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。
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 |
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)。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。