、訂單ATP (Available to Promise)算法分析: 銷售訂單庫存資源匹配分析:結合客戶自身企業特征與未來發展趨勢，通過用算法對國內海外倉庫庫存資源匹配的精細監控、實現當前可用庫存匹配分析，最優化滿足訂單交付算法支持。 二、整機結構件生產計劃產能探索及排產算法: →基于客戶自身企業特征與未來發展趨勢，提供基于生產計劃排產算法進行多版本(需求/產能/物料優先)模擬排產、支持基于產銷存計劃調整自動調整排產并支持查看系統算法默認生成的排產計劃、生產計劃、產銷存計劃與風險分析的算法模型。 基于客戶自身生產模式特征與未來發展趨勢，提供支持調整結構件自制與外協比例、上傳排產計劃或產銷存計劃后生成自定義結構件生產計劃、按預排結構件生產計劃檢查物料供應能力的算法模型。 基于客戶自身生產資源配置與產品需求規模，根據前端頁面調整任意生產資源后，重排算法提供窮舉生產資源方案，實現生產節拍爬坡分析、最優上班策略等產能探索算法。+ 根據客戶計劃調整，提供能實現當前資源最大化使用以及需求最大化滿足的目標約束下結合多個硬約束和軟約束結合成本實現目標優化算法。+ 三、對交付人員要求 工作年限至少5-10年及以上。 熟悉應用機器學習優化生產調度問題并熟練掌握Python、C++、Java等編程語言，掌握至少一種優化框 架或工具(如CPLEX、Google OR-Tools 等)。 ·有大規模數據分析與建模經驗，熟悉處理制造業或生產調度領域中的數據(如生產計劃、庫存、設備狀 態、訂單需求等)并熟悉生產設備調度、車間排產、庫存管理等生產優化領域的業務流程。