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            3. 


            


            



            Z6尊龍
            




            
 	
            
		
	
            
	
            
	     
		
            
			
			
		
            
	  
		
            
			
			
		
            
	  
		
            
			
			
		
            
	  
		
            
			
			
		
            
	  
		
            
			
			
		
            
	   
            
 
            

            
    	    
	    
		

            
 
    
            

            

            

            

            客戶檔案
            

            某主機廠現行零件的備貨多依賴專家預測，為保證較高服務水平，執行做大預測結果，不計庫存積壓后果，造成高水位的庫存。受車輛銷售下滑影響，高庫存積壓現象日益嚴重，且部分配件的服務水平低。
            

            

            

            

            
 
 
    
            

            

            

            業務挑戰
            

            

            SKU數量龐大且需求不穩定
            

            汽車后市場的訂單量取決于零散的、隨機的市場需求，且汽車零配件產品種類多。在使用頻率方面，非標品和長尾件多，單個SKU消費頻次低，產品的需求更加難以預測。
            

            ?
            

            庫存成本壓力大
            

            零配件的供應和配送受到季節性、周期性和區域性的影響。如果經銷商和廠商保有大量庫存以應對可能的零配件需求，則會導致大量的庫存積壓，庫存成本高；反之，如果經銷商和廠商不保有零配件庫存，則會導致客戶維修服務周期過長，導致客戶流失。
            

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            整體供應和配送網絡較為復雜
            

            零配件的供應和配送網絡涉及從經銷商和OEM廠商發出訂單需求，到實際的配件配送過程，其中涉及到眾多主體和信息交互。汽車后市場的交貨期隨機性強、時限短，部分零部件產品工藝及原材料相對復雜，產品供應能力受產能及外部中斷的影響度高，供應商交期不穩定。
            

            

            

            

            
 
 
    
            

            

            

            

            

            

            

            

            

            

            解決方案
            

            

            基于數據治理、數據探索、模型訓練、策略應用等全周期數據價值挖掘流程等優勢，Z6尊龍數碼通過對供應商生產、供應鏈物流、庫存流轉等全流程進行數據采集和KPI監控，幫助車企構建汽車零配件供應鏈的數據解決方案。
            

            Z6尊龍數碼通過零配件的生命周期、業務屬性等，對零配件進行分類，并進行分類預測及優化。首先，使用機器學習及人工智能算法預測配件需求，根據其零配件的不同類別，選取模型算法庫中的適用模型，并經過業務規則調整等形成最終預測結果；隨后，將需求預測結果與企業經營戰略約束、業績指標約束、采購約束等條件相結合，制定與企業適配的配件庫存策略，把控降低庫存與提高滿足率之間的平衡；最后，使用KPI指標監控模型效果及企業庫存指標，及時了解并且調整模型策略。
            

            

            

            

            

            
 
 
    
            

            

            

            方案優勢
            

            

            

              

            • 

              

              需求預測：
              
分別對成熟件、新件、斷點件分別構建模型并進行預測
              

              

              • 

            • 

              

              庫存優化：
              
設置安全庫存，并構建服務水平和庫存水位的仿真模型
              

              

              • 

            • 

              

              指標監控：
              
構建KPI指標體系，對服務水平、WOH、庫存水平、調撥時間、供應商績效等影響供應鏈績效的KPI進行監控和根源分析
              

              

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            客戶價值
            

            

            精準備件，優化庫存
            

            對某汽車配件售后服務部，關于汽車配件分銷倉庫訂單預測和各級庫存進行模型優化，庫存預測精確度從92%提升至97%，助力數十萬零配件庫存優化；
            

            庫存水平和服務水平雙增
            

            優化后的配件庫存水位遠高于現狀，確保了零配件一次滿足率保持在95%，顯著提升了客戶滿意度和服務響應速度；
            

            指標監控，及時預警
            

            針對預測精度、庫存水平、WHO、服務水平等關鍵指標，建立了KPI指標監控體系，當出現異常時，及時報警和進行根源分析，并采取相應的策略；
            

            安全庫存檢查，自動觸發補貨
            

            通過配件分銷倉庫訂單預測和各級庫存模型優化，實現安全庫存動態調優，采用MIN-MAX補貨策略，一旦小于最小值即可自動觸發補貨。
            

            

            

            

            
 




            
	

            



            
	
            
	
            
		
            
		
            
			
		
            
		
            
			倒計時 5 秒
		
            
	
            

            






            
	
            
	
            
		
            
		
	
            

            





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