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客户档案
某主机厂现行零件的备货多依赖专家预测，为保障较高服务水平，执行做大预测了局，不计库存积压后果，造成高水位的库存。受车辆销售下滑影响，高库存积压景象日益严沉，且部门配件的服务水平低。

业务挑战

SKU数量重大且需要不不变

汽车后市场的订单量取决于零散的、随机的市场需要，且汽车零配件产品种类多。在使用频率方面，非标品和长尾件多，单个SKU消费频次低，产品的需要越发难以预测。

 

库存成本压力大

零配件的供给和配送受到季节性、周期性和区域性的影响。若是经销商和厂商保有大量库存以应对可能的零配件需要，则会导致大量的库存积压，库存成本高；反之，若是经销商和厂商不保有零配件库存，则会导致客户维建服务周期过长，导致客户流失。

 

整体供给和配送网络较为复杂

零配件的供给和配送网络涉及从经销商和OEM厂商发出订单需要，到现实的配件配送过程，其中涉及到多多主体和信息交互。汽车后市场的交货期随机性强、时限短，部门零部件产品工艺及原资料相对复杂，产品供给能力受产能及表部中断的影响度高，供给商交期不不变。

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解决规划

基于数据治理、数据索求、模型训练、战术利用等全周期数据价值挖掘流程蹬着势，bifa必发集团通过对供给商出产、供给链物流、库存流转等全流程进行数据采集和KPI监控，援手车企构建汽车零配件供给链的数据解决规划。

bifa必发集团通过零配件的性命周期、业务属性等，对零配件进行分类，并进行分类预测及优化。首先，使用机械进建及人为智能算法预测配件需要，凭据其零配件的分歧类别，拔取模型算法库中的合用模型，并经过业务规定调整等形成最终预测了局；随后，将需要预测了局与企业经营战术约束、业绩指标约束、采购约束等前提相结合，造订与企业适配的配件库存战术，把控降低库存与提高满足率之间的平衡；最后，使用KPI指标监控模型成效及企业库存指标，实时相识并且调整模型战术。


规划优势
  • 需要预测：
    别离对成熟件、新件、断点件别离构建模型并进行预测
  • 库存优化：
    设置安全库存，并构建服务水平和库存水位的仿真模型
  • 指标监控：
    构建KPI指标系统，对服务水平、WOH、库存水平、调拨功夫、供给商绩效蹬装响供给链绩效的KPI进行监控和本原分析
客户价值
精筹备件，优化库存

对某汽车配件售后服务部，关于汽车配件分销仓库订单预测和各级库存进行模型优化，库存预测精确度从92%提升至97%，助力数十万零配件库存优化；

库存水平和服务水平双增

优化后的配件库存水位远高于近况，确保了零配件一次满足率维持在95%，显著提升了客户中意度和服务响应速度；

指标监控，实时预警

针对预测精度、库存水平、WHO、服务水平等关键指标，成立了KPI指标监控系统，当出现异常时，实时报警和进行本原分析，并采取相应的战术；

安全库存查抄，自动触发补货

通过配件分销仓库订单预测和各级库存模型优化，实现安全库存动态调优，选取MIN-MAX补货战术，一旦幼于最幼值即可自动触发补货。

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