供应链：先仿真，再决策
补货、排产、项目排期这类决策，赌错了就是真金白银。我们用数字孪生仿真 + 领域模型 + 人工确认门的组合，让供应链决策从「凭经验拍脑袋」变成「先算清楚再执行」。
sim-brain：七场景数字孪生平台
四层架构：接入层（REST / WebSocket / MCP / CLI）→ AI 大脑（规则引擎 + LLM 分级确权，L1/L2/L3）→ 数字孪生（快照 / 增量 / 事件 / KPI 推送）→ 算法层（CPM / EOQ / 报童解析解 + CP-SAT / NSGA-II，JSPLib / PSPLib 基准验证）。
补货场景：端到端决策编排实例
库存状态→
异常检测→
SS/ROP/EOQ 策略生成→
库存仿真 what-if→
护栏审查→
人工确认门→
指令下发
异常检测→
SS/ROP/EOQ 策略生成→
库存仿真 what-if→
护栏审查→
人工确认门→
指令下发
领域模型兜底
安全库存 / 再订货点 / 经济订货量解析模型 + 仿真器，LLM 只在插槽处出建议。
决策护栏
数值溯源、硬约束校验、越权拦截、来源标注——建议必须可解释、可追责。
人工确认门
常规自动流转，激增等高风险场景强制人工确认，责任边界清晰。
与 DomainLLM 联动
补货场景的完整资产已进入 DomainLLM 训练体系：工具调用轨迹可转 UDDF v2.0 训练数据，决策评测集含 5 维度评分与红线校验——持续把「老师傅经验」变成可训练、可评测的领域模型能力。
适合谁
贸易 / 制造 / 电商供应链团队：想降低呆滞与缺货、想让计划员把时间花在例外处理而不是重复计算。