BHC3库存优化

优化原材料的库存和服务水平

BHC3库存优化

优化购买零件的库存和服务级别

BHC3库存优化

优化成品的库存和服务水平

BHC3库存优化

优化Energy Company的过境工业产品的库存和服务水平

减少库存成本,释放营运资金并减少储蓄风险

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。

石油和天然气公司往往携带多余的工业组件库存,以解决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,以防止意外停机。许多下游制造商还携带大量工业部件库存,以防止库存输出或为客户提供更好的交货时间和灵活性。多年来,公司部署了材料需求计划(MRP.)支持规划和自动库存管理的软件解决方案。但是,大多数MRP软件解决方案都没有设计通过从数据中不断学习来优化工业组件库存水平。

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。

产品特点

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。
通过置信水平优化

通过置信水平优化

为任何工业部门提供最大可接受的库存风险,以优化建议。
操作员的摘要视图

能源运营商的摘要视图

查看库存节省日期,实际和优化库存按位置,优先考虑的高机会零件列表,导致更快的价值实现。
供应链中各个部件性能的详细视图

个别零件性能视图

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

“什么 - 如果是什么”的情景规划

在提交对系统的更改之前,定义方案并理解更改重新排序参数的潜在能源业务影响。
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

在公司的全球足迹中单独优化数百万工业部件的库存水平。

演示

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福利

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。

提高

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

增加对季节性,抵达的批判能源部门的不确定性,抵达的不确定性,供应商,运输瓶颈和生产线中断的潜在质量问题。

提高

通过各个部门(例如,材料管理,物流管理,物流管理)的共同观点来提高工业行动的组织效率,导致与组织目标保持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获得工业部件和设备库存分析师的生产力,并与运营系统的实时集成。始终如一地向供应商订单应用建议。

最小化

由于供应链中减少库存,最大限度地减少包括标准和加急运输成本的工业组件库存的总降落成本。

BHC3库存优化数据源

BHC3库存优化聚合数据BHC3™AI套房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.

BHC3库存优化因素在几个现实世界不确定性,包括需求变异,供应商交货时间,供应商提供的工业部件的质量问题,以及生产线中断。该应用程序使用机器学习来分析可变性,动态和连续优化重新排序参数,并最大限度地减少每个项目的工业部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

时间线
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,迅速构建解决它的AI应用程序。
规模并将测试的BHC3应用程序部署到生产中。合并用户反馈并优化算法以推动最大的经济价值。

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