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SFS銷售預測系統V4

傳統供應鏈僅以產品製造為中心,當產品銷售不佳時,通路商、批發零售商以及經銷商逐漸減少下單,便造成生產業者無法及時應變,囤積大量滯銷品、物料庫存、產能衝擊等連鎖反應;因此,為能即時掌握終端消費者需求變化,以需求為導向的供應鏈策略逐漸受到重視,供應鏈上所有成員皆隨時因應消費者需求變化,快速做出反應,減少因供應鏈資訊不透明及時間遞延而反應不及,提早得知消費者未來需求,並有效規劃產品/時間/地點的最佳配置。

深知消費者需求難以掌握,聯合通商銷售預測系統V4 (eBizprise Sales Forecast System V4)協助企業系統化的分析過去消費者需求的變化( 歷史銷售/訂單資料),找出需求趨勢與季節性,以及事件影響因素,並在決策流程中,融合對市場需求變化的掌握,做出相對可靠且有意義的預測值,提升企業運營效益,獲取更高的顧客滿意,並提升整體競爭力。SFS V4產品DM>>

 

市場需求導向預測情境模擬

 

聯合通商銷售預測系統V4 產品亮點

 

  • 可依照企業實際營運模式,建立由上至下(TOP-DOWN)或由下至上(BOTTOM-UP)的多階層協同預測流程,並建立跨部門共識預測。
  • 支援滾動式預測,以確保預測與市場需求一致。
  • 支援多預測角度,需求規劃人員可依照不同的預測階層進行預測資料彙總。
  • 支援多種精準的統計模型預測方法,可適用於各種不同特性的歷史資料
  • 內建專家選擇法,可根據歷史資料特性,建議最合適的統計模型預測方法。
  • 支援新品預測。
  • 支援促銷預測。
  • 可建立事件模型,並由統計模型分析事件影響值。
  • 進階關鍵績效指標分析與異常管理。
  • 一目了然的分析報表,如:滾動預測精準度報表、產品銷售分析報表、可預測性報表,協助企業快速反應問題點並訂定行動方案

聯合通商銷售預測系統V4統計模型與應用

 

  • 直線:表示歷史為一。
  • 平線,與時間無關係,如某產品固定銷售500台,在任何時間都是一樣。
  • 趨勢:表示過去歷史銷售隨時間向上或向下,如某產品銷售每月增加100台,數量隨時間而向上增加。
  • 季節性:表示過去歷史在特定時間點銷量較高,特定時間點銷量較差,若產品具有淡旺季特性,通常都具有季節性,如冰淇淋、火鍋等特定季節性產品。
  • 趨勢加季節性:即趨勢性及季節性兩者兼具,該類性產品除有季節性外,還具備隨時間遞增(或遞減)的特性。
  • 不規則:歷史銷售波動呈現不穩定波動,與時間關係不明顯。
  • 間歇性:過去歷史大部分時間沒有銷售,偶而幾個時間點有銷量,這類型多發生在單價較高的專案型或客製化產品較多,如標案性產品。
  • 離群值:在過去銷售歷史中超過正常歷史波動幅度的資料,通常稱離群值,通常這些離群值背後都是有特定事件影響,如促銷、天災人禍或重大政策等。而這些事件在未來不一定會再發生,所以在預測分析時可先行排除或調整,以降低這些離群值對預測之影響。
  • 事件影響:如前述離群值有特定原因,可透過加入事件方式,預測分析技術可分析其事件的影響程度,如未來預期有特定事件發生也可以根據事件影響調整預測值。

聯合通商銷售預測系統V4 系統架構

 

聯合通商銷售預測系統V4 導入效益

 

聯合通商銷售預測系統V4系統需求

軟體:

[AP Server]
  • OS:Windows Server 2008 or RedHat Linux
  • Application Server:Tomcat 6.0.29
  • JAVA Runtime:JDK 6.x
[DB Server]
  • OS:Windows Server 2008 or RedHat Linux
  • Database:MS SQL Server 2008 (only for Windows-based environment) or Oracle 11g

硬體:

[AP Server]
  • CPU:Intel Xeon E7-4830(2.13 GHz,6.40 GT/s, 8 Core)*2
  • RAM:DDR3, 64G(視實際情況增加)
  • Hard Disk:15K, 300GB SAS*6 (RAID 5)
  • Network Interface:100/1000 based NIC
[DB Server]
  • CPU:Intel Xeon E7-4830(2.13 GHz,6.40 GT/s, 8 Core)*2
  • RAM:DDR3, 64G(視實際情況增加)
  • Hard Disk:15K, 146G SAS*2 (RAID 1)
  • Network Interface:100/1000 based NIC

 

 

 

 

 


 

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