飲料案例研究

飲料

飲料的銷售量對季節性和天氣變化高度敏感，這可能難以預測和管理。
通過利用人工智慧和統計方法，該公司創建並運行為其客戶公司量身定製的銷售需求管理模型。
該模型能夠分析和預測需求變化，從而使公司能夠優化庫存水準並防止缺貨和過剩庫存。
通過使用高級分析，該公司能夠提高預測準確性，並最大限度地減少天氣和季節性等外部因素對其銷售額的影響。
因此，該公司能夠為客戶提供可靠和高效的服務，從而幫助他們更有效地管理庫存並提高整體業務績效。

行業 飲料製造商
業務內容 清涼飲料的製造和銷售
需求 預測（人工智慧和統計）介紹模組| 銷售計劃| 補充計劃| 供應計劃| 生產計劃| 庫存管理 |分析與報告
case01_img01

挑戰

“公司 A” 是一家專門從事按庫存生產的領先飲料製造商，在有效預測其數百個 SKU 的需求方面面臨著挑戰。
當前使用 Excel 的方法導致預測準確性低，因此難以正確管理庫存。
這會導致缺貨情況、庫存過剩和商品過期等問題。
產品的有效期短進一步加劇了這些挑戰。
此外，由於突然的促銷活動，該公司經常收到來自大型超市和便利店的緊急訂單，這需要大量的時間和精力來相應地調整生產計劃。

方法

需求預測

將天氣資訊和促銷數據納入需求預測流程，並使用 AI（機器學習）可以説明防止短缺並提高 A 公司的預測準確性。AI 引擎會考慮各種輸入數據，例如氣象資訊、假期資訊、經濟指數和貼現率。
T³SmartSCM 的 BF 模組利用機器學習作為需求預測的關鍵方法，以做出更準確的預測，從而更好地管理庫存並減少因庫存積壓或缺貨而導致的浪費。

case01_img03n

該公司將傳統預測方法的性能與統計模型和 AI 模型的性能進行比較，並自動選擇最準確的數據作為銷售計劃的參考值。
這提高了預測準確性並説明公司做出更明智的決策。
系統自動將Excel、統計模型和 AI 模型三種規劃案例中最準確的數據呈現為銷售計劃的基線預測（參考值）。
這確保了公司始終使用最準確的預測數據進行銷售計劃，從而更容易優化庫存、減少浪費和提高整體效率。

case01_img04n

銷售計劃

在根據需求預測制定銷售計劃時，公司可以考慮其業務合作夥伴（零售店）的促銷數據，以做出更明智的決策。
這使公司能夠根據不斷變化的市場條件及時調整其計劃，例如特別促銷或活動，確保公司始終能夠滿足客戶需求。
此外，通過整合業務合作夥伴的促銷數據，該公司可以更好地將其庫存和生產與每個零售店的特定需求保持一致，從而更有效地利用資源並提高客戶滿意度。

case01_img05n

倉庫管理

為了有效地管理其庫存中的數千種產品，公司 A 根據其銷售特徵、客戶偏好和產品重要性對它們進行分類。
通過將產品劃分為數十個產品組，公司可以為每個組實施量身定製的銷售策略和安全庫存政策。
這有助於防止短缺和庫存過剩，因為公司可以根據每個產品組的獨特需求調整其庫存水準。
此外，該公司通過根據庫存等級管理庫存量來優化其庫存。
這可確保優先考慮重要性較高或客戶需求較高的產品，同時相應地管理需求較低的產品。
這種方法使公司能夠保持最佳庫存水平、減少浪費並提高整體效率。

case01_img06n

投資回報

通過根據每個產品組的規則和每個產品的需求計劃實施補貨計劃和庫存管理計劃，公司 A 現在能夠有效地防止缺貨和過剩庫存。
這種方法使公司能夠優化庫存水準並最大限度地提高利潤，而不會失去潛在的銷售機會。
自動化需求預測使公司能夠更快、更準確地按專案和業務合作夥伴管理庫存計算，取代了以前的Excel方法。
反過來，這使公司能夠為每個工廠制定切合實際的生產計劃，同時考慮到所有約束條件，例如設置更改、可用庫存和資源容量。
此外，該公司現在可以更高效地處理由促銷活動的緊急訂單引起的手動更改，確保能夠及時有效地調整庫存和生產。

個案研究

biotech
生物

通過類比銷售目標、庫存補充計劃和供應活動，我們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
Petrochmicle
石油化

供應鏈規劃系統可以類比涉及各種原材料供應及其價格的各種場景，並提出最佳場景，這些場景可以在保持足夠供應以滿足需求的同時實現利潤最大化。

基線預測（人工智慧和統計）|銷售計劃 |供應計劃 |工廠平面圖 |分析與報告