SAS ® 如何實現供應鏈最佳化
SAS 提供基於最新且準確數據的精確預測、需求感知和需求引導能力。結果？ 近乎即時與需求平衡的庫存，並符合需求預測的供應計劃。
需求導向規劃
- 在每個級別上生成準確的預測。 甚至適用於個別 SKUs。
- 使用時間序列預測來構建反映業務現實的模型，並考慮間歇性需求、新產品發布、定價、促銷，甚至天氣。
- 使用複雜的優化演算法來比較和調整預測，以便您可以選擇最佳策略。
多層庫存優化
- 管理生產和物流，以滿足不斷波動的客戶需求和不斷變化的市場動態。
- 利用多層最佳化和最先進的模擬來計算最佳存貨政策。
- 使用預測建模和如果分析來判斷不同的變數將如何影響供給/需求平衡。
需求感測 & 塑型
- 感應需求信號，指出市場變化更快。
- 將需求信號（例如季節性、價格、促銷、活動和商品銷售）轉化為更有效的市場驅動回應。
- 採用視覺化方法來分析需求資料，以發掘有關銷售、出貨、定價、促銷以及營運、類別或區域性能的模式和見解。
為什麼選擇 SAS 進行供應鏈最佳化軟體？
感受形成需求並幫助您預測的市場信號。 統一來自整個組織和其他地方的資料。 然後在整個供應鏈中最佳化回應。
協作 & 分享客戶 & 供應鏈情報
- 促進銷售、行銷、財務、營運和供應團隊以及第三方利益相關者之間的合作，以支持整合業務規劃 (IBP) 流程。
- 互動式儀表板可讓您監控、追蹤和報告預測效能，例如預測增值報表。
- 預測規劃工作台生成自動化、基於統計的共識預測。
避免存貨不足或過量存貨
- 獲取近乎即時的供應和需求動態的洞察力。
- 使用多層最佳化計算最佳存貨原則，或使用如果分散事件模擬在事實之前驗證原則。
- 預測模型和假設分析可以揭示不同變數如何影響供需平衡，讓您能夠將產品投放到最需要的地方，滿足客戶需求的同時管理整體庫存成本。
改善規劃成果
- 產出不偏頗的共識預測(unbiased consensus forecasts)，並與整合業務規劃（IBP）流程協同運作。
- 使用時間序列和機器學習預測來構建模型，以考慮間歇性需求、新產品發布和已退出產品。
- 使用複雜的優化演算法，根據預測需求選擇最佳方案。
- 減少過時的庫存和浪費，提升永續發展績效。
客戶成功
使用 SAS 優化供應鏈
跨國家電製造商
SAS 幫助公司：
- 使用自動化解決方案取代手動試算表預測，有助於減少 12% 以上的庫存並提高收入 1%。
- 優化整個北美工廠的庫存，保持產品可用性高於 93%，而前一年的 63% 相比。
- 達到更高的服務水平和較低的營運資金水平。