选择语言
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。
