零部件制造云_雅典娜预测透镜

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预测透镜

AI大模型助力企业高效决策
以数智驱动业绩增长

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提高自主预测达成能力

提升预测快速响应能力

预测准确率 95%
预测偏差响应 10%-15%
存货金额下降 10%-15%

预测透镜核心应用场景

需求计划与供应链部门最关心的就是如何做好需求预测，供需配套

建立预测体系 尽量做准 及时纠偏

每个行业、每个客户的预测需求都可能存在需求差异，实务上想差异化预测但是不知道怎么做

建立各类业务预测体系，全场景预测分析 实现预测过程透明、可追溯

量产产品，怎么做预测？

新品预测无历史数据，怎么做预测？

促销产品或者存在明显淡旺季的产品，怎么做预测？

长尾/中尾巴/短尾产品在需求稳定和需求频率上存在明显差异的，怎么做预测？

预测体系
差异化规划预测管理
电子化工具

异常预警
实现销量-预测-库存联合分析透明
追溯历史数据
记录完整预测过程，时间、创建者、决策者、参考变量、版本数据
精进
结合预测偏差快速调整预测方法、审核流程、决策者

客户预测不准，自主预测难做，怎么提高预测准确率？

数智驱动+人为判断，科学预测 数智驱动

方式一：支撑搭建AI预测模型，包含大量内外数据集成, 利用AI模型的运算方法，输出未来预测建议值。

方式二：针对不同产品需求趋势特性，封装大量统计学预测模型，输出预测建议值。

人为判断

基于低代码平台设定的多级评审流程和评审参考变量，辅助评审数智驱动输出的预测建议值科学性

预测方法

长尾、中尾预测规划 上市长于4个月

常识 泊松分布、成本-频率体系

机制 量产品分类机制、预测分类机制

流程 预测确认流程（销售经理、计调经理）

工具 预测流程设定、预测模型

短尾预测规划 上市前4个月

常识 线性回归分析模型、报童模型

机制 上市预测、预测调整机制

流程 新品预测确认流程（研发、销售经理、计调经理）

工具 预测流程设定、预测模型

客户预测变更频繁，差异大，到货计划随机性大，如何快速响应保证准交率？

预测偏差分析模型

通过配置自定义流程和偏差计算公式，结合当前预测数据以及现有内部供应链数据与外部合作伙伴数据如库存、在途量等，

自动分析计算出，当前成品预测需求偏差明细、下阶材料偏差明细，引导PMC快速更新生产计划、采购计划

并根据供需数据，提供交付风险、呆滞风险识别分布图，以及供需差异大的原因定位

缩短分析周期

缩短响应周期

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数智驱动模型越用越聪明

基于自主预测进行预测模型和体系的搭建，并通过AI能力持续训练和优化模型
实现对市场需求的精准化预测，来达成企业产销均衡和存货高效周转

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常见问题

产品针对解决企业
什么核心问题？
通过数智驱动技术解决滚动预测过程不透明、不规范、难做准、难追溯的问题。 聚焦汽车零部件、家电零部件、电子等行业的滚动预测场景做差异化解决方案，能规划差异化预测体系（量产、新品、长尾、中尾、短尾等），联合内外部数据搭建预测模型，不仅对客户预测达成率、自主预测达成率进行监管，还能实现预测过程数字化、透明化，预测事后可追溯精进。
产品能和ERP系统对接吗？
数据存储和安全性怎么样？
预测透镜不仅支撑威尼斯人ERP所有产品线的对接，还支撑异构系统的数据对接。 如果系统对接稳态时，大家仅通过接口实时调取ERP数据，将客户预测数据存储在云上。
预测准确率怎么样？
有什么案例客户吗？
威尼斯人在江苏、上海、浙江、湖北等均有客户，案例客户预测准确率从原来的60%提升至80%+。 基于100+现场走访，50+预测管理赋能经验来说，预测管理不能一上来就谈预测准确率。 不仅是因为影响预测准确的因素过多，在起步时应先建立预测体系，明确职责，再规范预测流程，让预测过程提效、可视、可追溯，而且因为刚建立的预测方法/模型，都需要完整的预测循环进行检讨，调参，才能让模型越来越贴合企业。