是什麼讓 Streamline 在競爭解決方案中脫穎而出
跨 SKU 同步訂購日期
如果您的 ERP 系統內置的最小/最大補貨策略為一個 SKU 發出購買信號，但同一供應商的其他 SKU 還不需要補貨，您會怎麼做？最小/最大訂購信號來自每個項目，而企業為每個供應商發出採購訂單。因此，您要么忽略警報，以後會出現短缺，要么過度購買一個完整的容器。與 ERP 方法相反，Streamline 提高了每個供應商的採購信號。 Streamline 通過離散事件模擬預測下一個訂單週期內的所有採購信號，並提前採購，以實現具有恆定訂單週期的平穩採購流程，或採購整箱（訂單週期可變）或 EOQ。
用離散事件模擬替換公式
庫存補貨是基於計算下一個提前期的未來庫存水平，有時甚至超過這個時間。這意味著您的配方需要考慮到許多即將發生的消耗和補充事件。有時它是可行的，但一旦您開始處理諸如裝運時間表或運輸中的多個訂單等事件時間表，Excel 幾乎會立即放棄。
雖然我們的競爭對手通常簡化計算而不會實際發生碰撞事件，但 Streamline 可以創建具有一日精度的時間線，並將所有日程安排到時間線上。然後 Streamline 執行事件序列，以一天的精度為我們提供有關公司庫存水平的最準確信息。與補貨公式相比，有時它只是一種更準確的方法，但在許多情況下，它是適應現實世界供應鏈複雜性的唯一方法。
使用人工智能預測需求
如今，估計季節性、價格彈性或自上而下的預測是不夠的。市場變化非常動態，很難預測您的銷售歷史是否與當前情況足夠相關，並且可以用於推斷未來。這是我們使用專有 AI 的領域，因此我們僅在 AI 認為適合應用的情況下應用時間序列預測技術、預測變量和級別變化——就像您每天密切關注每個 SKU 一樣。
集團 EOQ
你在工作中使用 EOQ 嗎？如果沒有，值得仔細研究 EOQ，因為這種庫存計劃概念顯著降低了您的持有和訂購成本。不幸的是，經典的 EOQ 是按 SKU 而不是一組 SKU 計算的。在現實世界的供應鏈中，採購訂單包含多個 SKU，如果不是數百個 SKU。雖然 Streamline 支持經典的 EOQ 計算，但它還提供了遠遠超出經典方法的組 EOQ，使 EOQ 適用於包含多個 SKU 的訂單。
這要歸功於 Streamline 能夠同步一組商品的訂單日期。然後 Streamline 只需來回移動同步障礙，為這組 SKU 找到最佳的訂購週期，並自動最小化持有和訂購成本的組合。
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