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  • 销售预测

    痛点:大宗材料的价格波动完全无迹可寻?无法捕捉产品爆款的征兆导致脱销、错失大好商机?有些优秀销售的商机转化成功率特别高,他的经验却很难推广?

    智慧决策:获取外部来源数据如经济人口环境数据、天气数据、证券市场数据,及内部来源数据如CRM系统、销售订单系统、库存系统、电商网站系统等数据,运用机器学习技术发现不同类型产品的销售波动与分布模式,动态预测各明细产品在不同区域、不同渠道的销售趋势。

    智能排产

    痛点:制定排产计划时如何兼顾销售订单修改、临时生产任务、物料供应不及时、返工、设备故障、生产事故等事件的影响?

    智慧决策:根据可获取制造过程数据的广度与深度,建立多层级的智能排产模型,从历史数据中发现排产的关键影响因素,并将随机影响生产的事件纳入模型分析范围,动态提供最优排产计划。

    生产过程优化

    痛点:生产过程中存在大量需要依赖丰富经验才能决策的问题,如各道工序投料的余数问题、设备的最优保养策略、产成品装载容器的最合理数量、质量监测的最佳抽样方法等。

    智慧决策:针对特定生产过程优化的应用场景,结合可获得生产过程数据的广度与深度, 综合运用机器学习与最优化算法,提供动态的最优策略。

    智能采购

    痛点:应该如何设置安全库存以平衡成本与供应安全?物料需求不准确导致采购过多或过少怎么办?如何在战略性采购与临时性采购之间取得平衡?综合库存周转率低于行业平均水平怎么办?

    智慧决策:通过机器学习技术,在需求计划、采购政策与采购员历史采购行为等各种数据的基础上,形成最优的采购模式、推送日常采购建议,从而在保证物料供应安全水平不变、甚至提高的前提下,有效降低长期库存余额、提高库存周转率,取得全局最优的供应绩效。

    物流优化

    痛点:在配送目的地分布且配送量确定的情况下,最佳的配送路线是什么?当销售量在波动时,物流车辆、人员及路线如何动态适应?补货策略如何兼顾物流效率与成本?

    智慧决策:从物流的源头——销售预测建模入手,提高物流配送需求预测的动态准确性,并运用最优化算法将不同SKU在不同时段的消耗速度与物流的产能、仓储空间、网点布局与店内陈列空间等因素综合在一起,计算获得动态最优的物流方案。

    智能分类

    痛点:无法精准定位消费者或客户?产品的最大卖点到底是什么?产品如何与特定客户匹配?库存物料如何进行分类管理以便适应不同的周转速率及仓储成本?如何对供应商进行分类管理以持续缩短采购时间与采购成本?

    智慧决策:分类问题是所有智慧决策的前置问题,错误的分类将在牛鞭效应下扩大低效供应链的损失。通过客户购买行为及其它静态信息对客户进行动态分类,有助于更准确地预测销售、有效地营销;结合产品属性、挖掘销售记录,实现对产品的动态细分,有助于制定更好的产品投放策略与精准营销方案;通过供应商历史交付行为及其它静态信息进行动态分类,有助于更快速、低成本地安排采购计划。