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供应链计划套装解决方案——借助实时供应链计划功能,满足新的市场期望
  • · 云部署和本地部署
  • · 实时场景和模拟功能
  • · 数字化协同
  • · 强大的数据分析功能
  • 实现快速部署

    利用预配置的流程模板,极大地加快并缩短实施周期,快速上线运行

  • 高效适用的功能

    通过模块化搭建标准和清晰的业务流程,直观易用的用户体验,提升客户能力和系统使用价值

  • 端到端需求驱动

    基于需求驱动概念和原理,贯穿整个业务流程,采用推拉结合的方式创新供应链计划的管理有效性,及时体现管理效益和价值

供应链系统解决方案架构
搭建端到端实时供应链管理体系构建智能分析模型
“大数据+AI智能”建设部分采取的策略准则是尽量减少对供应链管理系统的侵入,通 过基于模块化的交付方式提供基于大数据的 分布式存储能力、分布式计算能力和智能建 模及分析能力。
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典型案例
国际某知名汽车零部件集团化公司
  • 项目背景

    某企业为国际知名汽车零部件公司,客户在全球拥有多个生产基地,基于财务和预算 主导的方式来拉动生产,被动式的响应需求的波动和供给限制之间的缺口。

  • 主要挑战

    行业需求的周期性和波动性很强,资产投资较大,如何以最低的成本快速响应客户的 需求是目前最大的挑战。市场预测基本以预算为导向,生产计划排产使用手工倒推, 资源能力和网络供应的透明度非常低,共计矛盾突出。

    端到端的销售运营计划流程目前的基本是线下的,手工的操作,对财务的视角集成度 很低。体现出来的结果是被动的基于数量的计划。

  • 项目收益

    通过项目的实施,建立了一套标准的月度销售运营计划流程,其中包括:需求计划于 共识,供给能力评估和供需模拟。

    主要实现的功能和流程包括:
    • 统计预测和丰富预测
    • 能力评估和模拟

  • 项目背景

    帮助公司向 数据驱动型管理 转型

    让公司管理层及时了解企业经营过程中各个环节的实际经营情况
    提高企业管理的及时性及预警性
    成为公司企业战略管控的主要工具

  • 主要挑战

    数据孤岛,数据标准不统一:企业高层很难,宏观全面的从多维度(人、财、物等)洞察公司整体运营状况,目前只能从单一业务口径查看数据,无法掌握各业务关键指标(KPIs)之间的关联性。数据计算、处理性能欠缺:数据量较大时,原有业务 系统、Excel等数据计算和处理能力已经捉襟见肘,速度较慢,有些场景甚至无法处理,影响效率。

  • 项目收益

    • 打通各个系统的数据层,增强数据的连通性,减少数据孤岛,逐渐形成企业级的统 一业务对象数仓,达到90%以上的数据集中化管理。
    • 提高数据分析流程的整体工作效率>80%.
    • 基于新一代算法和统一的业务对象模型,发现新的洞察和数据关联关系,找出常规 统计分析难以发现的问题和优化点。
    • 基于开放式的分析平台,为其它系统提供分析和可视化能力

国际某知名 生产制造型企业
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