AIを活用したサービスと部品供給

すべてのリードタイム、修理、返品洗浄率を考慮して、関連する無過失修理（NFF）、返品、修理を予測しながら、複数の需要の流れにまたがるあらゆる階層のレベルで、散発的な需要に対応するものを含め、最も正確な統計的予測手法を自動的に適用します。

設置ベース、契約、MTBF、MTBR、MTBUR、または特別に定義されたイベントによる先行指標予測を生成し、事前の需要履歴がほとんどない場合でも需要予測を可能にします。需要履歴が収集されるにつれ、システムは学習し始め、料金は自動的に計算され始めます。

政府政策、経済情勢、業界指標など、既成概念にとらわれない外部変数を需要予測に組み込むことで、需要に相関する可能性のあるさまざまなラグでの因果要因を自動的に考慮し、精度を向上させることができます。

需要パターン、親分析、またはヒット回数や発生間隔などのカスタム設定メソッドに基づいて、すべてのパーツとロケーションのASLを自動的に生成します。

部品の属性とセグメンテーションに基づき、リードタイム、コスト、ベンダーの値崩れ、在庫戦略を考慮して、ROP、RROP、EOQ、REOQ、SMAX、RMAXなどの在庫レベルの計算を自動化します。

履歴データ、市場動向、故障率、類似製品・部品、販売予測を計画プロセスに取り入れることで、新製品導入や生産終了在庫を自信を持って計画することができます。

複雑な部品の連鎖を含め、余剰在庫を最小限に抑えながら部品の可用性を確保し、ばらつきに対するバッファとして最適な安全在庫レベルを計算する。

複数の拠点、セグメント、製品カテゴリーにまたがる在庫を管理し、サプライチェーンの各段階における在庫レベルを最適化することで、予算のバランスを考慮しながら最大限の可用性を実現します。

物流センター（DC）から現場在庫拠点（FSL）までのサプライチェーン全体にわたる調達、修理、補充、バランシングのためのすべての供給オーダーを、セグメントごとのトリガーポイント計画とタイムフェーズ計画の両方で自動化します。

修理、返品、無過失修理(NFF)のリードタイム、スクラップ率、現在および入荷予定在庫を考慮し、既存の供給源では不十分な場合にのみ新規購入を行う。

地域、セグメント、価格、必要時期、重要度などの要素に基づいて、新規購入、補充、再バランス、製造中止、または既存部品の修理のいずれを行うかについて、より賢明な意思決定を行う。

需要予測、調達戦略、優良・不良在庫の活用など、部品交換チェーンのあらゆる側面を管理する。

階層的なシナリオ・モデリングにより、さまざまな在庫戦略を策定・評価し、ビジネス目標や市場の状況に応じて最も効果的なアプローチを選択できます。

在庫レベル、回転/交換バンクの健全性、その他サービスパーツ計画のあらゆる側面を含むリアルタイムの在庫監視と、すぐに設定可能なアラートにより、業務に支障をきたす前に潜在的な問題を通知します。