供应链智能

ET工业大脑通过帮企业打通库存数据、定价数据、促销数据以及物流数据,在数据基础上建立决策模型,从而建立完整、动态的供应链管理决策链条,在订单、库存、仓库、货运、配送等各个环节提供相应的产品支持,提升供应链的响应速度、降低库存,最终帮助企业节约在供应链方面的成本。

典型场景

  • 线上线下销量预测

    ET工业大脑-智能销量预测首先通过整合线上线下消费市场数据动态,为客户提供准确的销量预测、订单预测,从而大大缓解了由于客户需求在区域和时间上的差异而导致的供需不匹配现象。

  • 库存管理/订单管理

    智能库存优化与智能订单管理通过模拟各场景下的订单需求与生产/配送限制,动态优化库存管理方案与采购计划,提升现货率与库存周转率。

  • 物流优化

    智能物流规划从面(地区)到线(线路)到点(环境)精确定位资源的闲置位置和时点,结合大数据、人工智能与传统的运筹学优化算法将物流规划从经验判断式转变为最优求解式。

方案优势

  • 海量数据汇总与集成

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  • 超高并发响应与支持

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  • 供应链全价值链协同整合

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  • 动态寻优与决策支持

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方案简介

  • 智能订单管理

    当客户的服务偏好、区域分布、订货/收货习惯被采集与研究后,智能订单管理可以基于客户特性,对每个经营网点的订单进行个性化智能管理:大量的下单/收货任务如何排序、客户服务等级如何设计、收派服务方式如何选择等等,使得订单管理真正做到以客户特性为驱动。

  • 智能销量预测

    客户需求在区域和时间上的差异经常会导致供需不匹配、供给“此多彼少”的尴尬局面。智能销量预测依靠大数据以及机器学习技术,整合线上线下消费市场数据动态,为客户提供准确的销量预测、订单预测,使得供应链管理从滞后应对式向动态前瞻式转变。

  • 智能物流规划

    智能物流规划可以通过对资源利用情况进行更准确的分析与预测,从面(地区)到线(线路)到点(环境)精确定位资源的闲置位置和时点,结合大数据、人工智能与传统的运筹学优化算法将物流规划从经验判断式转变为最优求解式。

  • 智能库存优化

    库存是衔接生产端与销售端的枢纽,人工处理库存时高度依靠经验,往往会形成缺货和积压的两难处境:缺货问题高发于为店铺拉动流量的爆款,一旦缺货对于客流的损失难以估量;但是过量采购导致的库存积压却使得很多商家难以盈利。智能库存优化依托精准的销量预测与人工智能优化算法,通过模拟各场景下的订单需求与生产/配送限制,动态优化库存管理方案与采购计划,提升现货率与库存周转率,降低供应链成本。

  • 智能订单管理

    当客户的服务偏好、区域分布、订货/收货习惯被采集与研究后,智能订单管理可以基于客户特性,对每个经营网点的订单进行个性化智能管理:大量的下单/收货任务如何排序、客户服务等级如何设计、收派服务方式如何选择等等,使得订单管理真正做到以客户特性为驱动。

  • 智能销量预测

    客户需求在区域和时间上的差异经常会导致供需不匹配、供给“此多彼少”的尴尬局面。智能销量预测依靠大数据以及机器学习技术,整合线上线下消费市场数据动态,为客户提供准确的销量预测、订单预测,使得供应链管理从滞后应对式向动态前瞻式转变。

  • 智能物流规划

    智能物流规划可以通过对资源利用情况进行更准确的分析与预测,从面(地区)到线(线路)到点(环境)精确定位资源的闲置位置和时点,结合大数据、人工智能与传统的运筹学优化算法将物流规划从经验判断式转变为最优求解式。

  • 智能库存优化

    库存是衔接生产端与销售端的枢纽,人工处理库存时高度依靠经验,往往会形成缺货和积压的两难处境:缺货问题高发于为店铺拉动流量的爆款,一旦缺货对于客流的损失难以估量;但是过量采购导致的库存积压却使得很多商家难以盈利。智能库存优化依托精准的销量预测与人工智能优化算法,通过模拟各场景下的订单需求与生产/配送限制,动态优化库存管理方案与采购计划,提升现货率与库存周转率,降低供应链成本。