针对制造业的库存预测

针对制造业的库存预测


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Lokad 可提供先进的预测分析来提高制造企业的绩效。制造商借助 Lokad 可以降低原材料和成品的存货水平,同时提高产品供应能力和降低延迟以提升服务质量。我们的分位数预测技术经过量身定制,可以处理制造业中常见的需求不稳定模式,并且能够有效分析复杂的供应链方案。

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超越每周或每月规划的范畴

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传统规划方法是基于这样的假设:可以提前数周针对所要制造的每种产品构建准确的每周预测。由于在这种情况下假设预测是(绝对)准确的,所以所有生产和供应链决策只不过就是执行预先定义的计划而已。虽然这种方法看起来很有吸引力,但都会无一例外地以失败告终。在制造业中,每周或每月预测是解决延迟和服务质量问题的妙方。

Lokad 的技术没有撇开未来需求固有的不确定性,而是充分考虑了这些不确定性。对于“传统”预测和规划方法而言,每周或每月预测就是预测分析的全部,而我们的技术远远超越了这种方法。Lokad 运用了一种更加强大的预测类型 – “分位数网格”。这些预测不只是提供“普通”的案例场景,而是呈现了未来所有可能情况的相应概率,因此这类预测要“丰富”得多。

分位数网格格外适合用于处理制造业中常见的需求不稳定模式。Lokad 尤其可以处理需求的“粒度”,因为有些客户订购的数量可能远高于其他客户。我们还能处理您的公司与您的供应商之间所有变化的交付周期。此外也会考虑与实际制造流程相关的内部交付周期。



随时随地准确预测

采购订单或生产批次是对预期的未来需求的表述。如果采购订单太高或太低,通常会使得效率低下而导致经济损失。我们将帮助客户实现采购订单或生产批次本身就是“真实”的需求预测,并且这些预测的误差会按实际金额表示,而不是按百分比来表示。

Lokad 的预测技术降低了“预测误差金额”,而不只是降低误差百分比。我们的技术能够预测未来所有可能情况的相应概率,帮助贵公司做出不仅“适合”未来需求,也能正确衡量所提供的不同方案中所有财务风险的恰当决策。

Lokad 可以计算经过优化的再订货数量,并且会将所有必要的供应链限制,例如最低订购数量、集装箱运输和变化的交付周期等因素考虑在内。我们还会考虑每个独立要素或每种原料对于整体制造流程的重要性,因为缺乏其中一种可能会中断整条生产线。此外,我们还会计算经过优化的生产批次,并且会将生产交付周期和客户预期的服务时间框架考虑在内。



全自动化预测,无需掌握统计技能

Lokad 的预测技术将利用贵公司的历史数据,例如产品列表、物料清单、库存动态历史记录、原材料消耗历史记录等等。此外,Lokad 还会运用机器学习、大数据方法和云计算。

我们的技术不仅先进,而且实现了高度自动化。您无需掌握统计技能,因为所有预测模式会由 Lokad 自动调整。与许多替代性的预测解决方案不同,使用 Lokad 时,您的团队不需要花费数月的时间来调整统计参数,这个过程完全由 Lokad 管理。由于我们的应用程序实现了全面自动化,因此可以在考虑整个供应链中客户订单和库存水平最新信息的情况下来每天刷新所有“预测性”的决策。

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此外,我们的技术在 SaaS(软件即服务)模式下运作,并且是作为您现有 ERP 或 MRP 的一个“插件”。在 SaaS 模式下运作意味着贵公司的 IT 部门不必管理另外一种软件解决方案,因而不会产生高 TCO(总拥有成本)。实际上,Lokad 设计为凌驾于 ERP、MRP 或 WMS 等现有商业解决方案之上。Lokad 能提升您的数字决策(采购数量、移动数量、生产数量)的质量,但不需要对您的 IT 配置进行任何变更。



优化经济推动因素

我们的焦点在于最大限度降低“预测误差金额”,而不是降低预测误差百分比。Lokad 的专家随时准备着与您的团队通力合作,以确定并量化您的经济推动因素,例如存货成本、缺货的机会成本、客户发货的延迟成本等等。通过分析此类经济推动因素,我们可以确定必要的 KPI,并将其用于评估 Lokad 提出的决策的质量。

Lokad 不会陷入这样的误区:即认为先执行所有预测,之后再落实所有决策是合理的。这种方法尽管“可行”,但是效率低下。实际上,只要是制造挑战陷入这样的误区,经济推动因素就会被预测过程完全忽略。

通过整合经济推动因素与预测过程,Lokad 生成了高度准确的决策,并且在决策中正确平衡了商业风险与商业机遇。这些决策是基于每周预测或每月预测,还是基于其他任何特定类型的预测并不重要。唯一重要的就是最终的经营成果;而这正是 Lokad 力求实现的目标。