基于云技术的S&OP解决方案实施精准的销售预测和综合需求计划
现状：
一整车由多达10,000个单独的零部件组成，其中大约70%来自其供应商。在供应链持续中断的情况下，汽车制造商试图优化与一级供应商的供应计划。为此数字化解决方案被用来创建尽可能准确的销售预测，以便为供应商提供精准和可靠的计划数据。在目前的车型混合型组合计划中，通常假设在贯穿整个生命周期中保持恒定的车型组合。然而实际上，市场行为模式以及由此产生的需求会在车型年限内发生变化。汽车行业的销售计划人员正在探寻一计划工具，其适用于具有广泛拓展BOM的复杂产品结构，不仅可以预测车型层面的需求数据，还可以预测类型层面和零部件层面的需求。
挑战：
销售计划员的主要目标之一是设定理想的库存水平，并通过优化的和自动化的订单建议来实现库存目标。对销售和生产的所有需求都应尽可能准确地预测到零部件层面。来自可比较的车型系列和类型的历史数据可以在一个综合S&OP解决方案中用来对未来的销售预测的学习。在以后的阶段，人工智能方法可以通过开放的API接口所集成，并在高级分析、机器学习和基于人工智能的预测前进路上，将众多影响参数兼顾其中。
解决方案：
flexis团队实施了一个基于云计算的S&OP解决方案，该方案可应对特定的应用场景，个性化数据，客户特定的业务逻辑和要求轻松配置实现。需求与产能计划系统的集成提高了所有计划范围和产品各个层级的透明度，直至低层级到零部件级别。例如，该系统同步了短期计划范围内的所有订单，并确保这些数量能被供应商的库存和产能所承载。
在更具战略性的计划范围内，S&OP方案为与供应商合同构筑了基础，通常这些合同每年都会续签，或在很多情况下，是为整个产品生命周期签订的。通过同步S&OP与需求产能计划，公司可以在一定的阈值范围内进行计划，用更精确的预测对其供应网络计划所需产能。对于OEM而言，更可靠的销售和供应商网络计划还可以改进输入和输出物流流程。在这里，所需的能力也可及早和有效的计划。
在第二步，S&OP云服务通过接口与人工智能模块相连接，可以通过整合外部数据实现更精确的计算。
结果：
- 更好和更快地计划生产量
- 准确的供应链建模以便更好地预测所需的库存水平
- 销售调整与产能投资的商务决策
- 减少激励措施和价格促销
- 优化库存水平
- 提高生产效率
- 支持可持续发展目标