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，，，，，，为包管较高服务水平，，，，，，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，，，，，，且部分配件的服务水平低。。。。。。

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，，，，，，则会导致客户维修服务周期过长，，，，，，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。。。。。。

解决方案

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，，，，，，w66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方案。。。。。。

w66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。。。。。。

方案优势

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，，，，，，并构建服务水平和库存水位的仿真模子
指标监控：
构建KPI指标系统，，，，，，对服务水平、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

对某汽车配件售后服务部，，，，，，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，，，，，，确保了零配件一次知足率坚持在95%，，，，，，显著提升了客户知足度和服务响应速率；；；；

指标监控，，，，，，实时预警

针对展望精度、库存水平、WHO、服务水一律要害指标，，，，，，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。。。。。。