上海某汽车厂售后配件库存优化 - 行业案例

客户档案

某主机厂现行零件的备货多依赖专家展望，，，，为包管较高服务水平，，，，执行做大展望效果，，，，不计库存积压效果，，，，造成高水位的库存。。。。。。受车辆销售下滑影响，，，，高库存积压征象日益严重，，，，且部分配件的服务水平低。。。。。。

营业挑战

SKU数目重大且需求不稳固

汽车后市场的订单量取决于零星的、随机的市场需求，，，，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消耗频次低，，，，产品的需求越发难以展望。。。。。。

库存本钱压力大

零配件的供应和配送受到季节性、周期性和区域性的影响。。。。。。若是经销商和厂商保有大宗库存以应对可能的零配件需求，，，，则会导致大宗的库存积压，，，，库存本钱高；；；；；反之，，，，若是经销商和厂商不保有零配件库存，，，，则会导致客户维修服务周期过长，，，，导致客户流失。。。。。。

整体供应和配送网络较为重大

零配件的供应和配送网络涉及从经销商和OEM厂商发出订单需求，，，，到现实的配件配送历程，，，，其中涉及到众多主体和信息交互。。。。。。汽车后市场的交货期随机性强、时限短，，，，部分零部件产品工艺及原质料相对重大，，，，产品供应能力受产能及外部中止的影响度高，，，，供应商交期不稳固。。。。。。

解决方案

基于数据治理、数据探索、模子训练、战略应用等全周期数据价值挖掘流程等优势，，，，来利国际app通过对供应商生产、供应链物流、库存流转等全流程举行数据收罗和KPI监控，，，，资助车企构建汽车零配件供应链的数据解决方案。。。。。。

来利国际app通过零配件的生命周期、营业属性等，，，，对零配件举行分类，，，，并举行分类展望及优化。。。。。。首先，，，，使用机械学习及人工智能算法展望配件需求，，，，凭证其零配件的差别种别，，，，选取模子算法库中的适用模子，，，，并经由营业规则调解等形成最终展望效果；；；；；随后，，，，将需求展望效果与企业谋划战略约束、业绩指标约束、采购约束等条件相连系，，，，制订与企业适配的配件库存战略，，，，把控降低库存与提高知足率之间的平衡；；；；；最后，，，，使用KPI指标监控模子效果及企业库存指标，，，，实时相识并且调解模子战略。。。。。。

方案优势