帆软×联想人工智能实验室联合出品_销售需求顸测实践与分析【在线体验】

在线体验传送门：https://app.fanruan.com/templates/20001403

一、快速说明

1、场景概述

帆软供应链控制塔IBP解决方案通过AI驱动的需求预测技术，帮助企业解决销售预测中的核心痛点，实现从数据整合到计划落地的端到端闭环管理，最终提升供应链效率和利润。

---

2、核心痛点与解决方案

痛点	解决方案
1. 数据杂乱、预测不准	自动分级分类品/客户，明确预测策略
2. 预测工作量大	分长/短期流程自动清洗数据，推荐最优算法
3. 模型需频繁修改	第四代大模型技术（50+算法），支持零样本预测
4. 预测价值难量化	AI量化预测准确率对利润、成本的影响
5. 缺乏历史数据	零样本预测技术，无需训练即可应用
6. 多计划协同困难	集成产销存计划（IBP），保障供应链一致性

---

3、关键流程

1. 需求分级分类

   基于产品波动性、客户重要性制定策略，明确预测目标（如物料交付策略）。

2. 长/短期预测

   长期（月度/季度）：Baseline预测，支持备料计划。

   短期（周/日）：订单数据驱动，生成MPS初版。

3. AI预测操作（Demo示例）

   3分钟3步完成预测：上传Excel历史数据 → AI用4种算法预测 → 推荐最优结果。

4. 回溯与调优

   自动评价历史准确率，多算法择优，防止模型漂移。

5. IBP计划集成

   联动销售目标、要货计划，反馈审核确保一致性（Demo未完全实现）。

---

4、技术优势

• 零样本预测：无需历史数据即可启动。

• 大模型+小模型架构：适配50+场景，精度提升8%~46%。

• AutoML自动化：简化算法选择与超参调优。

• 人机协同：提供根因分析，增强预测可解释性。

---

5、业务价值

• 量化收益（Gartner数据）：

• 预测准确率↑10% → 利润↑5-10%、生产效率↑10-15%、物流成本↓15-25%、采购成本↓5-10%。

• 实施效果：

• 需求预测准确率↑20%、存货成本↓20%、交期准确率↑10%。

• 标杆案例：全球灯塔工厂TOP10、Gartner供应链Top25企业落地。

---

6、场景定位

目标用户：供应链计划、销售运营团队。核心价值：用AI降低预测复杂度，实现“更快（效率）、更准（精度）、更好（协同）”的供应链决策。

注：Demo版支持部分功能在线体验，完整方案需联系帆软销售获取。

 二、完整方案

 

在线体验传送门：https://app.fanruan.com/templates/20001403

预览