中制数据OTD解决方案可以帮助企业实现从BTS(面向预测交付)和MTS(面向库存生产)向基于C2M在线定制化的OTD(面向订单交付)模式转型,获得以下价值:
中制数据供应链数据中台解决方案(OTD系统)包含12个模块,帮助企业实现从订单到交付的供应链全面提档升级,打通S&OP通路,构建起全景可视、内外协同、柔性交付、极速响应、智能预测为目标的可感知、可预测、智能化供应链体系。
以订单为核心,贯通企业ERP、MES、WMS等异构系统,协同营销、研发、采购、生产、仓储等业务,实现订 单交付全过程的数据关联和透明化管理,以图形化的形式显示每一张订单的实时状态;
通过订单状态集成功能,企业多部门可以实时共享每一张订单详细信息(保证订单源头数据的统一),包括订单签约时间、变更时间、交付时间等,以及订单计划与实际时间、数量等对比;
建立起订单“鹰眼”功能,从生产、采购、库存、交期等角度展开订单风险控制,如订单超期未付款、生产超时未开工、物料不
齐套等预警,构建供应链各阶段的风险控制塔;
通过订单风险控制塔实时掌握供应链中的业务风险,自动给出风险预警,并根据风险种类和等级推送给不同的业务人员;
在销售预测端,根据历史订单、市场变化、库存变化等要素建立起订单预测模型,提升订单预测准确
率,并且根据物料种类建立不同预测策略,进一步降低库存储备;
利用ARIMA、Holt-Winters、LSTM等算法建立算法预测模型,变手工预测为自动预测,提升相关SKU的销量预测精准度,包括数据探索、数据特征提取、算法建模与训练等;
建立企业级BOM管理,打通XBOM数据通路,实现设计、工艺、制造的数据集成,并在此基础上构建起
超级BOM,面向客户实现产品的可配置、可选择;
实现多版本、多阶段BOM结构与物料材质等数据的详细比对,让企业对BOM变化实现全生命周期的管理,保证保证BOM数据的一致性和准确率;
多阶段的BOM对比
帮助企业建立起新产品报价模型,基于模型实现快速、精准的产品成本核算与报价,消除报价中经常出现误差的情况;
基于最新贵金属价格刷新物料的采购价格,并基于BOM、工艺等数据层层卷积计算,给出最新的产品成本价;
通过大数据运算为物料、供应商打上“标签”,帮助企业对物料的采购提前期、安全库存、供应能力等数据进行精细化管理,推动企业采购仓储的精细化管理;
精细化物料采购策略,根据物料标签对长短周期、JIT、波动大小等不同种类的物料制定不同的管理策略,从而避免“一刀切”式的物料储备策略;
建立物料齐套检查功能,在计划、配送、开工等时间节点进行物料齐套行检查,给出缺料清单,并与物料采购提前期、生产提前期数据进行比对,给出缺料风险预警;
系统通过检查物料的总需求、库存量、锁定量、在途量、替代件、采购提前期等数据,给出物料缺料预警,并提示出缺料的风险大小;
通过库存呆滞料分析模型,全订单链条分析数据,帮助企业定位导致库存积压的原因和问题,然后推动业务优化和降低库存储备,降低40%以上的库存储备;
系统自动追溯呆滞料产生链条中的全量数据,然后给出造成物料呆滞的原因,包括成品呆滞和原材料呆滞原因,推动业务不断改进,从而降低库存;
建立标准交期数据,通过数据比对实时发现订单执行中的异常情况,并对异常原因进行汇总分析,给出异常原因的定位,指导业务不断优化交期数据;
在系统中针对每类产品建立标准交期数据(多版本),然后在订单实际执行中,不断对比标准与实际的差异,有偏差时自动追溯偏差原因,给出原因分析推动业务改进;
对订单变更进行全生命周期的管理,从变更范围与成本评估,到变更指令的执行,以及变更分析等,一方面帮助企业全闭环管理变更,另一方面减少变更发生;
系统自动比对变更影响范围,对变更影响到的物料状态和成本进行评估,给出企业变更是否执行的数据支撑,然后对变更执行过程进行跟踪和管理,保证被变更指令影响到单据与物料执行到位;
从顶层帮助企业设计面向订单交付(OTD)的整体场景和业务模式,明确供应链转型方向和目标。
以S&OP为核心,对营销到研发、生产、采购等业务流程进行全面梳理,诊断流程问题,围绕OTD交付能力优化并规范业务流程。
对采购提前期、安全库存、BOM等数据进行专项治理,提升供应链数据质量,并通过数据入湖让数据成为企业的核心资产,建立起数据资产目录。
基于中制数据标准化的呆滞料分析模型、订单预测模型等数据模型,帮助企业深度挖掘数据价值,定位数据背后的原因,从而改进和优化业务。
沉淀企业供应链管理各环节中的知识和经验,并通过中制数据的AI平台将知识数学化和模型化,实现相关知识的传承和迭代。
为企业提供专业的OTD系统,并通过伴随式服务、专业团队、快速交付实现系统成功上线,帮助企业实现OTD模式的固化落地。