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
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）。
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。
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。
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。
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
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