饮料案例研究 饮料 饮料的销售量对季节和天气的变化非常敏感，这对预测和管理是一个挑战。 通过利用人工智能和统计方法，该公司为其客户公司量身定制了一个销售需求管理模式，并进行操作。 这个模型能够分析和预测需求的变化，这使得公司能够优化库存水平，防止缺货和库存过剩。 通过使用先进的分析方法，该公司能够提高预测的准确性，并尽量减少外部因素，如天气和季节性对其销售的影响。 因此，该公司能够为其客户提供可靠和高效的服务，这反过来又帮助他们更有效地管理其库存并提高其整体业务绩效。 行业 饮料制造机 业务描述 软饮料的生产和销售 简介模块 需求预测（人工智能和统计）| 销售计划 补货计划 | 补货计划 供应计划| 生产计划| 库存管理 | 分析与报告 挑战 "A公司 "是一家领先的饮料制造商，专门从事 "按库存生产"，在有效预测其数百个SKU的需求方面面临挑战。 目前使用Excel的方法导致预测的准确性很低，使其难以正确管理库存。 这导致了缺货情况、库存过剩和过期产品等问题。 产品过期时间短，进一步加剧了这些挑战。 此外，公司经常收到大型超市和便利店因突然促销而发出的紧急订单，这需要大量时间和精力来相应调整生产计划。 办法 需求预测 将天气信息和促销数据纳入需求预测过程，再加上人工智能（机器学习）的使用，可以帮助A公司防止短缺并提高预测的准确性。人工智能引擎将各种输入数据，如气象信息、假期信息、经济指数和折扣率，都考虑在内。 T³SmartSCM的BF模块利用机器学习作为需求预测的关键方法，进行更准确的预测，从而实现更好的库存管理，减少因库存过多或缺货造成的浪费。 该公司将传统预测方法的性能与统计模型和人工智能模型的性能进行比较，并自动选择最准确的数据作为销售规划的参考值。 这提高了预测的准确性，帮助公司做出更明智的决定。 系统自动将Excel、统计模型和人工智能模型三种情况下的最准确数据作为销售计划的基线预测（参考值）。 这确保了公司始终使用最准确的预测数据进行销售规划，从而更容易优化库存，减少浪费，并提高整体效率。 销售计划 在制定基于需求预测的销售计划时，公司可以考虑其商业伙伴（零售店）的销售促进数据，以做出更明智的决定。 这使公司能够根据不断变化的市场条件及时调整计划，如特别促销或活动，确保公司能够始终满足客户需求。 此外，通过整合商业伙伴的销售促进数据，公司可以更好地将其库存和生产与每个零售店的具体需求相结合，从而更有效地利用资源和提高客户满意度。 仓库管理 为了有效管理库存中的数千种产品，A公司根据其销售特点、客户偏好和产品重要性对其进行分类。 通过将产品分为几十个产品组，公司可以为每个组实施有针对性的销售策略和安全库存政策。 这有助于防止库存短缺和过剩，因为公司可以根据每个产品组的独特需求调整其库存水平。 此外，公司通过根据库存等级管理库存量来优化其库存。 这确保了重要性较高或客户需求较高的产品被优先考虑，而需求较低的产品则被相应管理。 这种方法使公司能够保持最佳库存水平，减少浪费，并提高整体效率。 投资回报 通过实施基于每个产品组的规则和每个产品的需求计划的补货计划和库存管理计划，A公司现在能够有效防止缺货和库存过剩。 这种方法使公司能够优化库存水平，在不失去潜在销售机会的情况下实现利润最大化。 需求预测的自动化使公司能够更快、更准确地按项目和业务伙伴管理库存计算，取代了以前的Excel方法。 这反过来又使公司能够为每个工厂制定一个现实的生产计划，并考虑到所有限制因素，如设置变化、可用库存和资源能力。 此外，该公司现在可以更有效地处理由促销活动的紧急订单引起的人工变化，确保库存和生产可以及时有效地调整。 案例研究 生物技术 通过模拟销售目标、库存补充计划和供应活动，我们已经能够生成一个可行的供应计划，最终将防止缺货和产品退货。销售计划 - 分析和报告 石油化工 供应链计划系统可以模拟涉及各种原材料供应及其价格的各种情况，并提出在保持足够供应以满足需求的同时实现利润最大化的最佳方案。基线预测（人工智能和统计）|销售计划|供应计划|工厂计划|分析和报告
