智能备件预测
业务痛点
- 海量备件及相关数据以来人工处理,占用大量人力成本
- 备件库存长期存在冗余,占用额外成本的同时增加库存压力
- 与合同匹配的配置文档缺失存在交付风险,影响客户体验及其系统稳定性
转型目标
通过专门的数据仓库结合人工智能中台提供的专门算法,有效预测不同备件在不同时期的需求数量,降低库存压力及管理成本,并提升备件交付的可靠性。
备件智能预测: 技术方案
备件智能预测: 未来展望
转型收益
- 人工智能算法的引入将CTR命中率提升了2%,可为备件计划团队节省每年20人天的工作量
- 通过提高备件预警频率、减少人工计算与跟踪工作量,进一步降低备件所带来的库存及管理成本
- 整体业务每年可节省54人天工作量,并降低约13%的IT产品停产预留采购开支,减少采购成本,提升备件利用率