【产品介绍】
近5年来新增车型数年均50+，增速高达30%以上，特别是新能源迭代快、车型多，交付响应要求相比过去，增量增速，零部件企业配套滚动交付的协同性和及时性要求逐步增加，同时在国家强链、补链、稳链的倡导下，企业运营的稳定性、可持续性非常重要，面向核心链主的供给模式仍是靠滚动预测驱动，所以如何平衡链主的准时交付与自身的备库水平成为企业管理的难点?
基于这一难点，预测透镜应用提供了闭环的预测管理价值链解决方案，封装了多个分析模型，实现预测管理经验数字化、过程自动流程化，降低人为因素的干扰，助力中国零部件企业从响应转向可预测。
【产品优势】
行业预测模型推荐：封装通用的行业预测模型，支持自定义变量设定，降低学习门槛
AI预测 智能推荐：集成行业数据、厂内数据，AI计算多元参数的影响力，提升预测准确率
分析流程 应变尽变：内嵌成熟预测处理模型，自定义预测处理与响应模型分析流程
快速响应 偏差预警：整合预测分析数据、内外部供应链数据自动分析备产、备料偏差和推荐应对方案
【应用场景】
预测透镜应用可广泛应用于各零部件厂商接收客户预测、做自主预测的两种预测场景，帮助零部件企业提高预测达成率、降低预测偏差响应周期，在满足准时交付
需求的情况下，合理备库、备料。
两种预测场景
1）主机配套体系下按客户预测备库、修改客户预测转自主预测；
2）后装市场为长周期物料备料做自主预测。
【产品功能】
通过客户预测识别模型，对EXCEL、图片、PDF进行识别，实现一键导入原始预测，自动进行数据清洗和有效信息提取，快速统一客户预测信息样式。
预置通用分析模型，根据行业特性推荐模型，不仅支持客户对通用模型进行修改，也支持客户按需自定义构建预测模型。根据模型设定的变量数据，
进行AI算法训练，模拟最优结果的算法，测算出预测量，作为备产备料需求的参考数据。
以汽车连接器的预测模型为例：
通过监控预测偏差、识别偏差原因并采取纠正措施来不断改进预测模型。
随着数据和业务的变化，促进预测模型不断地调整和更新。1）整合整车销售、大宗商品价格数据分析行业趋势、异常预警；
2）整合厂内多预测版本数据、库存数据，实时掌握预测变化波动、存货异常情况。
