通过SCATLAS库存决策中台
通过需求预测模块,在历史数据分析的基础上,综合考虑周期性波动、节日活动、相关事件及指标等因素,算法针对供应链行通过需求预测模块,在历史数据分析的基础上,综合考虑周期性波动、节日活动、相关事件及指标等因素,算法针对供应链行业的特性深度优化,输出合理的需求预测结果业的特性深度优化,输出合理的需求预测结果
模型支持对每个因子的贡献程度进行解释,可进一步基于营销判断人为调整结果,通过对接企业业务执行系统,建立端到端需求拉动的运营流程
为企业输出更为准确且稳定的需求预测结果,并以此为基础,可进一步降低运营成本、优化库存水平、提升客户满意度