适用于 DecisioWorks v1.4.0

目标与规则控制：把企业取舍带入求解

APS 的关键难点，是让企业的取舍准确进入模型。交期、库存、负荷、切换、稳定性和风险不可能同时无限改善；如果系统不知道当前更重视什么，也不知道哪些现场条件必须遵守，就容易出现“排出来没人敢用、不能用、用不久”。

三类内容分别表达

类型	回答的问题	承载位置	示例
结构约束	客观上能不能做	标准数据接口	工艺顺序、产能、班制、BOM、批量
管理目标	方案更偏向什么	`objective_system`	交付、负荷、等待、库存、切换
现场规则	当前场景怎样控制	`marginal_control`	瓶颈保护、优先窗口、禁止条件、资源额度

把三类内容混在算法代码中，会造成规则来源不清、变化难维护、结果无法解释。分开表达后，每次调整都能说明是谁提出、作用于什么对象、何时生效以及怎样影响结果。

目标项包含语义名称、优化方向、权重、对象范围、粒度和审计材料。权重表达相对取舍，实际成本和业务量应通过对应指标读取。调整权重前，应先确认目标方向和单位，再通过基线与重算观察具体对象变化。

marginal_control 用于表达客户或现场确认的规则、瓶颈、共识和平衡信号。例如保护某个瓶颈工作中心、限制局部调整范围、给紧急任务保留资源，或禁止某类相邻切换。规则需要明确作用范围和有效期，避免永久固化一次性经验。

规则还需要说明采用方式：硬约束限定可行范围，软偏好参与方案取舍，建议或反馈信号交由后续动作处理。具体支持哪一种方式，取决于所选能力及其模型适配。配置被读取不等于已经成为求解约束，应结合规则映射、运行审计和结果核对确认是否生效。

当交期优先与减少切换冲突，或者紧急插单与冻结窗口冲突时，系统不应隐藏矛盾。应通过目标比较、规则命中和对象级结果展示代价，再由责任人确认取舍。优化的价值在于让冲突及其代价可见，支持责任人完成取舍。