BHC3库存优化
优化库存和服务水平为原料
BHC3库存优化
优化库存和服务水平的报价部分
BHC3库存优化
优化库存和服务水平的成品
BHC3库存优化
优化能源公司的库存和服务水平在途工业品
降低库存成本，腾出周转和减少断货风险
BHC3™库存优化应用先进的AI /机器学习和优化技术，以帮助石油和天然气公司减少工业零部件和设备的库存水平，同时保持信心，他们将有股票何时何地需要它。
石油和天然气公司经常携带多余的工业零部件库存在操作或需求地址不确定性。这往往表现为工业零部件的库存过剩和设备，防止非计划停机时间。许多下游厂家也进行工业部件的大量库存，防止缺货或提供更好的交货时间和灵活性的客户。多年来，公司已经部署了物料需求计划（MRP）软件解决方案，支持规划和自动化库存管理。然而，大多数MRP软件解决方案的目的不是从数据不断地学习，以优化工业部件的库存水平。
BHC3库存优化考虑几个现实世界的不确定性，包括变异性需求，供应商配送时间，与供应商交付零部件质量问题和生产线中断。应用程序动态且连续地优化用于工业部件和设备，并最小化库存持有并为每个工业部件或产品运输成本重排序参数。
特征
实时建议
允许能源部门的公司获得实时建议通过部分和地点，以优化重新排序参数，并及时更新它们作为新的数据是可用的。
实时监控
工业零件和设备进行实时的查看库存指标预见到的问题与库存水平，并得到通知时，某些关键绩效指标超过阈值。
通过优化置信水平
指定断货任何工业部分，以优化建议的最大可接受风险。
能源运营商摘要视图
查看库存积蓄日期，实际和优化库存的位置，以及高机会的部分优先化的列表，从而更快实现价值。
各个部件的性能视图
个体工商户的零件和设备，并比较了一系列关键绩效指标的查看详情，如实际与最佳库存和实际与建议重新排序参数。
基准工业零件
比较和基准不同的使用范围的KPI如OTIF，缺陷率和平均成本的工业零件或随着时间的推移工业供应商。
“假设”情景规划
定义场景和提交更改到系统之前了解不断变化的重新排序参数的势能商业影响。
优化的实时数据
允许能源部门运营商用于工业零件和设备的新数据动态地优化重排序参数被接收，并且双向地连接到源系统来更新重排序参数。
可扩展性，以数百万件
在整个公司的全球业务不同的生产地点的数以百万计的工业部分的独立优化库存水平。
演示
褒奖
斯科特父
副总裁，企业工程技术
“什么队发现的是摄入正在发生约80％，其中约1/10的资源更快。”
斯科特·费多尔
数字化改造领导者，全球供应链
“贝克休斯C3.ai伙伴关系的价值来万博manbext登录网址自于一个事实，即我们在我们自己的领域两位专家。”
万博manbext登录网址贝克休斯库存优化
优点
减少
降低工业零部件和设备的库存持有成本，改善现金流，而不影响部件的可用性。优化重新排序参数，工业部件，如安全库存和安全的时间与必要的信心水平。
提高
通过改进供应商的业绩认识提高能源供应商管理和谈判。在供应商业绩的KPI组件订单参数变化的模拟效果。
增加
增加可视性关键的能源部门的不确定性，如季节性，在来港定居人士的不确定性，与供应商，运输瓶颈和生产线中断的潜在质量问题。
提高
通过跨各个部门（例如，材料管理，供应商管理，物流管理）的公共视图，增强工业操作的组织效率，导致一个与组织的目标对准的工业零件和设备的优化的库存。
获得
通过自动建议基于新的数据和业务系统一体化直播工业部分和设备库存分析师增益效率。始终如一地应用建议供应商订单。
最小化
最小化总降落工业部件库存，其包括标准和加速运输成本的成本，在供应链中降低库存的结果。
BHC3库存优化数据源
BHC3库存优化汇总数据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库存优化的因素在一些真实世界的不确定性，包括变异性需求，供应商交货时间，质量问题与供应商交付工业零部件，以及生产线中断。该应用程序使用机器学习来分析变异性，动态和不断优化重新排序参数，并最大限度地减少工业部分和设备库存持有，并为每件商品的运费。
在几周内，而不是几年证明的结果
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