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，，，尊时凯龙人生就博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。。。

尊时凯龙人生就博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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