库存预测与优化

利用算法模型对库存储备进行预测和优化

库存预测与优化


针对某种特定物料(或某类特定物料),根据物料使用频次、库存成本、缺货成本、采购提前期、需求状况等影响因素,建立安全库存预测模型,通过算法学习训练,使库存预测结果达到目标精度,指导采购人员进行安全库存储备。或对某类物料进行分析,识别出需进行安全库存储备的物资,从而进行安全库存储备。

库存预测与优化

呆滞料分析

针对系统统计出的呆滞库存物料,需要对历史供需情况进行多层级的追溯分析,明确是客户需求调整、设计变更、多生产、多采购等问题的源头及责任部门,并进行影响金额的分析,将相应问题透明化,辅助生产运营单位进行相应业务改善与流程优化,强化日常库存控制。

对于已经出现的库存呆滞问题,特别是造成损失较大的物料需进行原因的追溯,寻找业务的来源(如有明确责任部门,需进行责任部门归属统计):

1. 通过对比客户需求的版本,追溯客户变更而内部计划未调整造成的问题;
2. 寻找设计变更停用物料的情况,追溯设计变更造成旧物料未用完的问题;
3. 寻找因为安全库存、经济批量远超需求造成的库存呆滞;
4. 其他历史积累未用的库存呆滞;
5. 对于因在制品造成的库存呆滞,依据其生产过程情况,进行异常追溯分析。