上海某汽车厂售后配件库存优化 - 行业案例

客户档案

某主机厂现行零件的备货多依赖专家展望，，，，，为包管较高效劳水平，，，，，执行做大展望效果，，，，，不计库存积压效果，，，，，造成高水位的库存。。。。。。受车辆销售下滑影响，，，，，高库存积压征象日益严重，，，，，且部分派件的效劳水平低。。。。。。

营业挑战

SKU数目重大且需求不稳固

汽车后市场的订单量取决于零星的、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消耗频次低，，，，，产品的需求越发难以展望。。。。。。

库存本钱压力大

零配件的供应和配送受到季节性、周期性和区域性的影响。。。。。。若是经销商和厂商保有大宗库存以应对可能的零配件需求，，，，，则会导致大宗的库存积压，，，，，库存本钱高；；；；；；反之，，，，，若是经销商和厂商不保有零配件库存，，，，，则会导致客户维修效劳周期过长，，，，，导致客户流失。。。。。。

整体供应和配送网络较为重大

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，，，，，到现实的配件配送历程，，，，，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质料相对重大，，，，，产品供应能力受产能及外部中止的影响度高，，，，，供应商交期不稳固。。。。。。

解决计划

基于数据治理、数据探索、模子训练、战略应用等全周期数据价值挖掘流程等优势，，，，，永利集团通过对供应商生产、供应链物流、库存流转等全流程举行数据收罗和KPI监控，，，，，资助车企构建汽车零配件供应链的数据解决计划。。。。。。

永利集团通过零配件的生命周期、营业属性等，，，，，对零配件举行分类，，，，，并举行分类展望及优化。。。。。。首先，，，，，使用机械学习及人工智能算法展望配件需求，，，，，凭证其零配件的差别种别，，，，，选取模子算法库中的适用模子，，，，，并经由营业规则调解等形成最终展望效果；；；；；；随后，，，，，将需求展望效果与企业谋划战略约束、业绩指标约束、采购约束等条件相连系，，，，，制订与企业适配的配件库存战略，，，，，把控降低库存与提高知足率之间的平衡；；；；；；最后，，，，，使用KPI指标监控模子效果及企业库存指标，，，，，实时相识并且调解模子战略。。。。。。

计划优势

需求展望：
划分对成熟件、新件、断点件划分构建模子并举行展望
库存优化：
设置清静库存，，，，，并构建效劳水平和库存水位的仿真模子
指标监控：
构建KPI指标系统，，，，，对效劳水平、WOH、库存水平、挑唆时间、供应商绩效等影响供应链绩效的KPI举行监控和泉源剖析

客户价值

精准备件，，，，，优化库存

对某汽车配件售后效劳部，，，，，关于汽车配件分销客栈订单展望和各级库存举行模子优化，，，，，库存展望准确度从92%提升至97%，，，，，助力数十万零配件库存优化；；；；；；

库存水平和效劳水平双增

优化后的配件库存水位远高于现状，，，，，确保了零配件一次知足率坚持在95%，，，，，显著提升了客户知足度和效劳响应速率；；；；；；

指标监控，，，，，实时预警

针对展望精度、库存水平、WHO、效劳水一律要害指标，，，，，建设了KPI指标监控系统，，，，，当泛起异常时，，，，，实时报警和举行泉源剖析，，，，，并接纳响应的战略；；；；；；

清静库存检查，，，，，自动触发补货

通过配件分销客栈订单展望和各级库存模子优化，，，，，实现清静库存动态调优，，，，，接纳MIN-MAX补货战略，，，，，一旦小于最小值即可自动触发补货。。。。。。