供应链管理MRP

案例背景

企业 PMC 部门在 MRP 物料计划工作中，因数据分散、风险判定口径不统一、缺少形式化业务规则库，导致促销版本与基准版本的供需风险对比耗时长且结果不一致。

案例描述

将 PMC 的业务知识从"人脑经验 + Excel 公式"转化为机器可理解、可推理的形式化知识资产。项目为此构建供应链 MRP 领域本体，采用 OWL 2 + SWRL 三层架构（基础层／计划层／推理层），统一物料、BOM、订单类型、机型等核心概念，并把过剩、库存短缺、在订短缺、最终短缺的判定规则，以及下单数量、下单时间、是否压缩采购提前期等采购决策逻辑形式化编码。本体映射到 Neo4j 图数据库并配套 Cypher 查询模板，再与供应链 Skill 集成，支撑促销版本风险对比、需求按机型分配、需求冲击短缺推演、订单交期调整等场景的自然语言问答，实现口径一致、结果可复现。