Drive AI

Yapay zeka tabanlı tahmin ve senaryo planlama

Bir demo rezervasyonu yapın!

Değişken pazarlar, değişken tedarik zincirleri ve değişen müşteri beklentileri çağında, hedefi ıskalamanın maliyeti şaşırtıcıdır - satışlarda %20-30 düşüş!

Geçtiğimiz yıl birçok otomotiv OEM'i tahmin hataları nedeniyle gelir kaybına uğradı. Avrupalı OEM'ler elektrikli araç talebini düşük tahmin ederek Çinli rakiplerine milyonlar kaptırdı. Yakın zamanda, yarı iletken kıtlığı sektörden 210 milyar dolar çekerek yarım kalmış otomobiller bıraktı ve üretim hedeflerini düşürdü.

Makroekonomik belirsizliklerin kar hanenizi değiştirmesine izin vermeyin.

Doğru talebi tahmin etmek, envanteri optimize etmek ve operasyonel çeviklikle finansal öngörülebilirlik sağlamak için yapay zeka tabanlı tahmin ve senaryo planlama hızlandırıcımızdan yararlanın.

OEM'lerin sağlam tahminler yapmasını sağlama

Müşteri deneyimini iyileştirin

Pazar duyarlılığını artırın ve talebin daha iyi karşılanmasını sağlayın. Gelişmiş talep tahmini sayesinde bekleme sürelerini ve stoksuzlukları azaltın.

Operasyonel verimliliği artırın

Envanter planlamasındaki verimsizlikleri azaltın ve sürdürülebilir tedarik zinciri yönetimini mümkün kılın. Daha yalın hacimlerin kolaylaştırılmış tahmini yoluyla ürün çeşitliliğini optimize edin.

Finansal performansı en üst düzeye çıkarın

Daha yüksek işletme sermayesi verimliliği için nakit akışı planlaması ve rezerv yönetimini dengeleyin. Bütçe öngörülemezliğini en aza indirerek kar marjlarını artırın.

Otomotiv endüstrisinin tahmin ihtiyaçlarının karşılanması

Forcastra AI, tahminler sunmak üzere yüzlerce araç çeşidinin ve binlerce parça SKU'sunun hareketini yönetmek için derin öğrenme tekniklerini kullanan makine öğrenimi destekli bir çözümdür. Yüksek hassasiyet elde etmek için birden fazla nitel veri kaynağıyla geliştirilmiş zaman serisi veri kümelerini kullanır. Forcastra AI'dan elde edilen içgörüler belirsizliği azaltabilir, fazla maliyetleri düşürebilir ve OEM'ler için kaynak tahsisini iyileştirebilir.

Proaktif karar verme için senaryo planlama ve simülasyon

Yüksek erişilebilirlik için doğal dil arayüzleri ile Gen AI entegrasyonu

Daha hızlı uygulamalar için modüler makine öğrenimi/derin öğrenme

Otomotiv değer zinciri genelinde kritik iş tahmin çözümlerini destekleme

1. Dealer sales green

Bayi satış tahmini

Bayilik düzeyinde satış trendleri ile araç tahsisini iyileştirin
Bayi performans görünürlüğünü artırın
Satış ve pazarlama stratejisini geliştirin
Stok ve piyasa talebi arasındaki uyumu artırın

2. Vehicle demand green

Araç talep tahmini

Üretim fazlalıklarını ve stoksuzlukları en aza indirin
Daha iyi piyasa duyarlılığı
Üretim verimliliğini artırın
Müşteri satış deneyimini iyileştirin

3. Warranty claims green

Garanti talepleri tahmini

Beklenmedik hizmet maliyetlerini azaltın
Servis merkezlerinigeri çağırmalar veya yüksek servis yükleri için hazırlayın
Finansal öngörülemezliği en aza indirin
Kaynak tahsisinin iyileştirilmesi ve mali rezervlerin etkin bir şekilde yönetilmesi

4. Inventory optimization green

Envanter optimizasyonu

Tedarik zinciri boyunca aşırı stok ve eksiklikleri önleyen tahminler elde edin
Envanter tutma maliyetlerini düşürün ve envanter devir hızını artırın
Nakit akışını iyileştirin

5. Serviceable parts green

Servis edilebilir parça tahmini

Optimum stok seviyelerini sağlayın
Hizmet gecikmelerini ve aksaklıklarını azaltın
Daha hızlı hizmet sayesinde müşteri memnuniyetini artırın

6. Predictive maintenance green

Kestirimci bakım

Servis süresini azaltmak için bileşen arızalarını tahmin etme
Planlanmamış araç duruş sürelerini azaltın
Daha az beklenmedik onarım
Araç LTV'sini artırın

başari öyküleri̇

Asyalı bir otomobil üreticisi için envanter tahmininde dönüşüm

Asya'nın önde gelen bir OEM'i, geniş bir atölye, perakendeci ve servis merkezi ağı aracılığıyla dağıtılan geniş bir yedek parça ve aksesuar kataloğunu yönetmekte zorluklarla karşılaştı. Fazla envanter ve parça eskimesi temel sorun noktalarıydı. Forcastra AI tarafından desteklenen gelişmiş bir tahmin sistemi geliştirmek için onlarla ortaklık kurduk. Model, talep modellerini, mevsimselliği, bölgesel eğilimleri ve geçmiş satış verilerini analiz ederek tahmin doğruluğunu artırdı. Sonuç mu? Azaltılmış envanter maliyetleri, kolaylaştırılmış tedarik zinciri operasyonları, optimize edilmiş kaynak tahsisi ve müşteriler için zamanında parça bulunabilirliği.

Bir otomotiv distribütörü için yıllık 0,5 milyon SAR tasarruf sağlanması

MENAT bölgesinde lider bir otomotiv distribütörü satış tahmin modelini yeniden tasarlamak istedi. Araç aksesuarları ve yedek parçalar için satış kampanyalarıyla uyumlu bir satış tahmin modeli oluşturmak için onlarla ortaklık kurduk. SKU tahminini %93 doğrulukla sağlamak için Forcastra AI üzerinde geliştirilen bir makine öğrenimi modeli kullandık. Sipariş sürecinin kolaylaştığına, envanterin, hareket etmeyen stokların ve hurda oranının azaldığına ve yılda 0,5 M SAR'lık bir potansiyel tasarruf sağlandığına tanık oldular.

Hadi iletişime geçelim!

Dijital Mühendislik

Akıllı Kurum

Deneyim ve Tasarım