艾钢云智能分析:赋能企业供应链采购,驱动数字化转型与降本增效

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发表时间:2024-07-12 17:14作者:林闵来源:江天智云



全球化和数字化的今天,企业供应链采购面临着巨大的挑战,能够深入企业业务场景、具备数据集成和整合能力、拥有智能分析和预测的智能分析产品成为企业的需要。

通过整合各种数据源,对数据进行深度分析,为采购决策提供有力支持。企业可以通过对历史销售数据的分析,预测未来的需求变化;通过报、采、存、用数据分析,定位问题备件,发现异常并及时采取措施;通过对采购流程实时监控和优化,帮助企业发现流程中的瓶颈和问题。

艾钢云智能分析产品是一套多视角,多维度,多形式的统一的备品备件管理降本增效分析体系系统基于数据做分析,基于分析定基准,基于基准定规则,基于规则做管理,基于管理结果做持续优化。系统不仅可以对接多业务系统的数据源,实现海量数据的可视化,为企业不同角色提供多维度的数据分析和智能决策方案。通过备件管理“物料”、“报”、“采”、“存”、“用”重点业务环节数据规范与整合,利用大数据技术的力量快速分析库存现状及库存消耗情况,并对标行业,建立以事实数据支撑的合理库存标准,通过模型的自动过程预警,做到对库存的持续动态控制,内外共享共备库存,有效监管并消耗积压库存,帮助企业实现最优库存管理。通过对数据的分析和处理,将重要的数据和指标汇总成可视化报告,为公司管理层及各个业务团队提供坚实的数据支撑与决策参考,确保决策过程有据可依、科学高效。

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针对备品备件从物料、申报、采购、库存、领用五个重点业务入手,进行具体数据分析:

物料分析

物料基础性分析

基于物料样本信息,快速分析ERP物料库,定位重复、信息不准确物料,自动拉通物料信息(重复物料、可替代物料),保证数据分析的合理和准确性。通过物料的库存量明确物料梳理的基本情况,及时查看问题物料进行修改。

申报分析

物料申报分析

根据物料申报过程中预警信息的采纳情况,追踪未采纳预警的库存情况,定位不合理申报的问题节点。对比申报的部门、时间、超量申报、申报重复、有库存、超量储备、替代性/重复物料、等对备件的申报的金额、预警次数进行预警分析,明确物料申报过程中的问题定位与采纳情况,可以针对问题物料进行溯源。

采购分析

采购分析

根据历史采购方式、采购频次,历史价格的差异,辅助优化采购方式,自动预警价格异常波动,降低采购成本。

采购方式

不同供应商和采购渠道的价格以及采购方式的成本差异一目了然,辅助选择最优的采购策略,降低备件采购成本。

采购周期

基于物料分类和策略规则,自动分配采购计划;跟踪采购各节点周期,预警异常周期,实现采购周期科学优化,降低库存囤积成本。

库存分析

通过库存连续升高、超量储备、库龄分析为库存分析对库存量与成本进行管控

库存量推荐

基于物料历史消耗,分析不同物料的合理库存量,明确库存超量的物料情况,为降低库存提供依据。

库龄分析

自动定位呆滞、缓动物料的异常出入库行为,预警异常申报行为,从源头加强库存管控,降低库存积压。

库存留存分析

自动定位呆滞、缓动物料的异常出入库行为,预警异常申报行为,从源头加强库存管控,降低库存积压。

领用/消耗分析

1

基于历史消耗数据,自动预警超指标消耗,快速定位异常消耗原因,提高成本管控效率。自动推荐采购量和库存标准,降低库存积压成本。

2

基于历史消耗趋势,预警异常消耗行为(消耗量逐月升高、单耗异常波动、价格与消耗同步升高等),辅助判定物料质量问题。


通过以上分析,可以全面了解钢企业备品备件的采购、消耗和库存情况,也可以针对具体业务场景进行深入的数据挖掘和分析,以发现企业潜在的问题和改进空间。


艾钢云智能分析产品通过搭建钢企备件管理业务模型,将实际业务问题转化为分析模型,快速定位异常信息,分析应对策略,杜绝经验判断为主,提高企业决策的高效性和科学性。助力企业采购数字化转型,反哺和驱动备件管理数字化业务增长。


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