优化原材料的库存和服务水平
优化购买零件的库存和服务级别
优化成品库存和服务水平
优化Energy Company的过境工业产品的库存和服务水平
BHC3™库存优化适用于高级AI /机器学习和优化技术,以帮助石油和天然气公司降低工业部件和设备库存水平,同时保持信心,以便他们有股票在他们需要的地方以及他们需要的地方。
石油和天然气公司往往携带多余的工业组件库存,以解决运营或需求的不确定性。这通常表现为工业部件和设备的过剩库存,以防止意外停机。许多下游制造商还携带大量工业部件库存,以防止库存输出或为客户提供更好的交货时间和灵活性。多年来,公司部署了材料需求计划(MRP)支持规划和自动库存管理的软件解决方案。但是,大多数MRP软件解决方案都没有设计通过从数据中不断学习来优化工业组件库存水平。
BHC3库存优化考虑了几个现实世界的不确定性,包括需求的变化、供应商交付时间、供应商交付的零部件的质量问题和生产线中断。该应用程序动态地、持续地优化工业部件和设备的再订货参数,并将每个工业部件或产品的库存持有和运输成本降至最低。
“发现的球队被摄取是什么时候发生大约80%,大约1/10资源更快。”
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降低工业零件和设备的库存持有成本,在不影响零件可用性的情况下改善现金流。优化工业元件的重新订货参数,如安全库存和安全时间与必要的置信水平。
通过对供应商绩效的了解,改善能源供应商的管理和谈判。模拟零件订单参数变化对供应商绩效kpi的影响。
增加对季节性,抵达的批判能源部门的不确定性,抵达的不确定性,供应商,运输瓶颈和生产线中断的潜在质量问题。
通过各个部门(例如,材料管理,物流管理,物流管理)的共同观点来提高工业行动的组织效率,导致与组织目标保持一致的工业部件和设备的优化库存。
通过基于新数据的自动建议获得工业部件和设备库存分析师的生产力,并与运营系统的实时集成。始终如一地向供应商订单应用建议。
由于供应链中减少库存,最大限度地减少包括标准和加急运输成本的工业组件库存的总降落成本。
BHC3库存优化汇总了数据BHC3™AI套房来自不同的不同来源系统,包括生产订单(实际的和计划的),产品配置,材料清单,库存移动(例如,来自供应商的到达,生产线上的消耗,内部和内部设施的装运),重新订购参数的历史设置,来自供应商的交货时间和运输成本,以及维护工业零件库存的每个地点的零件水平成本。
BHC3库存优化因素在几个现实世界不确定性,包括需求变异,供应商交货时间,供应商提供的工业部件的质量问题,以及生产线中断。该应用程序使用机器学习来分析可变性,动态和连续优化重新排序参数,并最大限度地减少每个项目的工业部件和设备库存持有和运输成本。