应用场景
物资采购决策优化

城轨与机车生产所用物资成本较高,是目前轨道车辆制造企业高度关注的问题。在保证生产性需求的前提下有效降低备件库存,根据物资消耗规律进行高精度的需求预测,为管理部门合理确定采购需求,制定合理的备货库存提供决策依据。

偶换件量化分析预测

围绕偶换件概率预测,利用数字孪生及量化分析技术,搭建智能决策支持模型,将维修计划、部件备货、采购需求充分协同。通过智能化实现对偶换率测算的优化和规范管理,并具有灵活性和开放性,使智能模型不仅能发挥辅助决策的作用,也能适应通常业务规范,实现偶换件管理的整体提升,同时保证模型运作不偏离业务客观和内部管理的要求。为重型制造企业的数字化提供高阶的辅助支撑能力,打造大型制造企业量化分析的行业标杆。

项目成本预测

利用量化分析技术,加强样本计算能力,扩大有效样本数据范围,通过模型应用的建立,提高成本测算精度与准确性,合理预估车型成本,提升未来项目成本的预判能力,及时针对项目设计及部件选型进行更为合理高效的调节,达到控制项目成本,增加项目收益率的经济效果。

财务数据量化分析

综合剖析评价企业的生产经营成果及财务运营状况,通过资产、资金、成本、效益、预算等多维度量化分析应用的建立,为企业财务管理和经营决策提供及时、准确的财务信息,提出企业经营的改进建议,辅助决策者进行财务决策。

产品优势

增强需求预测能力,优化采购成本

在生产消耗预测基础上,结合现有库存、在途库存、订单量等因素,利用模型计算,提升供应链全口径库存预判能力,在保障生产供应的前提下,制定更合理的备货库存量标准,减少库存资金占用

优化备货库存,减少库存资金占用

利用专业数学算法模型,加强工具支撑,加大样本范围,增强样本合理性,提高业务测算效率,释放专业技术人员,提升业务预测预判能力,助力企业降本增效

提升业务效率,减轻事务性工作

通过模型应用的建立与运行,逐步建立重型制造供应链数字孪生系统,拓展至高价值、关键的设备、产线、运营等场景,同时积累供应链数据,实现多维度、多环节、跨企业业务数据联动分析能力,从而提升服务水平及服务能力

增强业务沉淀,提升服务能力

通过物资消耗数字孪生系统的建立,提升生产用料消耗的预测能力,合理调节采购时点、采购节奏,优化量价关系,从而降低采购综合成本

让数据创造真正的价值