MathArt | 零配件企业数字化变革

2019年全球汽车需求呈持续萎缩趋势。这是国际评级机构穆迪3月发布的报告现实的情况。实际上，这个已经不说自明。与此同时，传统汽车零部件企业也面临增速放缓的压力，再加之国内市场竞争加剧，很多汽车零配件供应商盈利出现下滑。

面临发展挑战，如何把握行业变革趋势，充分利用数字化技术提升企业竞争力，是各大零配件供应商面临的主要问题之一, 而大数据技术作为数字化变革的关键技术，正在推动企业变革的进程，并发挥越来越大的作用。

作为汽车生产的重要组成部分，零配件的供应物流水平直接决定着汽车生产的效率与质量, 特别是作为供应链源头的需求计划，直接影响后续生产计划的制定、采购订单以及仓储管理等诸多方面，是汽车零配件供应物流的重要组成部分。

然而，当前汽车零配件供应商需求计划的管理仍面临效率低下、需求预测不准等多种问题，亟待通过数字化技术改善现状，发挥企业数据价值。

一方面，为了提高客户满意度，汽车零配件供应商往往严格遵守主机厂的需求计划数据，依据客户需求预测安排后续生产。然而，由于各家主机厂计划需求形式多样，计划员手工处理效率低下，而且，线下人工处理与分析过程不透明，数据积累不够，导致处理流程难以统一，缺乏有效的跟踪评估。

另一方面，市场变化迅速、营销手段多样等因素致使终端需求难以预测，各主机厂难以给出相对准确的销量预测数据。除此，为避免断货等情况的发生，主机厂生产计划部门往往还会对销量预测进行一定程度的加权放大，再下放给零配件供应商。

这些现象导致零配件供应商难以获得客户真实的订单需求。此外，很多零配件供应商内部还面临自身合理产能安排与提高库存周转率等问题。如何把握客户真实的订单需求，在提高客户满意度的同时实现自身的降本增效，成了零配件供应商客户需求计划管理的一大难题。

围绕上述汽车零配件供应商需求计划管理面临的诸多难题，我们认为通过引入大数据管理及分析方法搭建一个客户订单管理预测平台，将能够有效地帮助零配件企业规范业务流程、进行统一的数据管理及科学的预测分析，全面发挥企业的数字化价值，推动企业的数字化变革。

一个优秀的客户订单管理预测平台需要涵盖统一的客户计划管理平台和科学的客户订单需求预测这两个部分，从而既能够帮助零配件企业物流部门优化客户计划管理，获得真实的客户订单需求，又能够在提高客户满意度的同时规范企业的数据资产管理。

统一的客户计划管理平台 

在传统的零配件企业客户需求计划管理模式下，计划员往往面对多家主机厂不同形式的需求计划，并通过线下手工处理数据，这样不仅效率低下，且需消耗大量的人力成本。

此外，计划员针对客户需求进行的分析处理过程往往存在不透明的现象，多为人为判断营销举措——根据自身经验判断进行客户计划数据的处理，从而得到“真实”的客户需求用作后续排产，而线下操作也在一定程度上导致数据资产积累的困难。

通过统一的客户计划管理功能，订单管理预测平台可整合数十家车企的需求计划模板，形成统一的数据样式，自动完成数据解析、展示、翻译、打散，大大简化了计划员的工作复杂度，同时提升了计划员的工作效率，而标准化、透明化的数据管理，也有助于企业有效地进行数据资产的积累。

在统一数据管理的基础上，平台还将实现基于业务经验的需求计划补足预测以及EOP的预警和查询管理。EOP预警功能通过分析客户计划，发现客户可能即将EOP的产品，通过物料翻译等操作，做到及时向计划员发出物料级别的EOP预警。通过此功能，计划员能够提前关注到EOP物料，及时修改需求计划，避免出现库存积压。

科学的客户订单需求预测

一直以来，如何尽早地获得尽可能准确的客户需求计划都是各大零配件供应商面临的难题。通过业务经验进行的补足预测能够一定程度上将客户需求计划延长，但无法准确预测客户真实的订单需求数量。

随着人工智能技术的不断发展，机器学习越来越多地渗透到汽车制造的各个领域，利用算法和数学模型解决实际业务问题也逐渐成为汽车行业的主流趋势。获取未来客户真实的订单需求量，从数学角度来说可转变为一个预测问题，即利用预测算法进行订单需求的预测。

通过整合历史客户需求数据，并结合库存、销量、季节性因素等市场前导性外部数据的补充，以及后续将会纳入的有意向客户量、客户转换率、市场突发事件等变量，构建机器学习模型，并进行模型的迭代训练，算法能够学习到历史客户订单需求与其相关因素的数据规律，从而实现后续客户真实需求的准确预测以及补足配置数据的灵活性调整，帮助零配件供应商准确判断客户真实需求，避免产能安排不合理或库存积压等状况的出现。

客户订单管理预测平台通过将多种数据类型、多种样式的订单数据转化成统一样式，进行数据的标准化、透明化管理，将能在有效提高关键用户工作效率的同时，为科学预测体系的建立提供数据支撑。在数据完整的前提下建立科学的需求中长期预测体系，并引进产能评估、预警、需求与产能对照表。根据需求以及BOM变更模拟零件组成和需求量变化对产能缺口的影响，实现物料和工艺限制的产能模拟，从而为产能管理提供有力依据，更好地对主机厂的生产计划进行科学的预测管理。

我们认为，在当前传统零配件制造行业向数字化转型的大背景下，零配件企业应该抓住此次变革的机遇，积极完成数字化改革。在算法的有力支持下，解决零配件供应链各环节的业务难题，进一步完善零配件供应链体系，是现时最好的应对方案。