智能建模
Intelligent Modeling从数据中识别规律，输出预测、概率、异常与关键影响因素。
- 需求预测
- 异常检测
- 因果分析
- 模型评估
OneMin Equation AI 智能体专业能力平台
把复杂问题，
交给专业计算。
旺米方程让企业和 AI 智能体按需调用预测、优化、仿真与时空计算， 每次运行都返回可以审查、比较和追溯的结果证据。
MCPAPI / SDK轻量 Web私有化部署
4类核心计算能力
123个场景输入输出契约
3个首期行业领域
1条完整结果证据链
010203040506070809101112
预测建模运筹优化仿真推演时空计算
智能体调用MCP · API · SDK→
ERPMESWMSPLMCRMDATA
A result, not a reply
不是再给一段回答，
而是交付一份可评审的计算结果。
下面展示的是专业应用服务的标准输出形态：方案、指标、约束、模型版本和结果哈希同时出现。
预测需求18,420件
建议补货6,800件
缺货风险−37%
预计节省¥ 126k
需求预测与库存水位预测区间随时间展开 · 安全库存 2,400
历史预测库存
模型LightGBM v3.8
回测 WAPE8.7%
约束18 / 18 满足
结果哈希7e4d…c91a
Core capabilities
一套计算底座，
解决四类专业问题。
每一项能力都不是聊天提示词，而是包含数据契约、专业模型、验证基准和权限审计的应用服务。
决策优化
Decision Optimization把目标与约束写进模型，求解资源有限条件下的可行优选方案。
- 生产排程
- 库存补货
- 分配选址
- 路径装载
仿真推演
Simulation在不改变正式业务的前提下，比较条件变化带来的结果与风险。
- What-if
- 运营仿真
- 风险推演
- 工程仿真
时空计算
Spatiotemporal Computing处理位置、距离、容量和流动，发现热点并优化空间资源配置。
- 空间热点
- 监测网络
- 服务范围
- 设施布局
Industry entry points
从一个真实业务问题开始。
三个行业、十九组能力、123 个场景契约。每条场景都明确谁做决定、需要哪些输入、输出什么，以及如何验收。
MCP for professional computing
让智能体发现能力，
而不是把专业逻辑塞进上下文。
每个工具都公开输入模式、输出结构、适用边界和权限级别。 智能体负责选择与编排，计算任务在隔离环境中执行。
- 01结构化工具描述与输入校验
- 02异步任务、预算与资源上限
- 03模型版本、误差与结果追溯
- 04从只读分析到受控写回的分级授权
mcp / demand_forecastCONNECTED
agent → tool
{
"name": "forecast_demand",
"arguments": {
"grain": "material_week",
"horizon": 12,
"compare_baseline": true
}
}
tool → result
{
"status": "SUCCEEDED",
"model": "LightGBM v3.8",
"wape": 0.087,
"evidence_uri": "run://240916-031"
}230 msL2 · 隔离计算证据完整
Trust by evidence
可信，不来自“AI 说得像真的”。
可信来自输入可追溯、模型可复现、约束可检查、结果可比较，以及高影响动作始终保留人工授权。
01输入对账
→来源、单位、时间与组织边界
02运行留痕
→模型、参数、假设与计算环境
03结果验证
→误差、可行性、基准与适用范围
04人工授权
比较、确认与受控写回
明确边界
旺米方程不替代 ERP、MES、PLM、CAD、CAE 或 CAM，也不把未经验证的大模型输出当作专业结论。
Start with one question
先用一份真实数据，
验证一个真实问题。
无需先做完整系统集成。可以从 Excel、CSV 或只读数据库开始，在隔离场景中获得第一份可评审结果。
预约真实数据演示 ↗