零件预测器简介：无痛库存管理

我们将切入正题：管理零件库存是一件很痛苦的事情。

在即时、滚动平均或锯齿波之间，没有完美的方法来准确预测您手头需要哪些零件。它通常需要聘请一名库存经理，研究经济数量订单 (EOQ) 和大量电子表格等模型。

但还有更好的方法。

Fiix 刚刚推出了它的零件预测器，它会自动对您的 CMMS 中的大量数据进行排序，并帮助您找到趋势，以便您可以随时掌握正确的零件。

什么是零件预测器，它有何不同？

零件预测器使用 CMMS 中的零件功能。它不依赖于电子表格或复杂的库存模型，而是使用您的真实历史数据来预测零件使用情况并提出库存建议。

这是第一个建立在我们的 Fiix Foresight AI 引擎上的功能。由于它在人工智能上运行，零件预测器可以非常快速地查看大量数据。它内置于您的 CMMS 中，因此在提出采购建议时会考虑即将进行的定期维护、预测的反应性维护和您当前的库存库存等因素。

预测器甚至会考虑季节性等因素，并且可以快速适应您对维护计划所做的任何更改，以确保建议准确无误。

最好的部分是，这些建议会在您需要时（每天、每周或每月）以简单报告的形式发送到您的收件箱。就是这样 - 没有成本，没有编码，只是更准确的零件预测。

这是我们所有客户都面临的一个紧迫问题：当涉及到传统预测方法时，零件预测器的表现如何？

在锯齿法中，采购订单是根据当前库存水平制定的。当库存达到再订购点时，库存经理会订购特定数量的产品，以确保库存永远不会超过最低限度。这种方法非常适合将缺货风险降至最低。然而，手头有安全库存会鼓励库存经理持有大量库存，从而占用营运资金。

借助零件预测器，购买建议会将预测的零件使用情况考虑在内。我们确保您在正确的时间拥有您需要的东西，因此您不必保持大量安全库存以避免缺货。

我们通常会在精益制造中看到准时制方法，即库存经理在需要零件之前订购零件。这让他们可以减少库存并最大限度地减少营运资金，但要保持适当的平衡是很棘手的。如果没有适当的安全库存，使用准时制的团队往往容易出现缺货的情况。

零件预测器通过自动分析 CMMS 中的所有历史零件和维护数据来帮助准确预测即将到来的零件使用情况，从而避免缺货风险。

在滚动平均方法中，库存经理查看 2-3 周内的平均零件消耗量，以告知采购决策，并按固定和重复的时间表订购零件。虽然这可以说是一种更容易采用的方法，但它可能非常不准确。例如，基于季节性的需求变化可能会导致缺货或零件过度订购。

零件预测器可以发现维护实践中的模式，例如季节性趋势。它将利用这些见解为您提供准确的零件预测和购买建议。

使用零件预测器的早期测试版客户发现零件预测准确度提高了 50%，缺货减少了 40%。此外，遵循报告建议的客户还发现用于零件的营运资金减少了 50%。

50% 提高零件预测精度

40% 减少缺货

50% 减少用于零件的营运资金

而这只是冰山一角。人工智能的神奇之处在于，这些模型使用得越多，它们就越准确，因此随着越来越多的客户开始利用零件预测器，您会看到这些数字开始显着改善。

零件预测器不必替换您现有的流程。我们已经看到我们的客户出于多种目的使用该报告：

告知采购决定：如果您目前没有适当的库存流程，您可以跳过跑腿工作，直接使用零件预测器来确定您的零件再订购数量。
确认和调整采购数量：如果您已经在使用我们之前提到的其中一种库存模型，您可以随时将零件预测器与您现有的采购计划进行交叉参考，以确定需要改进的地方。我们看到许多客户根据报告中的预测调整订购数量。
改进流程：由于报告的准确性基于零件使用数据，因此您还可以使用该报告来确定零件跟踪流程中需要改进的领域。更好的是，随着您不断改进流程，您的报告准确性将会提高！

拥有合适的零件对于运营高效的维护团队至关重要。我们看到很多客户都在努力控制库存，因此我们构建了零件预测器来帮助维护团队轻松获得准确的见解。

这就是真正令人兴奋的地方：我们已竭尽全力使我们的零件预测器设置变得非常简单。只要您是当前使用零件和耗材模块的 Fiix 客户，您所需要做的就是联系您的客户成功团队。他们会问您几个关于您希望如何设置报告的问题，我们的团队将立即开始运行预测器。

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