汽车数智化转型是备件物流创新发展的关键。通过引入人工智能、物联网、大数据等技术，企业能够实现更高效的资源配置、更精准的需求预测和更优化的库存管理。数智化不仅提升备件物流效率，也增强供应链的透明度和可追溯性。备件物流作为汽车产业链中重要一环，也在积极拥抱数智化技术，实现更加高效、精准的服务。然而，当前备件物流仍然面临诸多挑战，如何实现数智化升级成为行业热点。
四大痛点启示汽车备件物流数智化升级方向
当前车企市场环境严苛，卷价格，卷服务，甚至卷到海外，备件业务将成为车企新的收入和利润增长点，因此车企越来越重视备件业务的改善和提升。目前备件业务主要存在预测准确性低、全链备件库存高、备件供应链全链跟踪管控难，数智化系统不统一等四方面——
一、预测准确性低
现有的备件物流系统预测仅有时序模型，高流件备件预测准确率仅有60%，无法进一步提升，主要原因是模型单一，且不支持加入更多模型和特征因子，需要对预测模型做数智化升级管理；业内预测产品选择繁多，满足汽车行业高准确性要求的相对较少。二、全链备件库存高
预测不准确、供应商供货纳期、计划不准确，为了保证高服务率，只能用高库存应对；企业亟需建设基于预测数据的采购供应链协同机制，根据供应商送货水平、仓库收货能力、在库库存水平、订单情况等综合联动规划，提升汽车物流数智化水平。三、备件供应链存在断点
客户提出订单需求后，目前，订单的满足情况在各环节的运行处于黑洞状态，无法进一步管控。经过对客户/4S店问题调研得知，其中80%以上的零件到货情况需要手工逐层查询和电话询问，影响客户满意度。四、
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