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智能供应链数据分析驱动德赛西威决策创新

截至2023年底,公司以业务价值为导向,已完成PLM、ERP、SRM、QMS、WMS、MES、BI、OA等系统的建设,覆盖需求、销售、研发、试验验证、制造、采购、物流、服务等产品全生命周期管理的信息化系统 具体步骤如下:(1)时间序列算法进行需求计划数据预处理结合企业实际情况和汽车行业规律,整车厂通常需要提前一段时间给出需求计划数据,方便Tier1供应商物料采购、产能规划等,我们以3个月为例,供应链协同的颗粒度一般为周 推荐库存水位建模主要分为三个步骤(历史安全库存计算、历史周转库存计算、根据历史库存水位情况设定合理服务水平):(1)历史安全库存计算(2)历史周转库存计算(3)根据历史库存水位情况设定合理服务水平5)再订货点模型基于上文得出的周转库存与得出的安全库存建立再订货点模型 当库存消耗使得库存水位降到更低的库存水位时,这一刻的库存水位无法满足预估的整车厂客户提货需求,会产生缺货的风险,此时需要启动补货,启动补货程序的触发点即为再订货点,再订货点=周转库存+安全库存。 图6再订货点直观图2.3效果数据展示在私有化部署的大数据中台工具上完成模型的实施,各模型的DAG图如下:图7周转库存模型图8安全库存模型图9推荐库存水位模型图10再订货点模型实际运用结果,在计算历史推荐库存水位后
来源:e-works
2025-05-27
共 618 页 总数:6174
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