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2024 年 5 款人工智慧驅動的採購計畫軟體(+1 免費)

01. Streamline 👈 2024 年我們最喜歡的人工智慧驅動平台

價格: 免費版永遠免費

採購計劃軟件解決方案

概述: Streamline 是面向中型和企業業務的業界領先的人工智慧驅動的採購計畫軟體平台。

Streamline 總部位於紐約,在全球擁有數百家實施合作夥伴和數千家企業客戶,他們依靠人工智慧驅動的平台來預測、規劃和訂購庫存。該平台幫助製造商、零售商、批發商和分銷商高效成長,從而增加利潤。

優點:

  • 廣泛的高級功能和客製化。
  • 快速實施和支援。
  • 連接到多個資料來源。
  • 幫助實現 99% 庫存可用性。
  • 現代人工智慧驅動的預測。
  • 減少高達 98% 的缺貨。
  • 削減過剩庫存高達 50%。
  • 最多可減少 90% 的規劃時間。
  • 提供最佳的長期投資報酬率。

缺點: 某些功能可能需要培訓。

平台: 網頁瀏覽器。

部署選項: 雲或內部部署。

細分市場: 最適合中型市場和企業業務。

“如果您將Excel電子表格用於需求和供應計劃,請迅速使用此軟件,這肯定會使您的計劃效率更高,收益資本化非常快,並使您的生活變得更加輕鬆。”


購買計劃就是決定購買什麼,何時購買和從誰那裡購買。當您有適當的採購計劃時,可以節省或更好地投資多少資本真是令人驚訝。

但是,如果所有利益相關者都無法傳達他們的確切需求,無法及時交貨或從未對您的季節性需求進行過一致的分析,則您的計劃工作可能無法實現。

這絕對是一個挑戰,您需要配備適當的購買計劃解決方案以作好充分的準備。

Streamline 採購計劃解決方案的優勢:

GMDH採購計劃軟件系統和工具

1.快速直觀的用戶界面

Streamline軟件高效有效。因此,您可以專注於長期目標和業務發展。

2.無縫集成公司數據源

雙向連接允許您將銷售系統中的數據導入 Streamline,並自動將預測的訂單信息導出回您的 ERP 系統。

3. 順利快速的實施過程

一個成功的實施需要許多可變因素的協調。 Streamline 團隊非常了解當今市場上可用的銷售和 ERP 系統的範圍。因此,他們將確保您和您的團隊準備好立即繼續工作。

4. 最適合貴公司的業務流程

採購計劃軟件需要與您的業務目標和公司的所有其他流程保持一致。

在為您的公司選擇採購計劃軟件系統時,需要考慮許多因素。這些可能包括所選解決方案的總擁有成本、可靠性、高質量支持,最後,您在做出決定之前評估所有功能的能力。

5. 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,您要么忽略警報並稍後出現短缺,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 軟件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,並提前進行採購,以確保訂單週期不變,或採購整箱(訂單週期可變)或 EOQ 的平穩採購流程。

6. 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。有時這是可行的,但是一旦您開始處理諸如發貨計劃或多個運輸訂單之類的事件計劃,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分辨率的時間線,並將所有計劃放在時間線上。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。有時,與補貨公式相比,它只是一種更精確的方法,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。

7.使用AI(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。

8. Group EOQ(經濟訂貨量)

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。雖然 Streamline 支持經典的 EOQ 計算,但它還提供了分組 EOQ,這遠遠超出了使 EOQ 適用於具有 SKU 分組的採購訂單的傳統方法。

由於 Streamline 能夠同步一組項目的訂單日期,這成為可能。然後 Streamline 來回移動同步屏障,為這組 SKU 找到最佳訂單週期,並自動最小化持有和訂購成本的組合。


價格: 請求定價.

演示: 獲取演示.


Streamline採購計劃

讓我們仔細研究購買計劃特有的Streamline功能:

獲得 Streamline 專家的演示 了解如何改善公司的採購計劃流程。

還在靠Excel手動規劃嗎?

立即使用 Streamline 自動執行需求和供應計畫!

  • 實現最佳的 95-99% 庫存可用性,確保您能夠始終如一地滿足客戶需求。
  • 達到高達 99% 的預測精度,獲得更可靠的規劃與決策。
  • 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。
  • 削減多餘庫存高達 50%,釋放寶貴的資金和儲存空間。
  • 將利潤率提高 1-5 個百分點,進而提高整體獲利能力。
  • 一年內享有高達 56 倍的投資報酬率,前三個月即可達到 100% 的投資報酬率。
  • 將預測、規劃和訂購所花費的時間減少多達 90%,使您的團隊能夠專注於策略活動。

觀看庫存計劃功能視頻

了解並實際使用GMDH的主要功能和優勢Streamline軟件。


Streamline 輕鬆與您的 ERP 系統集成或同時與多個系統集成

該解決方案提供與任何數據源、ERP 系統或多個數據源的雙向集成,包括:ODBC、自定義API、Excel、SAP ERP、SAP S/4HANA、SAP Business One、Oracle NetSuite、Oracle JD Edwards EnterpriseOne、Microsoft Dynamics 365 、 Microsoft Dynamics 365 Business Central (BC)、Microsoft Dynamics GP、Microsoft Dynamics NAV、QuickBooks Online、QuickBooks Desktop Enterprise、Odoo、Extensiv Order Manager (Skubana)、Spire、Unleashed、Cin7、Fishbowl、Shopify、Sellercloud、Exact Online、Finale Inventory、Pronto Xi、Acumatica、 Palladium ,和其他系統。

採購計劃軟件功能

準確的需求預測

需求預測是否會驅動您的庫存水平?

Streamline 會查看您的歷史銷售數據,並自動選擇最佳統計模型來確定未來的消費者需求。

您還可以根據管理團隊內部已知的或供應商和供應商提供的附加信息來管理、重新評估和修改預測。

預計庫存水平

您是否知道庫存中攜帶的每種物品的最有效數量?庫存太多或太少會帶來相關的成本,並且無法充分利用您的庫存投資。

Streamline 的預計庫存水平功能可計算並顯示未來時期的庫存水平。這些預計庫存水平基於當前庫存、進貨供應和預測需求,由您的庫存目標和預測需求確定。

未來庫存水平短缺的時期用紅色標記,庫存過剩用綠色標記。這使您可以確保不會過度購買、存儲和不必要地佔用資金,同時還提供足夠的庫存以防止缺貨。

訂單計劃

您是否總是根據您的需求預測以及供應商和/或製造商施加的限制知道何時訂購什麼產品?

您可以立即創建完美的訂單,同時保持目標庫存水平並確保最有效地利用您的庫存投資。 Streamline 自動生成補貨建議並創建訂單計劃。該軟件計算並向您的採購系統(例如 MRP 系統)提供優化的訂單建議。再訂貨點、最低水平和最高水平也可用於與 MRP 系統兼容。

缺貨/積壓警報

您認為高度自動化和警報驅動的庫存計劃對您的業務至關重要嗎?

該軟件會突出顯示庫存不足或過剩的任何問題。此外,它還提供並提供有關如何優化庫存的建議。預計庫存水平設置還可以標記異常情況,例如短缺、潛在缺貨和庫存過剩。

庫存優化

您如何定義最佳庫存水平?

Streamline 可防止庫存短缺或過剩的情況。使用庫存優化工具將幫助您確定服務水平、減少庫存並充分利用您的庫存投資。

新產品預測

您是否有新的產品來替代停產的產品或市場歷史有限的任何新商品?

沒什麼大不了的! Streamline 可以將此類配置文件鏈接到類似的現有產品(替代品)的銷售歷史或設置季節性係數。這種方法還可以讓您對這些新鮮商品進行可靠的預測。

採購計劃軟件定義


什麼是需求預測?

需求預測是理解和預測客戶對特定產品或類別的需求的過程。該過程基於對銷售和市場趨勢的歷史數據的分析,並根據季節性,線性或恆定趨勢等統計預測模型進行以下預測。供應鏈管理過程取決於未來客戶的需求和趨勢預測的準確性。這就是需求規劃人員在進行需求預測時要考慮預測準確性和預測誤差水平的原因。使用 Streamline 進行需求預測很容易獲得最有效的水平。 Streamline 通過使用自動分析每個項目的水平、季節性、趨勢和間歇性的內置專家系統提供準確的需求預測。

什麼是需求計劃?

需求規劃 是概述和管理客戶對產品和服務的需求的業務流程。客戶需求的規劃包括使用最合適模型的統計預測。作為需求計劃流程的結果,公司獲得了啟動服務計劃流程、生產、庫存計劃和收入計劃的銷售計劃。

什麼是收入計劃?

收入規劃 是關於公司資源的管理。為了實現預期收入,應考慮以下事項:分析現有資源、規劃預期費用和/或對您的業務進行投資。 Streamline 通過在庫存報告中突出顯示這些項目來警告您庫存過剩或缺乏。它還計算每個項目的營業額,並根據預測給出未來的趨勢。

什麼是庫存計劃和優化?

庫存規劃 是指管理現有物品以及及時下訂單以確定最佳數量並防止積壓和缺貨的過程。的過程 庫存優化 旨在平衡庫存單位 (SKU) 和營運資金以獲得最大收入。 Streamline具有優化庫存水平、計算安全庫存和生成最佳採購計劃的強大功能。它還允許按供應商過濾項目,並按照不同產品的順序排列以最適合容器容量。

什麼是物料需求計劃?

物料需求計劃 (MRP) 是一個過程,包括用於管理製造過程的生產計劃、調度和庫存控制系統。為了計算需要什麼材料以及訂單何時可以投入生產,MRP 流程會考慮有關物料清單 (BOM)、生產計劃和物料計劃的信息。 Streamline 允許您根據成品的需求預測和物料清單 (BoM) 生成物料需求計劃。

採購計劃軟件的實施時間表是什麼?

總體而言,該過程需要 9-12 週。

實施路線圖

  1. 計畫啟動 – 第 1-2 週
    • 確定利害關係人
    • 定義角色和職責
    • 創建時間軸
    • 執行詳細的需求分析
    • 定義成功標準
    • 安排溝通計劃

  2. 部署 – 第 3-4 週
    • 伺服器安裝
    • 伺服器設定、配置和驗證

  3. 資料上傳和驗證 – 第 5-8 週
  4. 連接、配置、驗證、壓力測試和用例驗證:

    • 交易:銷售歷史、供應歷史等。
    • 商品資訊:商品清單(SKU、類別/系列/群組、地點、通路)
    • 庫存:現有庫存、在途庫存
    • 出貨/收貨(未結帳銷售訂單、採購訂單)
    • 物料清單 (BOM)
    • 建立Streamline項目.gsl文件
    • 使用者/權限設定
    • 供應商資訊:交貨時間、最少訂購量等。
    • 其他所需的功能(例如促銷、站點間轉移、更換/替代規則)

  5. 訓練 – 第 9-11 週
    • 對所有利害關係人的一般培訓
    • 深入的現場會議:需求預測
    • 深入的現場會議:庫存計劃
    • 一對一管理員培訓
    • 後續問答研討會
    • 線上課程和使用者指南概述

  6. 項目審查 – 第 11-12 週
    • 預測回顧
    • 庫存審核
    • 採購訂單審核
    • 轉移訂單、製造訂單(如果需要)審核
    • 報告和儀表板審查

  7. 測試和批准 – 第 11-12 週
    • 後製測試 (PVT)
    • 專案部署簽核
    • 全面推出!

看看 Streamline 能為您做什麼




全球總部

55 百老匯,28 樓
紐約,紐約 10006,美國
美國紐約百老匯 55 號 GMDH 辦公大樓入口

最佳 5 個採購計劃軟體平台以及 2024 年如何選擇一個

01. Streamline — 整體最佳解決方案

Streamline 是全球領先的人工智慧驅動的協作業務規劃平台,適用於製造、分銷、批發和零售。它建立在專有技術的基礎上,涵蓋需求和供應計劃的各個方面,為整個供應鏈提供完全的透明度。 Streamline 擁有數據分析、軟體開發、業務預測和供應鏈管理的領先專家團隊,使非數學家也可以使用建模和預測演算法,從而為企業提供準確、靈活的預測。 Streamline 的主要優勢之一是與 ERP/MRP 系統和資料庫的無縫集成,使企業可以輕鬆地將它們合併到現有的工作流程中。

Streamline

使用 Streamline 的優點

  1. “在數據分析和預測建模方面,Streamline 是遊戲規則的改變者。”
  2. “這款智能軟件使用先進的數學算法來準確確定我們業務運營的理想庫存水平。”

使用 Streamline 的缺點

  1. “該應用程序的外觀不太人性化,仍有待改進。然而,公司正朝著正確的方向前進,並且已經發生了明顯的好轉。”
  2. “這是一個非常複雜的程序,我們花了一段時間才掌握它。也許一些簡單的 1-2-3 指導來幫助設置會很棒。”

保羅·D·倫德特

《高效的供應鏈管理》

“其用戶友好的界面減少了手動工作量,從而實現更準確、更省時的規劃。該工具顯著增強了我們的供應鏈運營。”

02. 供應鏈SAP Integrated Business Planning

集成業務規劃軟件提供規劃和整合解決方案,為客戶提供財務預測、預算、方案規劃、整合和協作工具。絕對可以將此 ERP 用於供應鏈流程。 Capterra 和 G2 評測平台上收集了此解決方案的優缺點,並在下面列出。

SAP綜合業務規劃

使用 SAP 的優點

  1. “由於這仍然是一個小團體,我熟悉了他們的員工,並使支持變得更加風度翩翩。非常易於使用,因為您基本上是在 Excel 中設置您的層次結構。”
  2. “總體而言,對應用程序非常滿意。它在安裝和部署方面是無縫的。”

使用 SAP 的缺點

  1. “關於腳本的文檔有限。腳本培訓非常專業和密集。”
  2. “用戶界面似乎已經過時。該功能讓初學者感到困惑,我們必須花費大量時間培訓新員工。”

馬修 C.

“遺留工具”

“規劃能力為我們的供應鏈提供了附加價值”

03. Oracle融合雲端供應鏈規劃

是Oracle提供的需求管理和供應鏈管理工具。它有助於啟用自動預測流程,同時根據供應限制、客戶承諾和庫存數量等因素映射需求預測。

Oracle需求量

使用 Oracle 融合雲供應鏈計劃的優點

  1. “能夠相當流暢地旋轉系列。它幾乎就像 Excel 數據透視表的字段列表選擇框。”
  2. “這是一種更易於使用的工具,以電子表格的形式出現,並且可以輕鬆下載和上傳數據。此外,它還具有與其他 Oracle 模塊集成的內置功能,例如高級供應鏈規劃和訂單管理。”

使用 Oracle Fusion Cloud 供應鏈計劃的缺點

  1. “鏈接和成員管理。對於 NPI 等相關場景,用戶很難經歷如此復雜的過程。”
  2. “一般級別的問題,例如我們無法考慮在一般級別加載的歷史數據以從不同的預測配置文件生成預測。示例:引擎配置文件中的 Quantity_Form 應該足夠靈活,可以像從 Sales_Data 表中一樣考慮來自 General Level 數據表的數據/列。”

喜滿樹。是

“Himanshu Yadav 的 Oracle 融合雲供應鏈規劃審查”

” 1. 用戶友好的佈局來查看數據。
2. 使用內嵌功能,可一次查看多維數據。
3. 添加因果因素的預測技術和靈活性。
4. 工作表中的圖形表示選項
……”

04.IBM 規劃分析

IBM 提供全面的產品和服務來滿足供應鏈管理需求。他們的解決方案包括供應鏈合作夥伴數據交換、採購和庫存規劃、供應鏈可視性和編排以及全渠道訂單履行優化。 IBM 的專業知識在於不斷發展供應鏈規劃和流程,以減少運營孤島、響應市場混亂、降低風險並保持業務連續性。

IBM公司

使用 IBM Planning Analytics 的優點

  1. “用於大規模數據部署的平衡數據庫”
  2. “靈活且易於使用的數據庫”

使用 IBM Planning Analytics 的缺點

  1. “客戶服務很差”
  2. “良好且安全的數據庫,但成本高昂”

計算機軟件中的驗證用戶

“這是一個數據庫,與其他數據庫相比,它的速度非常快。”

它設計精良,操作方便。技術支持達不到要求。

05. Anaplan

是一家總部位於加利福尼亞州舊金山的美國規劃軟件公司。 Anaplan 銷售基於雲的業務規劃軟件的訂閱,並為決策目的提供數據。

Anaplan

使用 Anaplan 的優點

  1. “該軟件非常適合尋求假設情景規劃、預測和預算、勞動力規劃和跟踪競爭對手數據的公司。對於尋求清晰概覽其業務的公司來說,它確實具有多合一的功能。”
  2. “用戶界面肯定就像一個電子表格。”

使用 Anaplan 的缺點

  1. 初始設置需要大量的學習和時間。他們的培訓課程為期數天,仍然需要額外的跟進工作以及與實施團隊的溝通。
  2. “與 Tableau 甚至 Excel 相比,圖形和數據可視化也遠遠缺乏。”

尼基爾·L。

“Anaplan – 連接規劃與超越”

我最喜歡Anaplan的是定制能力以及易於開發和使用。您可以利用您的想像力和建模技能來構建任何東西。 Anaplan 改變了互聯規劃解決方案的思考和開發方式。有時,某些功能在 Anaplan 中不可用,一切都必須通過自定義代碼來開發,這感覺有些過頭了。諸如 Delta 功能、更強大的審核功能、鑽取功能和模型鎖定之類的東西都是我想到的。

關於作者:

亞歷克斯·科舒爾科,博士。數學建模博士,認證供應鏈專家(CSCP),GMDH 共同創辦人,供應鏈規劃專家,在需求預測、庫存規劃和最佳化方面擁有 10 多年經驗。 福布斯理事會成員.