销售需求预测实践与分析
制造加工
供应链
FineVis
适配版本:3.5.1
FanRuan
更新时间:2025-07-09
此应用仅支持在线试用,如果有需求可以联系销售购买项目实施服务
#需求预测
#产存分析
#算法分析
详情介绍

一、快速说明

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1、场景概述

帆软供应链控制塔IBP解决方案通过AI驱动的需求预测技术,帮助企业解决销售预测中的核心痛点,实现从数据整合到计划落地的端到端闭环管理,最终提升供应链效率和利润。


2、核心痛点与解决方案

痛点

解决方案

1. 数据杂乱、预测不准

自动分级分类品/客户,明确预测策略

2. 预测工作量大

分长/短期流程自动清洗数据,推荐最优算法

3. 模型需频繁修改

第四代大模型技术(50+算法),支持零样本预测

4. 预测价值难量化

AI量化预测准确率对利润、成本的影响

5. 缺乏历史数据

零样本预测技术,无需训练即可应用

6. 多计划协同困难

集成产销存计划(IBP),保障供应链一致性


3、关键流程

  1. 需求分级分类

    基于产品波动性、客户重要性制定策略,明确预测目标(如物料交付策略)。

  2. 长/短期预测

    长期(月度/季度):Baseline预测,支持备料计划。

    短期(周/日):订单数据驱动,生成MPS初版。

  3. AI预测操作(Demo示例)

    3分钟3步完成预测:上传Excel历史数据 → AI用4种算法预测 → 推荐最优结果。

  4. 回溯与调优

    自动评价历史准确率,多算法择优,防止模型漂移。

  5. IBP计划集成

    联动销售目标、要货计划,反馈审核确保一致性(Demo未完全实现)。


4、技术优势

  • 零样本预测:无需历史数据即可启动。

  • 大模型+小模型架构:适配50+场景,精度提升8%~46%。

  • AutoML自动化:简化算法选择与超参调优。

  • 人机协同:提供根因分析,增强预测可解释性。


5、业务价值

  • 量化收益(Gartner数据):

    • 预测准确率↑10% → 利润↑5-10%、生产效率↑10-15%、物流成本↓15-25%、采购成本↓5-10%。

  • 实施效果

    • 需求预测准确率↑20%、存货成本↓20%、交期准确率↑10%。

  • 标杆案例:全球灯塔工厂TOP10、Gartner供应链Top25企业落地。


6、场景定位

目标用户:供应链计划、销售运营团队。核心价值:用AI降低预测复杂度,实现“更快(效率)、更准(精度)、更好(协同)”的供应链决策。

注:Demo版支持部分功能在线体验,完整方案需联系帆软销售获取。

 二、完整方案

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