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，，mgm數(shù)碼通過對供應商生產(chǎn)、、、、供應鏈物流、、庫存流轉(zhuǎn)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。。
mgm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。。
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