石化案例研究 石油化 在價格波動較大的化工產品市場，及時回應是實現利潤最大化的關鍵。 通過同步銷售、供應和庫存操作，可以快速執行計劃 （Plan）、執行 （Do）、評估 （Check） 和改進 （Act）。 行業 石油化工製造商 業務內容 石化產品的製造和銷售 安裝模組 需求預測 （統計） |銷售計劃 |供應計劃 |生產規劃 |分析與報告 背景 領先的石化製造商“A 公司”成立了一個新的營業單位，並建造了最先進的生產工廠，以生產高附加值的石化產品。 通過實施全面的供應鏈管理 （SCM） 系統，該公司旨在優化其新生產設施的利用率，並領先於市場趨勢，以增強其在行業中的競爭力。 方法 通過應用供應鏈管理 （SCM） 的原則並實施高級規劃和調度 （APS） 系統，化學品製造商可以通過及時回應產品價格的即時變化來顯著增加其利潤。 為了實現這一目標，公司必須制定以高利潤產品為中心的銷售戰略，並專注於與該戰略相一致的高效供應和庫存管理。 為了將產品的日常生產周期維持一個月，公司調整了每種產品類型的生產量，並通過將其與銷售計劃相關聯來優先生產高利潤產品。 目標是在一小時內制定並執行供應/庫存管理計劃。 此外，人工智慧 （AI） 和統計分析的使用為公司提供了基於影響銷售價格和原材料價格波動的各種因素的最佳價格範圍。 通過提供此價格範圍，公司可以確定最佳銷售價格和單位購買價格，從而進一步增加利潤。 通過產品群組類比支持根據市場條件量身定製的業務戰略 投資回報 通過將整個供應鏈管理 （SCM） 計劃系統化，包括需求預測、銷售計劃、中長期供應計劃、可承諾 （ATP） 交貨日期答案和短期生產計劃，最大限度地減少體力勞動，並且可以快速準確地訪問資訊。 該系統還納入了對聚合物製造的具體要求，例如實施考慮月度生產週期的安全庫存政策，以及根據生產輪制定供應計劃。 這確保了該系統根據聚合物製造行業的特定需求量身定製。 採用全公司統一的系統，可以執行所有生產-銷售-庫存 （PSI） 類比，並建立合理決策供需的系統。 這通過確保公司始終以最佳效率運營來實現利潤最大化。 個案研究 飲料 通過使用 AI 演算法和統計數據來生成針對產品屬性和市場趨勢進行適當建模的需求預測，一家領先的飲料製造商最大限度地減少了臨時缺貨和過剩庫存。基線預測（人工智慧和統計）|銷售計劃 |補貨計劃 |供應計劃 |工廠平面圖 |庫存管理 |分析與報告 生物 通過類比銷售目標、庫存補充計劃和供應活動，一家 bitotech 公司已經能夠制定可行的供應計劃，最終防止缺貨和產品退貨。銷售計劃 |分析與報告
