智能决策引擎架构设计

智能决策引擎概述

智能决策引擎系统是在大数据支撑下，根据行业专家经验制定规则策略、以及机器学习/深度学习/AI领域建立的模型运算，对当前的业务进行全面的评估，并给出决策结果的一套系统。

一套商业决策引擎系统动辄百万而且需要不断加钱定制，大多数企业最终仍会走上自研道路，市场上有些开源规则引擎项目可参考，比较出名的开源规则引擎有drools、urule，都是基于Rete算法，都是基于java代码实现，一些企业会进行二次开发落地生产。而这类引擎功能强大但也比较“笨重”，易用性以及定制性并不够好，对其他语言栈二次开发困难。现在我们引入Flowable-dmn决策引擎进行抽象建模，一步步打造一套简单实用的实现，这里会基于java语言进行实现。

关于如何实现决策引擎的文章市面极少见，实践生产落地的经验分享也基本没有。我们结合工作实践及个人思考，从业务抽象建模，产品逻辑规划以及最终技术架构和代码实现等方面给出全方位的解决方案。

智能决策引擎主要功能

通过自动化和智能化的方式，实现了高效、准确的决策支持。

1、收集和分析：智能决策引擎可以从各种数据源中获取数据，并对数据进行预处理和分析，提取有用的信息，为用户提供决策支持。

2、模型建立和优化：智能决策引擎可以建立各种决策模型，根据实时数据进行优化，提高决策准确性。

3、决策推荐和评估：智能决策引擎可以根据用户需求和实时数据，推荐最优决策方案，并对决策结果进行评估和优化。

4、自动化执行和监控：智能决策引擎可以自动执行决策方案，并实时监控执行结果，以便进行实时调整和优化。

智能决策引擎的应用场景

1. 支持 WMS 系统、LES 系统：决策引擎可以与仓库管理系统（WMS）和物流执行系统（LES）集成，帮助企业优化仓库布局、提高库存管理效率、降低物流成本。

2. 现金流预测：决策引擎可以通过分析企业的财务数据、市场情况等，预测企业未来的现金流情况，帮助企业制定合理的财务计划和投资策略。

3. 抢派单系统分单决策：决策引擎可以根据订单的优先级、地点、服务类型等因素决策定价方式，结合人的标签、有层级、工作资质、岗位、综合评分、所属平台（内部员工、临时工等）根据分配规则自动分配订单给最合适的服务人群\人，服务人员抢单操作，以实现人力最大效率，人力在线化。

 4. 专用设备的预测性维护：决策引擎可以通过分析设备传感器收集的数据，预测设备何时可能出现故障，以便及时安排维护，减少停机时间和成本。

5. 客户细分和分析：决策引擎可以根据客户的历史交易数据、行为特征、人口统计信息等，对客户进行细分和分析，为企业提供个性化的营销策略和服务。

6. 账户、账单以及发票管理：决策引擎可以帮助企业管理大量的账户、账单和发票，自动处理付款、收款、对账等事务，提高财务管理效率和准确性。