悠桦林基于优化算法引擎所开发的智能计划与排程系统，助力博世华域在多目标、多约束、动态的环境下，以提高生产效率，降低生产成本为目标，实现排产计划的柔性决策和数字化管理，为博世华域建立柔性智慧供应链做铺垫。

结合建模求解与大数据处理，为该企业制定覆盖东莞和宁德四大生产区的生产排程计划：平衡年度总的市场需求、生产能力、物料供给等生产资源，提供日计划指导、物流需求计划、产能规划，实现人机法料环的精益规划和管理。

考虑物料、产能、订单交付、在制品库存等业务约束，输出精确到分钟的日排产计划，同时实现产能利用最大化、订单交付率最大、产品与在制品库存最小三个目标。

通过将运筹优化算法的启发算法、智能优化算法、建模求解等多种先进算法融合来构建总装和部装分厂排产计划联动的协同生产体系，制定中长期主计划和短期日计划，实现减少换型、物料齐套检查、降低备库量等多种业务目标。

依靠悠桦林的运输智能调度系统，达能开启了数字化转型之路，运输业务实现了精度与速度的并存，让人工调度花费数小时的工作缩短至8分钟，运送总成本下降了6%，总车次减少了15%-25%。

智能运输路径优化项目的实施将调度时间由原先的几小时缩短到了几分钟，运输效率提升92%，显著提升调度员作业效率并持续降低物流运输成本。

石油天然气价值链优化系统的建设，将支持中石油的天然气生产经营计划优化，实现天然气价值链的整体优化，提升中国石油天然气资源优化配置水平和生产经营管理能力。

海尔和悠桦林联合打造的供应链仓网规划项目，将助力海尔集团通过对供应链全流程的仓库智慧选址、仓储预测、库存配置优化、仓储资源绩效管理等，实现集团对仓储网络布局的统一规划与管理。

悠桦林的空勤排班系统，帮助东航将90%的自动组环时间缩短到了5分钟之内，乘务员日均飞行小时提升10%，每日所需乘务员值勤人数下降10%。由此大幅提升了东航的人员利用率，有效降低了由乘务外站过夜带来的成本。

悠桦林助力厦航搭建新一代的“智能决策为主、人工干预为辅”的决策支持系统，实现对未来90天内的航班收益的精准实时预测，并结合优化算法指导航班计划编排。累积优化航班过万，提供过千万的边际贡献。

通过悠桦林的航线网络规划，实现了航线航班的自动化管理，同时利用算法优化模型飞机利用率有效提升了2%，全局航线编排时间由原先的几个小时缩短到了分钟级。

基于悠桦林强大的算法引擎共同开发城市轨道交通乘务系统，既符合当前的业务模式，又能有效提升轨道乘务的工时利用率，将有效工时率提升5%-10%。