"帮你看看报表"。我们要做的是另一条路：先把计划讲清楚，再把重复的判断交出去，最后把能力开放给你的团队。
AI
三层能力
三层能力
原则一引擎管计算
排程与物料计算由规则引擎独立完成，AI 不碰核心计算。
原则二AI 管理解与执行准备
解释、建议、仿真、生成草稿——AI 让判断更快发生。
原则三人管决策
每一次计划发布，都由业务人员确认后生效。
L1 / AI ANALYSIS · 已落地
先让计划，
被看懂。
排程结果不该只有计划员看得懂。AI 分析层把计算结果翻译成每个角色都能讨论的语言——这部分能力，今天就在产品里。
把 What-if 变成可讨论方案
模拟新增订单、设备故障或产能变化，比较不同参数与计划方案的影响范围。
场景变化新增一张紧急订单输出对比交期、负荷、延期风险与替代资源一并呈现。
主动发现计划风险
从物料齐套、工单交期、设备超负荷等信号中识别异常，让计划人员先处理真正影响交付的问题。
主动提示“3 个工单受到同一物料短缺影响”建议动作查看替代供给、调整顺序或重新评估交期。
让复杂参数更容易使用
用自然语言描述生产场景，辅助推荐排程参数，降低复杂计划工具的使用门槛。
场景描述“优先保证本周交付，减少换线。”参数建议切换到准时优先，并提示可能增加的等待时间。
L2 / DIGITAL WORKFORCE · 目标态
再让重复的判断，
交给计划数字员工。
计划员每天 80% 的时间花在巡检、核对、催反馈这些重复动作上。数字员工把这些接过去：异常先发现、建议先给出、草稿先生成——人只做确认和取舍。
01
计划巡检 Agent
每天开工前自动巡检计划健康度：交期、负荷、齐套、数据质量——异常清单先于晨会出现在你桌上。
02
异常处置 Agent
对每条异常给出处置建议和影响范围：替代供给、调整顺序、重估交期——你确认后，一键进入调整流程。
03
方案生成 Agent
插单、改期、资源替换这类常规调整，自动生成方案草稿并附影响分析，你只做取舍，不用从零画起。
04
交付跟进 Agent
盯住执行反馈：偏差一出现就提醒到相关的人，跟进到"已处置"才销项——闭环不靠人盯人。
08:00晨间巡检推送计划健康报告
→
10:00异常处置建议经确认后执行
→
14:00方案草稿插单影响一键评估
→
17:00偏差跟进闭环销项不过夜
数字员工的边界Agent 只做发现、建议与草稿 · 计划发布必须由业务人员确认 · 每一步动作留痕可审计
L3 / OPEN AI CAPABILITY · 目标态
最后把能力开放，
让你的团队也能构建 AI。
最终态不是"你买了我们的 AI"，而是"你的团队在我们提供的底座上，长出自己的 AI 能力"。
在你的业务上构建 AI 应用
我们提供统一的数据模型、引擎接口与 Agent 运行环境，你的 IT 团队和合作伙伴可以构建自己的计划应用与分析工具，不必事事等厂商排期。
成为你 AI 生态的一等公民
云岘智链的计划能力通过 MCP 开放：企业已有的 AI 助手可以直接查询计划、发起仿真、读取风险——计划系统不再是 AI 够不到的信息孤岛。
把 Know-how 变成数字资产
行业计划经验沉淀为可安装、可复用的 Skill 能力包：你的最佳实践不随人员流动流失，新工厂、新团队可以直接复用。
DATA & TRUST