智慧供應鏈管理解決方案，以云洲鏈、產業(yè)大數(shù)據(jù)和工業(yè)智能算法模型為基礎，面向離散行業(yè)研發(fā)、生產、流通、銷售、售后全場景，提供以預測能力為核心的國際一流產品和解決方案，助力本土企業(yè)增強核心競爭力，形成產業(yè)鏈和創(chuàng)新鏈雙促雙融的新模式。

　　新車銷售中客戶增購和換購比例的增加，同時客戶對售后服務質量的關注空前高漲，并直接影響購車決策，備件業(yè)務作為確?？蛻舴账降年P鍵之一，在汽車企業(yè)整體銷售業(yè)績的重要性正直線提升。

方案優(yōu)勢

　　以精準需求預測為基礎，結合多層級庫存優(yōu)化策略，有效降低整體庫存水平；自動生成采購計劃，全過程監(jiān)控運行優(yōu)化效果，助力企業(yè)降本增效

全面行業(yè)數(shù)據(jù)融合

　　·唯一擁有汽車行業(yè)準確數(shù)據(jù)的企業(yè)
·多家知名企業(yè)的豐富實戰(zhàn)經驗

精準需求預測：人工智能驅動

　　·海量數(shù)據(jù)+智能算法的組合
·打通了預測、補貨、庫存等的全鏈條，為企業(yè)的提供可落地、可量化、可解釋的一體化方案

多層級庫存優(yōu)化

　　·合理化整體庫存水平，提升供應鏈精度及效率
·從數(shù)據(jù)到覺得全供應鏈閉環(huán)服務能力
·多名高校教授和博士團隊

　　

　　

方案架構

• 業(yè)務架構

　　

滿足企業(yè)備件服務全生命周期管理

　　圍繞備件業(yè)務場景，打造四大業(yè)務功能領域，為別為：備件需求預測、庫存優(yōu)化、采購計劃、績效分析與模擬，以數(shù)智平臺為基礎三大引擎為支撐，打通售后備件供應鏈上下游，助力售后業(yè)務全方位提升。

業(yè)務場景

需求預測

　　·平臺基于時間序列分析法以及機器學習預測、循環(huán)神經網絡預測等多種AI算法，統(tǒng)籌考慮生命周期、銷量、氣候、地域、政策等多維特征數(shù)據(jù)，建立多因素關聯(lián)模型，形成預測建模的“范式”，有效提升需求預測精準度。

多級庫存優(yōu)化

　　·平臺可對多層級倉儲建模分析，通過智能算法優(yōu)化供應網絡結構，自動選擇最佳庫存策略，動態(tài)調整各倉儲安全庫存水位。實現(xiàn)全局優(yōu)化，縮短訂貨提前期、減少總備貨量，從而有效降低庫存成本。

自動推送采購計劃

　　·平臺可自動生成推薦的采購計劃，實現(xiàn)“一鍵補貨”，支持庫存預警、補貨策略動態(tài)調整，使補貨流程可監(jiān)控、可調配。在提高制定計劃效率的同時，顯著降低對人員經驗的依賴。

績效分析與模擬

　　·計劃仿真與回測功能，可對預測效果進行預判及調整，并對歷史預測結果進行分析與回測，校準優(yōu)化輸出結果，實現(xiàn)流程優(yōu)化閉環(huán)。平臺還可根據(jù)企業(yè)個性化需求，生成可視化績效看板，對關鍵指標進行實時監(jiān)控。

　　

　　

實踐案例

SPP-售后供應鏈的備件需求預測及倉儲采購產品

　　通過系統(tǒng)對接獲取備件訂單，對多源異構的訂單數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)治理形成可信數(shù)據(jù)流。對比人工模式，可縮短計劃工作時長約60 %。 統(tǒng)籌考慮物料備件生命周期、銷量、促銷活動、氣候、政策、地域特征等因素，需求預測準確率較人工經驗預測提升約30%。 基于精準的需求預測，對供應鏈各環(huán)節(jié)綜合考慮，同步優(yōu)化所有倉儲節(jié)點庫存，使整體庫存成本降低月20%。 通過以上，助力企業(yè)提高運營質量、降低企業(yè)成本，提高管理效率，減少資源浪費，幫助企業(yè)更好樹立市場競爭壁壘，提高企業(yè)綜合實力。