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智慧供应链治理解决计划
智慧供应链治理解决计划 ，以云洲链、工业大数据和工业智能算法模型为基础 ，面向离散行业研发、生产、流通、销售、售后全场景 ，提供以预测能力为焦点的国际一流产品息争决计划 ，助力本土企业增强焦点竞争力 ，形成工业链和立异链双促双融的新模式。
新车销售中客户增购和换购比例的增加 ，同时客户对售后效劳质量的关注空前高涨 ，并直接影响购车决策 ，备件业务作为确�？突Ю退降囊χ� ，在汽车企颐魅整体销售业绩的重要性正直线提升。
计划优势
以精准需求预测为基础 ，结合多层级库存优化战略 ，有效降低整体库存水平；自动生成采购计划 ，全历程监控运行优化效果 ，助力企业降本增效
全面行业数据融合
·唯一拥有汽车行业准确数据的企业
·多家知名企业的富厚拭魅战经验
精准需求预测：人工智能驱动
·海量数据+智能算法的组合
·买通了预测、补货、库存等的全链条 ，为企业的提供可落地、可量化、可解释的一体化计划
多层级库存优化
·合理化整体库存水平 ，提升供应链精度及效率
·从数据到觉得全供应链闭环效劳能力
·多名高校教授和博士团队
计划架构
- 业务架构
满足企业备件效劳全生命周期治理
围绕备件业务场景 ，打造四大业务功效领域 ，为别为：备件需求预测、库存优化、采购计划、绩效剖析与模拟 ，以数智平台为基础三大引擎为支撑 ，买通售后备件供应链上下游 ，助力售后业务全方位提升。
业务场景
需求预测
·平台基于时间序列剖析法以及机械学习预测、循环神经网络预测等多种AI算法 ，统筹考虑生命周期、销量、气候、地区、政策等多维特征数据 ，建立多因素关联模型 ，形成预测建模的“范式” ，有效提升需求预测精准度。
多级库存优化
·平台可对多层级仓储建模剖析 ，通过智能算法优化供应网络结构 ，自动选择最佳库存战略 ，动态调解各仓储宁静库存水位。实现全局优化 ，缩短订货提前期、减少总备货量 ，从而有效降低库存本钱。
自动推送采购计划
·平台可自动生成推荐的采购计划 ，实现“一键补货” ，支持库存预警、补货战略动态调解 ，使补货流程可监控、可调配。在提高制定计划效率的同时 ，显著降低对人员经验的依赖。
绩效剖析与模拟
·计划仿真与回测功效 ，可对预测效果进行预判及调解 ，并对历史预测结果进行剖析与回测 ，校准优化输出结果 ，实现流程优化闭环。平台还可凭据企业个性化需求 ，生成可视化绩效看板 ，对要害指标进行实时监控。
实践案例
SPP-售后供应链的备件需求预测及仓储采购产品
通过系统对接获取备件订单 ，对多源异构的订单数据进行数据治理形成可信数据流。比照人工模式 ，可缩短计划事情时长约60 %。 统筹考虑物料备件生命周期、销量、促销运动、气候、政策、地区特征等因素 ，需求预测准确率较人工经验预测提升约30%。 基于精准的需求预测 ，对供应链各环节综合考虑 ，同步优化所有仓储节点库存 ，使整体库存本钱降低月20%。 通过以上 ，助力企业提高运营质量、降低企业本钱 ，提高治理效率 ，减少资源浪费 ，资助企业更好树立市场竞争壁垒 ，提高企业综合实力。
