联友科技打造备件需求智能预测系统，助力车企数智物流变革

摘要：联友科技云服务BU数字运营部“备件需求智能预测系统”入选《2023数据管理百项优秀案例》

当前，数据已成为新型要素，是国家基础性战略性资源，也是加快经济发展变革，构建现代化产业体系的重要力量。

12月13-15日，第二届数据治理年会暨博览会在北京圆满落幕。本届年会由中国电子信息行业联合会主办，以“数据强基，智领未来”为主题，展示数据治理成果，搭建跨界交流平台，推动数字经济高质量发展。

会上重磅发布数据管理成果，联友科技“备件需求智能预测系统”入选《2023数据管理百项优秀案例》，彰显联友科技在智能制造领域数据治理的创新实践和技术实力。

联友科技“备件需求智能预测系统”聚焦整车备件，旨在解决当前整车企业备件库存高、客户满足率低、紧急订单多、物流成本高等业务痛点。基于联友“数据中台-数据资产子平台”开展备件数据治理，构建备件标签体系，利用联友AI能力平台构建不同种类备件需求模式的预测模型。

基于数据驱动的数据治理持续运营

赋能企业高质量发展

联友科技拥有多年数据治理咨询及实施经验，沉淀出成熟的数据治理流程，按照“盘、规、治、用”等过程让备件数据实现“看得见、找得到、管得住、用得好”，提升备件数据质量和数据价值。

联友科技数据治理服务提供统一的数据管理体系建设，对数据服务进行统一管理，统一设计开发及统一监控，保证数据共享及数据安全，提升数据应用效率。

（1）数据质量提升：建立企业级数据管理标准，保持数据口径一致，完善数据质量监管体系，构建数据血缘跟踪系统，并采取措施确保数据准确，提高数据质量；

（2）数据资产管理：帮助企业设计和维护有效的数据架构，包括数据集成，数据模型，数据仓库，数据ETL流程等，确保整个数据生命周期得到有效管理与使用。

（3）数据价值提升：梳理企业数据资产，建立标准化数据导航，实现安全可靠的数据交换与共享，有效提高业务获取数据、使用数据等效率提供持续的数据分析、数据运营服务。

构建备件标签体系

促进数据资产复用

备件标签体系是针对备件构建的系统性、规范性标签。在备件标签体系的建设过程中，标签具有层次结构，从实际业务角度出发，结合备件本身的基本属性字段以及业务运行过程中的状态、统计数据，对备件进行精准画像，便于从不同标签维度对业务进行KPI设定、为备件需求预测各类模型提供特征数据支持、流程自动化等。按备件标签统计计算方式的不同，可划分为事实标签、规则标签、模型标签等。

“AI算法+数据中台”备件需求智能预测

释放备件数据价值

联友科技备件需求智能预测系统通过利用大数据与AI技术，构建不同种类备件需求模式的预测模型，基于预测模型，从备件历史销量（周/月）、类型（新品、季节品、促销品、常规品）、地域和订货量（高中低流）挖掘影响需求的因素，进行配件销量与影响因素的关联性分析，从而进行销量趋势等预测，并根据营销等反馈，适当调整，实现业务流程集成，提升中流件、高流件等备件预测准确率及相关备件订单的采纳率。

将预测结果与供应商供货周期、各级仓库的库存进行联动作为备件准备依据，有效降低整体供应链的库存。同时，对整个备件供应链系统进行有效联动整合，为终端客户提供更快更优的备件服务。

备件需求智能预测系统已于2022年在某合资主机厂备件体系（六地七厂）上线应用，于2023年在某合资主机厂成功完成POC验证。

汽车备件物流已经成车企增加效益，实现企业与用户双赢的关键之一。联友科技备件需求物流系统有效降低整体供应链备件库存，提高服务效率，降低物流成本和供应链风险，有效解决行业痛点，促进车企备件数字化供应链高质量发展。