• 業(yè)務(wù)場(chǎng)景

    汽車(chē)產(chǎn)業(yè)作為我國國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),產(chǎn)業(yè)鏈長(cháng)、關(guān)聯(lián)度高、就業(yè)面廣、消費拉動(dòng)大,在國民經(jīng)濟和社會(huì )發(fā)展中發(fā)揮著(zhù)重要作用。根據工信部數據,汽車(chē)工業(yè)對GDP增量的貢獻率超過(guò)16%。作為汽車(chē)后市場(chǎng)的零部件行業(yè),則是汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈的重要組成部分,與整車(chē)供應鏈相比,配件供應鏈管理的復雜度更高,其現存痛點(diǎn)與潛在挑戰將影響到汽車(chē)產(chǎn)業(yè)整體轉型升級的路徑與速度。

  • 業(yè)務(wù)挑戰

    所謂汽車(chē)零部件,是指構成汽車(chē)配件加工整體的各單元及服務(wù)于汽車(chē)配件加工的產(chǎn)品。從某種程度上講,汽車(chē)零部件的質(zhì)量決定了汽車(chē)整個(gè)生命周期質(zhì)量的可靠性和穩定性。根據德勤統計數據顯示,配件業(yè)務(wù)管理的品種數量巨大,平均一輛汽車(chē)大概由6000個(gè)零配件組成,一個(gè)全新車(chē)型大約能夠帶來(lái)2500-3000個(gè)左右的新配件品種,大多數車(chē)企需要管理超過(guò)30000個(gè)零配件SKU,其供應鏈管理面臨諸多挑戰。

  • 解決方案

    神州數碼通過(guò)零配件的生命周期、業(yè)務(wù)屬性等,對零配件進(jìn)行分類(lèi),并進(jìn)行分類(lèi)預測及優(yōu)化。首先,使用機器學(xué)習及人工智能算法預測配件需求,根據其零配件的不同類(lèi)別,選取模型算法庫中的適用模型,并經(jīng)過(guò)業(yè)務(wù)規則調整等形成最終預測結果;隨后,將需求預測結果與企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰略約束、業(yè)績(jì)指標約束、采購約束等條件相結合,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(mǎn)足率之間的平衡;最后,使用KPI指標監控模型效果及企業(yè)庫存指標,及時(shí)了解并且調整模型策略。

客戶(hù)價(jià)值

以某車(chē)企的14萬(wàn)個(gè)流通零件為例,基于供應鏈優(yōu)化解決方案,神州數碼助力該車(chē)企實(shí)現預測零配件總體預測精度提高3%左右,衰退期零配件(斷點(diǎn)件)和部分穩定期零配件(成熟件)等汽車(chē)配件的預測精度提高5%以上,零配件一次滿(mǎn)足率也保持在95%的水平。

  • 建立系統化、數據化的預測方法
    結合配件生命周期積累相應的歷史數據,神州數碼助力車(chē)企建立系統化、數據化的預測方法
  • 實(shí)現管理的進(jìn)一步升級
    幫助企業(yè)通過(guò)需求預測制定更加合理的生產(chǎn)計劃,實(shí)現供應鏈整體庫存管理的進(jìn)一步升級。

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