在整个300个地点部署预测零部件需求系统

□ 舰队骄傲预测清单系统

FleetPride是北美地区售后重型卡车和拖车零件的最大独立经销商,拥有300多个地点,已经完成了在全网络部署AI驱动的预测零件需求系统. 系统使用机器学习算法预测单个位置级别的零件需求.

系统能力

预测需求系统对超过50个数据输入进行分析,为FleetPride大约50万个活跃的SKU产生特定位置的需求预测. 投入包括历史销售模式,季节趋势,天气预报,船队年龄人口统计,召回活动等,以及货运量指数等经济指标. 该系统每周发布13周的滚动需求预测。

结果

自全员部署以来,FleetPride报告首通电话的填充率提高了15%,目前在整个网络中超过了92%. 同时,总的库存水平已减少8%,释放出大约4 000万美元的周转资金。 该系统在预测季节性物品需求猛增方面特别有效。

• 客户影响

就车队维修业务而言,改进的零件供应直接意味着减少车辆故障时间。 当卡车需要修理时,在数小时之内而不是数天之内生成正确部分的能力,可以指同日修理和多日等待的区别. FleetPride估计,改进后的填充率每年可节省客户2亿美元,避免停机费用.