常言道，知己知彼，有备无患。需求预测是供应链计划的基础，准确的需求预测可以帮助企业在采购、生产、资源调度等方面做出更优决策，从而提高供应链的响应速度。在汽车行业中，备件需求预测的准确性直接影响到物流成本和供应链风险，联友科技认为汽车数智化技术中的数据治理可发挥重要作用。企业可从构建标签体系入手，梳理数据资产并予以复用，进一步达成精准预测并优化供应链效率与成本的目的。
如何构建汽车数智化备件标签体系？
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。
此外，还需对现有的数据资产进行梳理，明确数据来源、类型和用途，建立数据质量标准和规范，确保数据的准确性和完整性，促进实现数据的共享和复用。这有助于避免数据的重复采集和处理，降低数据处理成本，同时提高预测的准确性和效率。
释放数据价值：汽车数智化技术打造备件需求智能预测
联友科技深耕汽车行业20余年，作为汽车数智化先进方案的提供者，备件需求智能预测系统利用大数据与AI技术，构建不同种类备件需求模式的预测模型，再基于预测模型，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。当前，该系统已于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。
近日，第二届数据治理年会暨博览会在北京圆满落幕。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》，这一荣誉再次凸显了联友科技在数据管理和汽车数智化领域的领先地位。
汽车数智化技术的崛起，为备件需求预测带来前所未有的精准度与效率。联友科技所倡导的数据治理与智能预测系统相结合的方法，不仅提升了预测的准确性，更在实践中证明其对优化供应链成本的显著效果。未来，联友将继续深耕数据治理领域，探索新模式、新路径，推动数据价值的最大化释放，助力企业实现数字化转型升级！
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