亲眼见证智能库存优化的实际应用
观看库存人工智能如何在60秒内消除库存过剩、库存不足和零件过时的问题
为什么智能库存优化很重要
航空供应链需要AI驱动的精确性，然而关键的库存任务往往手工管理，导致成本高昂的低效率。
挑战：
- •通过自动报价生成加速RFQ响应
- •通过智能预测优化零部件采购
- •通过自然语言查询访问所有业务数据
- •利用人工智能驱动的洞察力转变运营效率
成本：
- •过剩库存占用了数百万的流动资金
- •零件短缺导致昂贵的维修延误
- •过时的零件会导致重大的报废损失
在多个使用场景中，我们已经证明，效率最高可提升 75%，这得益于减少库存过剩、消除缺货情况，以及优化零部件周转以防止报废。
它是如何工作的
Inventory AI 将机器学习应用于 ERP 数据，为航空零部件提供实时库存智能，优化 PAR 水平、预测需求、识别滞销和高风险库存，并指导更明智的采购决策，从而精简航空供应链。
由 Qlik 提供技术支持
企业级高性能仪表板，轻松应对海量且复杂的数据集。Qlik 强大而一体化的安全机制，确保您的数据在每个环节都得到周密保护。
持续改进
使用机器学习随时间调整和改进过程
需求预测
预测未来需求以减少缺货和过剩库存
库存优化
根据预测实时监控并调整库存水平
自动补货
当库存达到最佳补货点时开始补货
供应商连接性
提供实时供应商集成，以实现无缝订购
实时警报
通知团队库存不足、需求旺盛或订单延迟
运营和财务影响
航空库存成本削减
通过增强优化实现高达37%的库存成本节省，推动实时库存分析。
提高效率
通过自动化工作流程简化采购流程，并通过提高效率高达75%，释放资源用于战略性计划。
即时投资回报
通过AI驱动的库存分析解锁至少10:1的投资回报率，减少资本占用，提高流动性，并实现成本效益的采购策略。
