是什么让 Streamline 在竞争解决方案中脱颖而出
跨 SKU 同步订购日期
如果您的 ERP 系统内置的最小/最大补货策略为一个 SKU 发出采购信号，但同一供应商的其他 SKU 还不需要补货，您会怎么做？最小/最大订购信号来自每个项目，而企业为每个供应商发出采购订单。因此，您要么忽略警报，稍后就会出现短缺，要么过度购买一个完整的容器。与 ERP 方法相反，Streamline 提高了每个供应商的采购信号。 Streamline通过离散事件模拟预测下一个订单周期内的所有采购信号，并提前采购以确保订单周期不变，或采购整箱（订单周期可变）或EOQ的顺利采购流程。
用离散事件模拟代替公式
库存补充基于计算下一个提前期（有时甚至更远）的未来库存水平。这意味着您的公式需要考虑许多即将发生的消耗和补货事件。有时它是可行的，但是一旦您开始处理诸如发货时间表或多个运输订单之类的事件时间表，Excel 几乎立即放弃。
虽然我们的竞争对手通常会在不实际冲突事件的情况下简化计算，但 Streamline 会创建一个具有一天精度的时间表，并将所有日程安排放在时间表上。然后 Streamline 执行事件序列，以一天的精度为我们提供有关公司库存水平的最准确信息。有时，与补货公式相比，它只是一种更准确的方法，但在许多情况下，它是适应现实世界供应链复杂性的唯一方法。
使用人工智能预测需求
如今，估计季节性、价格弹性或自上而下的预测是不够的。市场变化非常动态，很难预测您的销售历史是否与当前情况足够相关并且可以用来推断未来。这是我们使用专有 AI 的一个领域，因此我们仅在 AI 认为适合应用时才应用时间序列预测技术、预测器和级别变化 - 就像您每天都在关注每个 SKU 一样。
组EOQ
您在工作中使用 EOQ 吗？如果不是，则值得仔细查看 EOQ，因为此库存计划概念可显着降低您的持有和订购成本。不幸的是，经典 EOQ 是按 SKU 计算的，而不是一组 SKU。在现实世界的供应链中，采购订单包含多个 SKU，甚至数百个 SKU。虽然 Streamline 支持经典的 EOQ 计算，但它还提供远远超出使 EOQ 适用于包含多个 SKU 的订单的经典方法的组 EOQ。
由于 Streamline 能够同步一组项目的订单日期，这成为可能。那么Streamline只是来回移动同步的障碍，为这组SKU找到最佳的订单周期，并自动最小化持有和订购成本的组合。
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