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SKU數(shù)量龐大且需求不穩(wěn)定

汽車后市場的訂單量取決于零散的、
、隨機的市場需求
，，，，且汽車零配件產(chǎn)品種類多。。在使用頻率方面，，非標品和長尾件多，，，，單個SKU消費頻次低
，，
，，產(chǎn)品的需求更加難以預測。。

庫存成本壓力大

零配件的供應和配送受到季節(jié)性
、
、周期性和區(qū)域性的影響。。。。如果經(jīng)銷商和廠商保有大量庫存以應對可能的零配件需求，，，，則會導致大量的庫存積壓，，
，庫存成本高；反之，，，如果經(jīng)銷商和廠商不保有零配件庫存，，，則會導致客戶維修服務周期過長
，，導致客戶流失。。。

整體供應和配送網(wǎng)絡較為復雜

零配件的供應和配送網(wǎng)絡涉及從經(jīng)銷商和OEM廠商發(fā)出訂單需求，，，到實際的配件配送過程，，其中涉及到眾多主體和信息交互。
。汽車后市場的交貨期隨機性強
、、時限短，
，部分零部件產(chǎn)品工藝及原材料相對復雜，
，，，產(chǎn)品供應能力受產(chǎn)能及外部中斷的影響度高
，，，
，供應商交期不穩(wěn)定
。。
。

基于數(shù)據(jù)治理、
、、、數(shù)據(jù)探索
、、、、模型訓練、、
、、策略應用等全周期數(shù)據(jù)價值挖掘流程等優(yōu)勢，
，，
，一競技數(shù)碼通過對供應商生產(chǎn)、、供應鏈物流、、庫存流轉等全流程進行數(shù)據(jù)采集和KPI監(jiān)控
，，，，幫助車企構建汽車零配件供應鏈的數(shù)據(jù)解決方案。。
。

一競技數(shù)碼通過零配件的生命周期、、業(yè)務屬性等，，，對零配件進行分類
，
，，，并進行分類預測及優(yōu)化。
。首先，，，使用機器學習及人工智能算法預測配件需求，，根據(jù)其零配件的不同類別，，選取模型算法庫中的適用模型，，，并經(jīng)過業(yè)務規(guī)則調(diào)整等形成最終預測結果；隨后，
，將需求預測結果與企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略約束、、、、業(yè)績指標約束、、采購約束等條件相結合，，制定與企業(yè)適配的配件庫存策略，，把控降低庫存與提高滿足率之間的平衡；最后
，
，使用KPI指標監(jiān)控模型效果及企業(yè)庫存指標，，，，及時了解并且調(diào)整模型策略。
。
。

對某汽車配件售后服務部，，，，關于汽車配件分銷倉庫訂單預測和各級庫存進行模型優(yōu)化，，，庫存預測精確度從92%提升至97%，，，助力數(shù)十萬零配件庫存優(yōu)化；

優(yōu)化后的配件庫存水位遠高于現(xiàn)狀
，，，
，確保了零配件一次滿足率保持在95%，，，，顯著提升了客戶滿意度和服務響應速度；

針對預測精度
、、庫存水平、
、WHO、、服務水平等關鍵指標
，，，建立了KPI指標監(jiān)控體系
，，當出現(xiàn)異常時，
，及時報警和進行根源分析
，，并采取相應的策略；

通過配件分銷倉庫訂單預測和各級庫存模型優(yōu)化，
，，實現(xiàn)安全庫存動態(tài)調(diào)優(yōu)，，，，采用MIN-MAX補貨策略，，，一旦小于最小值即可自動觸發(fā)補貨
。。。。