• 首頁
• 產(chǎn)品及服務
• 行業(yè)解決方案
• 合作伙伴
• 投資者關(guān)系
• 關(guān)于必發(fā)集團

• AI
• 數(shù)據(jù)
• 云
• 基礎(chǔ)架構(gòu)軟硬件
• 物聯(lián)網(wǎng)

• 行業(yè)解決方案

• 合作伙伴

• 投資者關(guān)系

• 關(guān)于必發(fā)集團

SKU數(shù)量龐大且需求不穩(wěn)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(chǎn)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(chǎn)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(jié)性、周期性和區(qū)域性的影響。如果經(jīng)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(jīng)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。

?

整體供應和配送網(wǎng)絡較為復雜

零配件的供應和配送網(wǎng)絡涉及從經(jīng)銷商和OEM廠商發(fā)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(chǎn)品工藝及原材料相對復雜，產(chǎn)品供應能力受產(chǎn)能及外部中斷的影響度高，供應商交期不穩(wěn)定。

基于數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)探索、模型訓練、策略應用等全周期數(shù)據(jù)價值挖掘流程等優(yōu)勢，必發(fā)集團數(shù)碼通過對供應商生產(chǎn)、供應鏈物流、庫存流轉(zhuǎn)等全流程進行數(shù)據(jù)采集和KPI監(jiān)控，幫助車企構(gòu)建汽車零配件供應鏈的數(shù)據(jù)解決方案。

必發(fā)集團數(shù)碼通過零配件的生命周期、業(yè)務屬性等，對零配件進行分類，并進行分類預測及優(yōu)化。首先，使用機器學習及人工智能算法預測配件需求，根據(jù)其零配件的不同類別，選取模型算法庫中的適用模型，并經(jīng)過業(yè)務規(guī)則調(diào)整等形成最終預測結(jié)果；隨后，將需求預測結(jié)果與企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略約束、業(yè)績指標約束、采購約束等條件相結(jié)合，制定與企業(yè)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(jiān)控模型效果及企業(yè)庫存指標，及時了解并且調(diào)整模型策略。

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

優(yōu)化后的配件庫存水位遠高于現(xiàn)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；

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

通過配件分銷倉庫訂單預測和各級庫存模型優(yōu)化，實現(xiàn)安全庫存動態(tài)調(diào)優(yōu)，采用MIN-MAX補貨策略，一旦小于最小值即可自動觸發(fā)補貨。