AI供应链

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对制造业供应链领域存在的问题,通过大数据和人工智能技术,实现供需精准匹配、计划滚动编制、物流全程可视、库存动态优化、资源全程调配,
帮助企业优化供应链体系,实现整个智能供应链的可持续发展,提高生产效率,提升企业核心竞争力。
提升供应链响应速度
调度统筹,降低供应成本
降低供应链与仓储成本
打通供应链全过程,实现过程可视化;有效的缩短供应链的反应时间,增加智能供应链的抗风险能力
统筹规划VMI总仓及工厂线边仓的库存配置,建立动态平衡的供应商前置仓-VMI-工厂仓库-生产线的调度统筹,大大降低供应成本
通过构建采购供应优化模型,平衡存储成本及运输成本,寻找不同物料的最优供货节奏,最优库存设置等,最终实现供应总成本下降

四大优化场景,提升供应链管理水平

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仓储资源 利用优化
厂内物流 调度优化
供应成本 全局优化
物料进场
物流优化
综合考虑物料特点、供应商供货模式、运输路线运输方式、各节点库容及存量等因素,提升仓储资源的整体利用水平。
综合考虑园区内VMI库存、各厂仓库库容、生产计划及物料消耗进度等因素,对厂内物流调度进行局部、全局优化。
动态平衡物料运输资源、仓储资源及成本;整合供应商送货批次,减少送货,提高车辆利用率;提升仓储利用率,降低整体物料供应成本。
综合各工厂及各产品线生产计划及物料使用情况,最大限度优化供应商供货时间及批量。

AI驱动供应链优化,助力企业降本增效

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- 供应链优化模型 -
物料
需求
供货
模式
商前
置仓
园区VMI仓
生产工厂仓库
供应商
工厂
供应链
算法模型
仓储
成本
原料
供给
库存
结构
更先进的算法模型
更优的供货节奏
更科学的供应链管理
显著的成本优化
需求优化
调度优化
库存优化
成本优化

· 基于需求预测,制定需求计划,使需求和供给相匹配并使计划更有效地执行;

· 提供需求分析输出报告,及时了解需求变化情况,调整供给策略;

· 监控与评估需求计划的执行进行,并实现预测预警,及时同步给相关负责人;


通过供应商、仓库、BU等多维度实现需求查询,及时了解需求情况;辅助设计经济订货批量(EOQ),实现最小化的配送成本;

智能供应链之需求优化

智能供应链之调度优化

综合所有企业上下游所有成员工作的协同与调度,比如供应商的能力、原材料的采购,生产的加工及物流运输等繁复过程,实现对多级仓储物流网络的可视化,为多级供应商和物流仓储服务范围内的物资调度提供数据支撑,真正实现多节点全局综合优化,整体提升效率,降低成本。


通过对物流,仓储,配送和收发货的可视化,提升销售部门、生产部门、客户对物流进度的了解,强化了部门间协同,也提升了客户满意度。

智能供应链之库存优化

构建园区内总仓及各分仓库存管理可视化,基于生产需求,综合考虑物料供应限制条件,在保供的前提下优化库存水位。对已用库存、剩余库存、分仓库存分析、库存消耗占比、库存走势、存储周期实时或定时监控。


根据园区现场情况,统筹规划VMI总仓及工厂线边仓的库存配置,建立动态平衡的供应商前置仓-VMI-工厂仓库-生产线的调度统筹,有效降低整体供应成本。为仓库合理利用及优化运输路线等提供决策支撑。

智能供应链之成本优化

通过成本分析系统(成本指标预测、成本指标决策、成本指标计划、成本指标控制、成本指标分析、成本指标考核,建立各项指标,实现存货存储成本、管理成本、交易成本、物流成本、物料成本等多维度信息可视化分析、精细化呈现。


协助相关人员进行分析决策,实现供应链全流程过程总成本最优。

应用场景
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让数据创造真正的价值
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