• 客户档案
    某主机厂现行零件的备货多依赖专家预测，，，为保证较高服务水平，，执行做大预测结果，，，不计库存积压后果，，造成高水位的库存。。受车辆销售下滑影响，，，，高库存积压现象日益严重，，，，且部分配件的服务水平低。。。。

    业务挑战

    SKU数量庞大且需求不稳定

    汽车后市场的订单量取决于零散的、、、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消费频次低，，产品的需求更加难以预测。。。。

     

    库存成本压力大

    零配件的供应和配送受到季节性、、、周期性和区域性的影响。。。如果经销商和厂商保有大量库存以应对可能的零配件需求，，则会导致大量的库存积压，，，库存成本高；反之，，如果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复杂

    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，，，，到实际的配件配送过程，，，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材料相对复杂，，，，产品供应能力受产能及外部中断的影响度高，，供应商交期不稳定。。。

    解决方案

    基于数据治理、、、数据探索、、模型训练、、策略应用等全周期数据价值挖掘流程等优势，，，，尊龙凯时数码通过对供应商生产、、供应链物流、、、、库存流转等全流程进行数据采集和KPI监控，，，帮助车企构建汽车零配件供应链的数据解决方案。。

    尊龙凯时数码通过零配件的生命周期、、、业务属性等，，对零配件进行分类，，，并进行分类预测及优化。。首先，，，，使用机器学习及人工智能算法预测配件需求，，，根据其零配件的不同类别，，选取模型算法库中的适用模型，，并经过业务规则调整等形成最终预测结果；随后，，将需求预测结果与企业经营战略约束、、、业绩指标约束、、、采购约束等条件相结合，，制定与企业适配的配件库存策略，，把控降低库存与提高满足率之间的平衡；最后，，使用KPI指标监控模型效果及企业库存指标，，及时了解并且调整模型策略。。。。


    方案优势
    • 需求预测：
      分别对成熟件、、、、新件、、、、断点件分别构建模型并进行预测
    • 库存优化：
      设置安全库存，，并构建服务水平和库存水位的仿真模型
    • 指标监控：
      构建KPI指标体系，，，，对服务水平、、、WOH、、库存水平、、、调拨时间、、供应商绩效等影响供应链绩效的KPI进行监控和根源分析
    客户价值
    精准备件，，，优化库存

    对某汽车配件售后服务部，，，关于汽车配件分销仓库订单预测和各级库存进行模型优化，，，，库存预测精确度从92%提升至97%，，，，助力数十万零配件库存优化；

    库存水平和服务水平双增

    优化后的配件库存水位远高于现状，，，确保了零配件一次满足率保持在95%，，，显著提升了客户满意度和服务响应速度；

    指标监控，，及时预警

    针对预测精度、、库存水平、、、WHO、、、服务水平等关键指标，，建立了KPI指标监控体系，，，当出现异常时，，及时报警和进行根源分析，，，并采取相应的策略；

    安全库存检查，，，自动触发补货

    通过配件分销仓库订单预测和各级库存模型优化，，，实现安全库存动态调优，，，，采用MIN-MAX补货策略，，一旦小于最小值即可自动触发补货。。。。

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