典型业务问题
「需求量从 10000 箱/月 涨到 15000，哪些设备需要重新选型？」
传统文档库只能找到资料片段，无法稳定回答这类跨对象、跨规则、跨版本的问题。 GraphForge 通过业务本体 + 深度推理多轮检索，给出带来源、可追溯的答案。
方案速览
预置 Schema 模板
仓储规划 + 设备选型双模板
客户对接情况
—
部署模式
私有化 + 国产 LLM 适配（高合规场景推荐 vLLM 私有推理）
实施周期
基础部署当天可用 / 业务正式上线 5-9 周
仓储物流的核心挑战，不只是查方案，而是公式、参数与设备之间的连锁影响能否被追溯
仓库方案设计是一张由公式驱动的约束网络：经济订货量、货位分配、工位平衡、设备产能环环相扣。任何一个参数变化——需求量、SKU 结构、订单波峰——都会沿公式传导到货位、设备选型和人力配置。GraphForge 把公式、参数、输出、设备和流程沉淀为可计算、可追溯的约束图谱，让方案设计从人工反复试算，走向参数变更即可评估下游影响。
01
仓储方案由经济订货量、货位分配、工位平衡等多组公式交织约束
02
需求量、SKU 结构、订单波峰等参数变化会沿公式链连锁传导
03
参数、公式、设备选型和流程配置分散在方案文档和个人经验中
04
方案变更后的下游影响需要人工反复试算，难以快速评估
仓储物流方案设计的六类业务断点
这些问题表面是算得慢、改得累，本质上是公式、参数、设备和流程之间的约束关系没有被结构化建模。
参数变化的下游影响难追溯
需求量、订单结构或波峰系数一变，货位数量、设备产能和人力配置都要跟着调整。缺少结构化的公式-参数关系，工程师只能凭经验逐项重算，容易漏掉连锁影响。
公式与参数散落，口径不稳
经济订货量、安全库存、货位分配、工位平衡等公式和取值假设分散在不同方案文档和 Excel 里。同一类仓库在不同项目中口径不一，方案质量高度依赖个人。
设备选型依赖经验，难以量化匹配
输送线、堆垛机、AGV、分拣设备的产能与需求匹配往往靠经验判断。需求上量或工艺调整时，哪些设备逼近瓶颈、哪些需要重新选型，缺少可量化的关联视图。
方案复用率低，重复试算成本高
相似仓库、相似业务的方案难以直接复用。每个新项目都要重新搭公式、填参数、选设备，历史项目沉淀的经验和取值假设很难被系统化调用。
流程与设备、货位约束脱节
收货、上架、拣选、复核、发货等流程环节与货位布局、设备产能强相关，但流程设计和设备/货位约束常分开考虑，导致方案落地后出现瓶颈或返工。
单项目建模复用低，缺少约束底座
如果每个仓储项目各自搭一套公式和参数模型，重复投入高，也难以形成可持续复用的仓储规划知识底座和设备选型基线。
把仓储方案沉淀为公式驱动的约束图谱
GraphForge 将仓储规划中的公式、参数、输出、设备和流程结构化，让方案设计、设备选型和影响评估在同一套可计算、可追溯的语义资产上进行。
从人工试算，走向本体驱动的仓储方案设计
对仓储物流客户来说，价值不是查到一个公式，而是让参数、公式、设备和流程进入可计算、可追溯、可复用的方案闭环。
参数影响评估
需求或参数一变就人工逐项重算
沿公式-参数-设备依赖链，快速定位受影响的输出与设备
设备选型辅助
凭经验判断设备产能是否匹配
按需求与产能约束量化匹配，识别瓶颈与需重新选型项
方案口径统一
公式与取值假设散落，项目间口径不一
把公式、参数和假设转化为可追溯、可复核的约束资产
方案复用
每个仓储项目重新搭模型、填参数
复用相似项目的公式与参数基线，生成可评审方案
流程-设备协同
流程设计与设备、货位约束分开考虑
在同一约束图谱中校验流程、货位和设备产能一致性
场景扩展
每类仓库单独建模，复用率低
以通用约束本体为底座，向更多仓型与业务平移
从单仓方案试点，到仓储规划语义底座
可以先从一类高频仓型或一次扩容评估切入，但长期价值来自公式、参数、设备和流程的统一约束语义层。
先从高频仓型或扩容评估切入
选择方案设计频繁、参数敏感的仓型（如电商仓、区域配送中心）作为入口，优先沉淀核心公式、参数假设和设备选型基线，快速验证影响评估价值。
形成可复用的仓储规划约束底座
当公式、参数、货位约束、设备产能和流程节点被统一建模后，同一套底座可以支撑不同仓型、不同规模和不同业务的方案设计与设备选型。
支撑人、系统和 Agent 共用同一套仓储语义
规划人员用于方案设计和评审，仓储系统用于参数和版本治理，Agent 用于影响评估、设备选型和方案生成辅助，避免各自维护一套公式与口径。
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