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 發出採購信號，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，稍後就會出現短缺，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，並提前採購以確保訂單週期不變，或採購整箱（訂單週期可變）或EOQ的順利採購流程。
用離散事件模擬代替公式
庫存補充基於計算下一個提前期（有時甚至更遠）的未來庫存水平。這意味著您的公式需要考慮許多即將發生的消耗和補貨事件。有時它是可行的，但是一旦您開始處理諸如發貨時間表或多個運輸訂單之類的事件時間表，Excel 幾乎立即放棄。
雖然我們的競爭對手通常會在不實際衝突事件的情況下簡化計算，但 Streamline 會創建一個具有一天精度的時間表，並將所有時間表放在時間表上。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。有時，與補貨公式相比，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來推斷未來。這是我們使用專有 AI 的一個領域，因此我們僅在 AI 認為適合應用時才應用時間序列預測技術、預測器和級別變化 - 就像您每天都在關注每個 SKU 一樣。
組EOQ
您在工作中使用 EOQ 嗎？如果不是，則值得仔細查看 EOQ，因為此庫存計劃概念可顯著降低您的持有和訂購成本。不幸的是，經典 EOQ 是按 SKU 計算的，而不是一組 SKU。在現實世界的供應鏈中，採購訂單包含多個 SKU，甚至數百個 SKU。雖然 Streamline 支持經典的 EOQ 計算，但它還提供遠遠超出使 EOQ 適用於包含多個 SKU 的訂單的經典方法的組 EOQ。
由於 Streamline 能夠同步一組項目的訂單日期，這成為可能。那麼Streamline只是來回移動同步的障礙，為這組SKU找到最佳的訂單週期，並自動最小化持有和訂購成本的組合。
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- 體驗高達 98% 的缺貨減少，最大限度地減少錯失的銷售機會和顧客不滿。
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