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预测透镜
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预测透镜 关键效益看得见
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自主预测达成能力 提高预测达成率 70%
95%
提高预测准确度，避免因预测较低，导致交付风险，客户满意度下降
提供行业预测模型建议，通过PDCA机制打造企业专属模型
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预测快速响应能力 降低预测偏差响应周期 14天
0.5天
偏差预警、快速响应：1个人10分钟就可发现预测偏差
模型分析、应变尽变：内嵌成熟预测处理模型，1分钟给出应对方案
预测管理的困扰与挑战
- 复杂性
- 数据品质
- 模型选择
- 可解释性
- 数据变化
- 难以预测的因素
预测管理可能涉及多个因素和变量，并且难以确定哪些因素对预测结果最具影响力
预测管理需要大量的高质量数据，但是可能存在缺失值或噪音，导致预测结果不精确
预测管理需要选择合适的模型来描述数据和预测结果，但是不同模型具有不同的局限性和优缺点
预测结果需要能够解释和理解，以便决策者能够根据预测结果做出明智的决策
预测管理需要对数据变化和市场变化进行及时响应，以便持续提高预测结果的准确性
预测管理可能会遇到一些不可预测的因素，例如突发事件或者市场波动，导致预测结果不确定性增加
预测透镜 3大功能
数据预处理 按需建模 PDCA模型精进
依据客户行业特性、产品特性按需建模，并且需要对模型进行不断的改进和优化
申请试用-
预置通用分析模型，根据行业特性推荐模型
通过监控预测偏差、识别偏差原因并采取纠正措施来不断改进预测模型 -
提供关键料缺失、采购备料、生产加工、计划排拟、进销存预测风险及应对
厂内安全库存、三方仓安全库存呆滞预警和补货提示
随着数据和业务的变化，预测模型也需要不断地调整和更新
申请试用-
预测出货达成分析，让预测所有信息一目了然
可用库存模拟，辅助操作员即时发现存货异常作出判断
预测版本对比，实时准确地掌握各版本预测变化情况 -
大数据行业趋势分析
整合整车销售、大宗商品价格数据，分析趋势
整合厂内数据和行业数据，合理备库备料
预测透镜偏差分析机制与实现路径
提升预测识别和分析效率，减少预测偏差影响
-
基础设定
客户预测相关参数冲销规则设定
预测BOM信息维护
责任人设定
偏差阈值设定
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执行控制
预测偏差管理控制发卡侦测
变更侦测
备产偏差分析
备料偏差分析
安全库存偏差分析
未来平衡分析
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自主精进
偏差分析处理优化预测明细分析
预测趋势分析
三方数据预警
实现预测过程的数字化，给客户可发挥自己智慧的平台
从数据提供者 → 知识赋能者
输入仅需原始预测，剩下直接输出
数据传输灵活，支持三方互联传、取数，也可支撑场景完整闭环使用
趋势分析模型： 线性回归、绝对误差、游动误差、简单平滑、阻尼趋势......
安全库存计算模型：正态分布、日消耗量、RUS维度......
原因定位模型：供给偏差与版差原因分析，供给偏差与安全库存原因分析.....
可封装客户现行的分析模型、应对方案
主动推荐客户经常操作的应对方案
配套相关车型的资讯推送，销量分析
新知识、新模型持续迭代
一种销售预测数据平衡的方法和系统
一种应对预测突增数据的分析&应对方法
一种自动计算与处理滚动预测突降的模型
预测备产偏差数据分析的系统和图表
一种依据三方仓安全库存生成补货计划的方法
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