告别“拍脑袋”补货：AI如何准确预测备件需求，让库存瘦下来

这个备件该订多少？什么时候订？”这曾是无数仓储和采购经理每日面临的灵魂拷问。依赖个人经验的“拍脑袋”决策，其结果常常是两个极端：要么备件短缺导致停机，要么库存积压形成呆料。尤其对于汽车、半导体这类产业链长、协同要求高的行业，预测失误的代价尤为惨重。

聚龄供应链的解决方案，将AI与大数据分析深度植入备件需求预测环节，用科学的“数据决策”取代主观的“经验决策”.从根本上重塑补货逻辑。

多因子关联分析：传统预测往往只关注备件自身的历史消耗曲线。聚龄的AI预测模型则复杂和智能得多。以服务于汽车产业链的陕汽通汇为例，其备件需求与整车生产计划、市场保有量、季节性维修高峰、甚至特定车型的故障率统计强相关。聚龄的系统能够自动抓取并关联这些内外部数据，构建多维度预测模型。例如，当预测到某款车型即将进入维修高发期时，系统会自动调高相关备件的安全库存水位，并提前生成采购建议。

适应波动与突发：市场环境瞬息万变。聚龄的预测引擎具备机器学习能力，能够持续吸收实际消耗数据、设备运行数据（如通过IoT采集的振动、温度信息）以及供应商交付绩效数据，对预测模型进行动态修正和自优化。当出现突发性事件（如某供应商工厂意外停产）时，系统能快速评估其对备件供应的影响，并立即生成替代性的采购或调拨方案，增强供应链的韧性。

拉动式补货与库存共享：在紫光计算机等项目中，聚龄实施了基于产线需求拉动的精益物流模式。系统根据实时的生产计划（MES数据）,精确计算出每个工位未来几小时所需的物料清单，然后自动、逐级地向线边仓乃至供应商发出补货指令。这种“要多少，供多少；什么时候要，什么时候供”的拉动模式，是精益生产的精髓，它能将库存水平压缩到理论上低，同时确保生产不断线。在多组织集团内，系统还能智能识别“哪里有货”"优先进行内部调拨，利用现有库存资源。

可视化预警看板：所有预测和补货计划，都会通过可视化的管理看板呈现给管理者。库存周转率、库龄分析、缺货风险预警、采购订单执行状态等关键指标一目了然。管理者从繁琐的日常补货审批中解放出来，转而专注于处理系统提示的异常事件和进行战略性决策。

对于江波龙这样业务遍布全球的存储芯片企业，备件（如封装测试耗材）预测是其保障全球供应链稳定的基石。聚龄的AI预测模型，帮助其在中国粤港澳大湾区、长三角及海外基地之间实现了库存的布署与协同，既支持了业务的快速增长，又有效控制了全球库存总成本。实践证明，引入AI驱动的预测，能让企业备件库存周转率提升50%以上，在“让库存瘦下来”的同时，更让供应链的“体格”健壮起来。

文章部分内容转载自：聚龄供应链

聚龄供应链-数自化仓储物流集成管家深耕数字化供应链领域，聚龄业务涵盖数字化供应链软件产品研发与实施以及自动化硬件集成服务两大方向：

软件产品,产品覆盖企业生产拉动、智能仓储、运输管理、供应链计划等全链条，主要产品有 OMS订单管理系统、WMS仓储管理系统、TMS运输管理系统、BMS计费管理系统、WCS仓库控制系统、LES物流执行系统、SPP供应链计划平台等。

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围绕上述产品与技术，聚龄提供咨询规划、实施落地与集成服务，并积累了丰富的供应链管理及运营经验。

聚龄将积累逾20年的行业最佳实践，深度应用于制造、生物医药、新零售与时尚消费、国际物流等多元领域的全球企业，涵盖欧普照明、飞利浦、方太集团、OPPO、TP-LINK、紫光集团、新华三、陕汽集团、徐工集团、山河智能、恒立液压、万里扬、禾赛科技、哪吒汽车、长安汽车、理想汽车、天合光能、协鑫集成、佳通轮胎、华阳集团、西门子、海亮集团、火炬电子、希望森兰、东鹏瓷砖、信义玻璃、中国生物、微创医疗、联邦生物、博士伦、无限极、特步、斯凯奇、地素时尚、中免集团、DB SCHENKER等各行业。