基立企业系统有限公司

人工智能助你业务腾飞

业务需求:

  1. 根据运营限制和资源可用性,优化从生产到零售的供应链,以最大限度地降低成本,最大限度地提高产量。
  2. 对工厂装载、供应商选择、订单分配、客户订单调度、材料供应调度等复杂因素做出快速计算最优决策。
  3. 优化配送包装、安排和路线,以最低成本实现业务目标。
  4. 提高零售业现有产品管理业务(包括采购、配货铺货,补货及调拨)的自动化计算水平,提高工作效率和准确性。
  5. 建立预测模型,提高库存效率,销售机会最大化。
  6. 跟踪持续产品管理策略的有效性。

挑战:

  1. 零售链面临的挑战是大多数产品的销量都很低,风格相似,这使得安全库存的正常统计模型不能正常工作,需要一个新的模型来模拟顾客的购买行为,以更好地预测销售。
  2. 制造方面面临的挑战是从工厂产能、供应商选择、订单分配、客户订单调度和材料供应调度等诸多变量中计算出总成本最优化。

解决:

根据过去10年的销售历史,通过分析产品的相似性以及建立客户如何选择购买产品的规律,生成一个新的预测模型,对快速销售及缓慢销售的产品做出准确的预测。利用约束规划及数学规划方法建立模型,制造总成本的最优化。

作者: clli