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SKU數量龐大且需求不穩(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。。。

整體供應和配送網絡較為復雜

零配件的供應和配送網絡涉及從經銷商和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，，，
，部分零部件產品工藝及原材料相對復雜，，，，產品供應能力受產能及外部中斷的影響度高，，，，供應商交期不穩(wěn)定。
。
。。

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

KDPAY數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
，
，
，根據其零配件的不同類別，
，，，選取模型算法庫中的適用模型
，
，，
，并經過業(yè)務規(guī)則調整等形成最終預測結果；隨后
，，
，，將需求預測結果與企業(yè)經營戰(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，，，，實現安全庫存動態(tài)調優(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。
。