• 业务场景

    汽车产业作为我国国民经济的支柱产业,产业链长、关联度高、就业面广、消费拉动大,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。根据工信部数据,汽车工业对GDP增量的贡献率超过16%。作为汽车后市场的零部件行业,则是汽车产业链的重要组成部分,与整车供应链相比,配件供应链管理的复杂度更高,其现存痛点与潜在挑战将影响到汽车产业整体转型升级的路径与速度。

  • 业务挑战

    所谓汽车零部件,是指构成汽车配件加工整体的各单元及服务于汽车配件加工的产品。从某种程度上讲,汽车零部件的质量决定了汽车整个生命周期质量的可靠性和稳定性。根据德勤统计数据显示,配件业务管理的品种数量巨大,平均一辆汽车大概由6000个零配件组成,一个全新车型大约能够带来2500-3000个左右的新配件品种,大多数车企需要管理超过30000个零配件SKU,其供应链管理面临诸多挑战。

  • 解决方案

    神州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。

客户价值

以某车企的14万个流通零件为例,基于供应链优化解决方案,神州数码助力该车企实现预测零配件总体预测精度提高3%左右,衰退期零配件(断点件)和部分稳定期零配件(成熟件)等汽车配件的预测精度提高5%以上,零配件一次满足率也保持在95%的水平。

  • 建立系统化、数据化的预测方法
    结合配件生命周期积累相应的历史数据,神州数码助力车企建立系统化、数据化的预测方法
  • 实现管理的进一步升级
    帮助企业通过需求预测制定更加合理的生产计划,实现供应链整体库存管理的进一步升级。

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