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預(yù)測透鏡

AI大模型協(xié)助企業(yè)高效決策
以數(shù)智驅(qū)動業(yè)績成長

提高自主預(yù)測達(dá)成能力

提升預(yù)測快速反應(yīng)能力

  • 預(yù)測準(zhǔn)確率 95%

  • 預(yù)測偏差響應(yīng) 10%-15%

  • 存貨金額下降 10%-15%

預(yù)測透鏡 核心應(yīng)用場景

需求計(jì)畫與供應(yīng)鏈部門最關(guān)心的就是如何做好需求預(yù)測和供需配套

建立預(yù)測體系 盡量做準(zhǔn) 及時(shí)糾偏

每個(gè)產(chǎn)業(yè)、每個(gè)客戶的預(yù)測需求可能都存在差異，實(shí)務(wù)上想差異化預(yù)測但是不知道怎麼做

建立各類業(yè)務(wù)預(yù)測體系，全場景預(yù)測分析 實(shí)現(xiàn)預(yù)測過程透明、可追溯

預(yù)測體系
差異化規(guī)劃 預(yù)測管理
電子化工具

  • 異常預(yù)警

    實(shí)現(xiàn)銷售－預(yù)測－庫存聯(lián)合分析

  • 歷史資料追溯

    紀(jì)錄完整預(yù)測過程，包含時(shí)間、創(chuàng)建者、決策者、參考變數(shù)、版本資料等

  • 預(yù)測方法精進(jìn)

    結(jié)合預(yù)測偏差與預(yù)測波動的分析，持續(xù)優(yōu)化預(yù)測模型

客戶預(yù)測不準(zhǔn)，自主預(yù)測難做，怎麼提高預(yù)測準(zhǔn)確率？

數(shù)智驅(qū)動

支持建構(gòu)AI預(yù)測模型，整合內(nèi)外部資訊，讓AI透過大數(shù)據(jù)，模擬最優(yōu)演算法。

人為判斷

低代碼平臺的設(shè)計(jì)，支持自定義多層評審與參考變量的設(shè)置，輔助用戶判斷。

科學(xué)預(yù)測

根據(jù)不同產(chǎn)品需求的趨勢特性，使用相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，測算預(yù)測建議值。

客戶預(yù)測變更頻繁，如何快速響應(yīng)保證準(zhǔn)交率？

預(yù)測偏差分析模型

支持自定義預(yù)測流程和偏差計(jì)算公式的配置

結(jié)合當(dāng)前內(nèi)部供應(yīng)鏈資訊，自動生成預(yù)測需求偏差明細(xì)、下階備貨偏差明細(xì)，與PMC快速達(dá)成產(chǎn)銷協(xié)調(diào)

一鍵掌握銷售交付風(fēng)險(xiǎn)與庫存呆滯風(fēng)險(xiǎn)，識別供需狀況與預(yù)測波動輔助原因定位

縮短分析週期

縮短響應(yīng)週期

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數(shù)智驅(qū)動模型 越用越聰明

基於自主預(yù)測進(jìn)行預(yù)測模型和體系的搭建，並透過AI能力持續(xù)訓(xùn)練和優(yōu)化模型
實(shí)現(xiàn)市場需求的精準(zhǔn)化預(yù)測，來達(dá)成企業(yè)產(chǎn)銷均衡與存貨高效周轉(zhuǎn)

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常見問題

  • 產(chǎn)品針對解決企業(yè)
    什麼核心問題？

    透過數(shù)智驅(qū)動技術(shù)解決滾動預(yù)測過程不透明、不規(guī)範(fàn)、難做準(zhǔn)、難追溯的問題。 聚焦汽車零件、家電零件、電子等產(chǎn)業(yè)的滾動預(yù)測場景做差異化解決方案，能規(guī)劃差異化預(yù)測體系（量產(chǎn)、新品、長尾、中尾、短尾等），聯(lián)合內(nèi)部和外部資料建立預(yù)測 模型，不僅對顧客預(yù)測達(dá)成率、自主預(yù)測達(dá)成率進(jìn)行監(jiān)管，還能實(shí)現(xiàn)預(yù)測過程數(shù)位化、透明化，預(yù)測事後可追溯精進(jìn)。

  • 產(chǎn)品能和ERP系統(tǒng)對接嗎？
    資料儲存和安全性怎麼樣？

    預(yù)測透鏡不僅支援鼎新ERP的對接，也支援異質(zhì)系統(tǒng)的使用。 METIS資安體系採取“事前、事中、事後”全過程覆蓋，以NIST-CSF為基礎(chǔ)，結(jié)合微軟Azure的資安能力，抵禦外界威脅，並遵循ISO27001國際標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行企業(yè)內(nèi)部資安流程管控，達(dá)到雙重維度防護(hù)建設(shè)，以保障客戶資料安全。

  • 預(yù)測準(zhǔn)確率怎麼樣？
    有什麼案例客戶嗎？

    鼎捷在江蘇、上海、浙江、湖北等都有客戶，案例客戶預(yù)測準(zhǔn)確率從原來的60%提升至80%+。 基於100+現(xiàn)場調(diào)研，50+預(yù)測管理賦能經(jīng)驗(yàn)來說，預(yù)測管理不能一上來就談?lì)A(yù)測準(zhǔn)確率。 不僅是因?yàn)橛绊戭A(yù)測準(zhǔn)確的因素過多，在起步時(shí)應(yīng)先建立預(yù)測體系，明確職責(zé)，再規(guī)範(fàn)預(yù)測流程，讓預(yù)測過程提效、可視、可追溯，而且因?yàn)閯偨⒌念A(yù)測方法/模型， 都需要完整的預(yù)測循環(huán)進(jìn)行檢討，調(diào)參，才能讓模型越來越貼合企業(yè)。
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