石油化工案例研究 石油化工 在价格波动较大的化工产品市场，迅速反应是实现利润最大化的关键。 通过同步销售、供应和库存业务，计划（Plan）、执行（Do）、评估（Check）和改进（Act）可以快速进行。 行业 石油化工制造商 业务描述 石油化工产品的生产和销售 安装模块 需求预测（统计）｜销售计划｜供应计划｜生产计划｜分析与报告 背景介绍 "A公司 "是一家领先的石化产品制造商，它成立了一个新的业务部门，并建造了一个最先进的生产厂，以生产高附加值的石化产品。 随着全面的供应链管理（SCM）系统的实施，该公司旨在优化其新生产设施的利用，并领先于市场趋势，以提高其在行业中的竞争力。 办法 通过应用供应链管理（SCM）的原则和实施先进的计划和排程（APS）系统，一家化学品制造商可以通过及时应对产品价格的实时变化而大大增加其利润。 为了实现这一目标，公司必须制定一个以高利润产品为中心的销售战略，并注重与这一战略相一致的高效供应和库存管理。 为了维持一个月的产品日生产周期，公司调整各类型产品的生产量，通过与销售计划挂钩，优先生产高利润产品。 目标是在一小时内制定并执行一个供应/库存管理计划。 此外，利用人工智能（AI）和统计分析，根据影响销售价格和原材料价格波动的各种因素，为公司提供最佳价格范围。 通过提供这个价格范围，公司可以确定最佳的销售价格和单位购买价格，导致利润的进一步增加。 通过产品结构模拟支持适合市场条件的商业战略 投资回报 通过将整个供应链管理（SCM）计划系统化，包括需求预测、销售计划、中长期供应计划、可用承诺（ATP）交付日期答案和短期生产计划，人工劳动降至最低，并且可以快速、准确地获取信息。 该系统还纳入了聚合物制造的具体要求，如实施考虑到月度生产周期的安全库存政策，并根据生产轮制定供应计划。 这确保了该系统能满足聚合物制造业的具体需求。 采用全公司统一的系统，可以进行所有生产-销售-库存（PSI）的模拟，并建立一个合理的供需决策系统。 这通过确保公司始终以最佳效率运作，实现了利润最大化。 案例研究 饮料 通过使用人工智能算法和统计学来生成对产品属性和市场趋势进行适当建模的需求预测，一家领先的饮料制造商最大限度地减少了暂时性缺货和过剩库存。基线预测（人工智能和统计）|销售计划|补货计划|供应计划|工厂计划|库存管理|分析和报告 生物技术 通过模拟销售目标、库存补充计划和供应活动，一家比特技术公司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
