SKU數量龐大且需求不穩定

汽車後市場的訂單量取決於零散的、隨機的市場需求，且汽車零配件產品種類多。在使用頻率方麵，非標品和長尾件多，單個SKU消費頻次低，產品的需求更加難以預測。

庫存成本壓力大

零配件的供應和配送受到季節性、周期性和區域性的影響。如果經銷商和廠商保有大量庫存以應對可能的零配件需求，則會導致大量的庫存積壓，庫存成本高；反之，如果經銷商和廠商不保有零配件庫存，則會導致客戶維修服務周期過長，導致客戶流失。

整體供應和配送網絡較為複雜

零配件的供應和配送網絡涉及從經銷商和OEM廠商發出訂單需求，到實際的配件配送過程，其中涉及到眾多主體和信息交互。汽車後市場的交貨期隨機性強、時限短，部分零部件產品工藝及原材料相對複雜，產品供應能力受產能及外部中斷的影響度高，供應商交期不穩定。

對某汽車配件售後服務部，關於汽車配件分銷倉庫訂單預測和各級庫存進行模型優化，庫存預測精確度從92%提升至97%，助力數十萬零配件庫存優化；

優化後的配件庫存水位遠高於現狀，確保了零配件一次滿足率保持在95%，顯著提升了客戶滿意度和服務響應速度；

針對預測精度、庫存水平、WHO、服務水平等關鍵指標，建立了KPI指標監控體係，當出現異常時，及時報警和進行根源分析，並采取相應的策略；

通過配件分銷倉庫訂單預測和各級庫存模型優化，實現安全庫存動態調優，采用MIN-MAX補貨策略，一旦小於最小值即可自動觸發補貨。