Servigistics 多層級網路庫存最佳化

實現最高客戶服務水準

Servigistics Multi-Echelon Optimization (Servigistics 多層級網路庫存最佳化) 是一個能夠再多階服務網路中,透過先進的最佳化演算法建議在期望的服務水準下,庫存結構成本最低的解決方案。Servigistics Multi-Echelon Optimization 能夠建議在滿足客戶面需求的指定達交率目標下, 需求的最佳化庫存水準。透過分析預期的訂單延遲時間、有效前置時間和整體網路的客戶訂單滿足率,針對每一筆庫存進行成本效益的邊際分析,建議最佳化的服務網路庫存策略。此外更進一步針對各個零件的維修、補給和採購網路進行廣泛而全面的分析,據此提供全球各據點在滿足目標服務水準的狀況下,最佳化的庫存結構以及計劃(或預算限制)。

Servigistics 多層級網路庫存最佳化的功能與效益

  • 橫跨多個級別、地點和各種零件進行規劃,針對目標服務水準提供最低成本的庫存

  • 最佳化整個庫存分配網路,讓所有的分支地點均能受益,提升滿足需求的能力

  • 擁有豐富的功能性,可依據產品、地理位置和客戶、零件特性不同做規劃策略差異化,進而讓服務策略發揮最佳效果

  • 將服務水準目標和全新的購買預算與投資目標相結合,產生最佳的庫存計畫

  • 情境式最佳化可進行替代服務策略的簡單假設分析,並比較情境最佳化的結果

  • 可自訂業務準則的例外門檻基準,以及基於這些例外狀況下,庫存計畫驗收條件

  • 顯著節省庫存成本 — 通常多達 25-40%