OrderPromise
OrderPromise — وعده تحویل و تخصیص سفارش — پذیرش سفارش، تخصیص موجودی چندانباره، تاریخ تحویل و کنترل حاشیه سود با سه گزینه تعهد.
این صفحه دموی POC است، نه سامانه تحویلی. خدمت متناظر: بهینهسازی عملیاتی · هاب دموها.
دموی نمونه تعاملیبرای مدیر: نتیجه کسبوکار
پشتیبان فروش lead time عمومی میگفت؛ سفارش زیانده پذیرفته میشد.
سه گزینه Express/Economical/Complete با حاشیه و ریسک؛ کاهش تأخیر ۳۲٪ و fill rate ۹۵.۶٪ در دمو.
- ۳ گزینه تعهد
- ۳۲٪ کاهش تأخیر
- +۱۸٪ سود vs naive
- ۹۵.۶٪ fill rate
«هر سفارش سه گزینه قابل دفاع با حاشیه و ریسک دارد — زیر ۲ ثانیه.»
مستندات عمومی
چه میکند؟
OrderPromise یکی از محصولات پورتفولیوی هوش مصنوعی آریا اِیآی است که برای تصمیمگیری عملیاتی سازمانهای ایرانی و بینالمللی طراحی شده. نسخه عمومی روی Hugging Face یک دموی نمونه است؛ نسخه تولید با یکپارچهسازی داده، SSO و audit trail استقرار مییابد.
مخاطب غیرفنی میتواند KPI قبل/بعد، کاربرد صنعت و مسیر پایلوت را ببیند؛ مخاطب فنی pipeline، متریک قابل بازتولید و لینک Space/Model/Dataset را دنبال میکند.
درخواست پایلوت از طریق فرم تماس سایت با ذکر علاقه به OrderPromise ثبت میشود تا محدوده داده، قیود و معیار موفقیت مشخص گردد.
چه کسی از آن استفاده میکند؟
مدیران عملیات، CISO، برنامهریزان تولید، لجستیک، مالی و تیمهای مهندسی که باید تصمیم را هم برای هیئتمدیره و هم برای اجرای فنی توضیح دهند.
خروجی دمو «نمونه تعاملی» است؛ آپلود زنده فایل سازمانی روی Space عمومی توصیه نمیشود.
کاربرد در صنایع
تولید و کارخانه
زمانبندی ماشین، WIP، انرژی و نگهداری برای کاهش تأخیر و هزینه تغییر خط. تجارت الکترونیک، توزیع و تولید سفارشی که وعده تحویل باید قابل دفاع باشد.
لجستیک، انبار و توزیع
مسیریابی، موجودی، yard/dock و last-mile با قیود ظرفیت و SLA.
خردهفروشی و FMCG
قیمتگذاری پویا، موجودی چندکاناله و تخصیص سفارش با حاشیه سود.
انرژی، آب و محیط زیست
تخصیص منابع، کربن، نکسوس آب-انرژی-غذا و جمعآوری پسماند.
بهداشت، دارو و بیمارستان
زمانبندی OR، موجودی بالینی، spare parts و تخصیص سایت کارآزمایی.
حملونقل، بندر و هواپیمایی
جدول زمانی ترمینال، بازیابی اختلال پرواز و جریان کانتینر.
برای مهندس: Pipeline و معماری
Order → risk predictors → MIP/min-cost flow/LNS → Express/Economical/Complete scenarios → commit
معماری مرجع: Order → risk predictors → MIP/min-cost flow/LNS → Express/Economical/Complete scenarios → commit. اجزا روی CPU قابل اجرا هستند تا دمو و استقرار اولیه بدون GPU اجباری باشد.
خروجیها شامل امتیاز/برنامه، توضیحپذیری و ردپای تصمیم برای بازبینی انسانی است. آموزش و ارزیابی از corpus مستند پروژه پیروی میکند.
برای تولید: Docker، متغیر محیطی، و اتصال به سامانه موجود (ERP، SIEM، WMS، APS) طبق معماری هر repo انجام میشود.
پشته فنی
- Python
- OR-Tools / Pyomo / HiGHS
- NumPy
- SimPy
- Gradio
- Docker
متریکهای قابل بازتولید
| بنچمارک | جزئیات | نتیجه |
|---|---|---|
| Late delivery | vs naive | −32% |
| Profit | admission control | +18% |
| Fill rate | synthetic | 95.6% |
| Latency | options | < 2 s |
سوالات پرتکرار
OrderPromise چه مسئلهای را حل میکند؟
OrderPromise برای «پیشبینی ریسک نقض وعده تحویل سفارش» است. پذیرش سفارش، تخصیص موجودی چندانباره، تاریخ تحویل و کنترل حاشیه سود با سه گزینه تعهد. این صفحه دموی POC است نه سامانه تحویلی.
ورودی و خروجی OrderPromise چیست؟
ورودی: سفارش، موجودی، ظرفیت و تاریخچه تأخیر. خروجی قابل نقلقول: احتمال نقض ATP/CTP. متریک Hub بدون حجم نمونه سازمان SLA نیست.
آیا Space عمومی OrderPromise جایگزین استقرار سازمانی است؟
خیر. Hugging Face برای ارزیابی است. شکست رایج: وعده فروش بر اساس مدل بدون موجودی رزرو. production یعنی on-prem یا VPC و کنترل دسترسی.
چطور پایلوت را شروع کنیم؟
فرم تماس خانه (سازمان، صنعت، شرح مسئله) را بفرستید. قیمت در صفحه دمو اعلام نمیشود.