智慧供应链管理解决方案，以云洲链、产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，提供以预测能力为核心的国际一流产品和解决方案，助力本土企业增强核心竞争力，形成产业链和创新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，同时客户对售后服务质量的关注空前高涨，并直接影响购车决策，备件业务作为确保客户服务水平的关键之一，在汽车企业整体销售业绩的重要性正直线提升。

方案优势

　　以精准需求预测为基础，结合多层级库存优化策略，有效降低整体库存水平；自动生成采购计划，全过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
·多家知名企业的丰富实战经验

精准需求预测：人工智能驱动

　　·海量数据+智能算法的组合
·打通了预测、补货、库存等的全链条，为企业的提供可落地、可量化、可解释的一体化方案

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服务能力
·多名高校教授和博士团队

　　

　　

方案架构

• 业务架构

　　

满足企业备件服务全生命周期管理

　　围绕备件业务场景，打造四大业务功能领域，为别为：备件需求预测、库存优化、采购计划、绩效分析与模拟，以数智平台为基础三大引擎为支撑，打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

　　·平台基于时间序列分析法以及机器学习预测、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、地域、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分析，通过智能算法优化供应网络结构，自动选择最佳库存策略，动态调整各仓储安全库存水位。实现全局优化，缩短订货提前期、减少总备货量，从而有效降低库存成本。

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、补货策略动态调整，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。

绩效分析与模拟

　　·计划仿真与回测功能，可对预测效果进行预判及调整，并对历史预测结果进行分析与回测，校准优化输出结果，实现流程优化闭环。平台还可根据企业个性化需求，生成可视化绩效看板，对关键指标进行实时监控。

　　

　　

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。对比人工模式，可缩短计划工作时长约60 %。 统筹考虑物料备件生命周期、销量、促销活动、气候、政策、地域特征等因素，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，使整体库存成本降低月20%。 通过以上，助力企业提高运营质量、降低企业成本，提高管理效率，减少资源浪费，帮助企业更好树立市场竞争壁垒，提高企业综合实力。