BHC3库存优化

优化原材料库存和服务水平

BHC3库存优化

优化采购零件的库存和服务水平

BHC3库存优化

优化成品的库存和服务水平

BHC3库存优化

优化能源公司的库存和在途工业产品的服务水平

降低库存成本,释放营运资金,降低缺货风险

BHC3™库存优化适用于高级AI /机器学习和优化技术,以帮助石油和天然气公司降低工业部件和设备库存水平,同时保持信心,以便他们有股票在他们需要的地方以及他们需要的地方。

油气公司通常会有过剩的工业零部件库存,以应对运营或需求的不确定性。这通常表现为工业部件和设备的过剩库存,以防止计划外停机。许多下游制造商也有大量的工业部件库存,以防止缺货或为客户提供更好的交货时间和灵活性。多年来,各公司已部署物料需求计划(MRP.)支持计划和自动库存管理的软件解决方案。然而,大多数MRP软件解决方案并没有通过不断地从数据中学习来优化工业部件库存水平。

BHC3库存优化考虑了几个现实世界的不确定性,包括需求变异,供应商交货时间,供应商提供的零件的质量问题,以及生产线中断。该应用程序动态地和连续优化工业部件和设备的重新排序参数,并最大限度地减少每个工业部件或产品的库存持有和运输成本。

特性

实时建议

实时建议

允许能源部门公司获得实时建议,以便按部分和按位置优化重新排序参数,并将其更新为新数据可用。
实时监控

实时监控

查看工业部件和设备的库存指标实时预测库存水平的问题,并在某些KPIS超过阈值时收到通知。
置信水平优化

置信水平优化

指定任何工业零件缺货的最大可接受风险,以优化建议。
操作员的摘要视图

能源操作人员的摘要视图

查看库存节省的日期,实际和优化的库存位置,和优先级清单的高机会部件,导致更快的价值实现。
供应链中各个部件性能的详细视图

单个部件性能视图

查看各个工业部件和设备的详细信息,并比较一系列KPI,如实际与VS.最佳库存和实际与vs.推荐的重新排序参数。
基准零件性能

基准工业部件

使用一系列KPI,如OTIF,缺陷率和平均成本进行比较和基准不同的工业部件或工业供应商。
什么 - 如果场景规划

“假设”场景规划

在向系统提交更改之前,定义场景并理解更改重新排序参数的潜在能源业务含义。
实时优化

用实时数据进行优化

允许能量扇区运营商动态优化工业部件和设备的重新排序参数,因为接收到新数据并双向连接到源系统以更新重新排序参数。
对数百万份的可扩展性

对数百万份的可扩展性

在公司的全球范围内,在不同的生产地点单独优化数百万个工业部件的库存水平。

演示

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贝克休斯C3的价值。亚博竞彩AppAi合作源于我们都是各自领域的专家。”

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好处

减少

减少工业部件和设备的库存,并提高现金流,而不会影响部分可用性。优化工业组件的重新排序参数,如安全股票和安全时间,具有必要的置信水平。

提升

通过改善对供应商绩效的理解,改善能源供应商管理和谈判。模拟组件订单参数变化对供应商性能KPI的影响。

增加

增加能源部门关键不确定性的可视性,如季节性、抵达的不确定性、与供应商的潜在质量问题、运输瓶颈和生产线中断。

提高

通过跨各个部门(例如,物料管理,供应商管理,物流管理)的共同视图,提高组织的工业操作效率,实现与组织目标一致的工业部件和设备的优化库存。

获得

通过基于新数据的自动建议和与操作系统的实时集成,提高工业部件和设备库存分析师的生产率。始终如一地将建议应用于供应商订单。

最小化

减少工业部件库存的总到岸成本,包括标准和加速运输成本,由于减少库存在供应链。

BHC3库存优化数据源

BHC3库存优化聚合数据BHC3™AI套件from different disparate source systems including production orders (actuals and planned), product configurations, bills of material, inventory movements (e.g., arrivals from suppliers, consumption in a production line, intra- and inter-facility shipments), historical settings of reorder parameters, lead time and shipping costs from suppliers, and part-level costs for each location where industrial component inventory is maintained.

库存优化考虑了几个现实世界的不确定性因素,包括需求的可变性、供应商交货时间、供应商交付的工业部件的质量问题和生产线中断。该应用程序使用机器学习来分析可变性,动态地、持续地优化重新排序参数,并最小化每个项目的工业零件和设备库存持有和运输成本。

用于BHC3库存优化的模型驱动架构

经过验证的结果,在几周内,不是几年

时间轴
对BHC3功能进行了解,企业AI最佳实践和最高价值用例。
了解BHC3™AI Suite的功能,其模型驱动的架构并对公司的示例数据集进行测试。
确定一个高影响的业务问题,并与BHC3团队合作,快速构建解决该问题的AI应用程序。
将经过测试的BHC3应用程序扩展并部署到生产环境中。结合用户反馈和优化算法,以驱动最大的经济价值。

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