Jeremy Sim-打造智能化供应链管理

•预测分析技术能给您带来远见 ，预报未来的服务需求。 •预测分析技术还可以对产品/使 用问题做出早期预警。 •服务链是一个集成化的流程， 分析的输入和输出也是同样，可 以驱动更好的决策制定。
•预报技术能够提供准确的统计基准 ，让您提高对关键需求的感知和修整 能力。 •库存优化则降低了缺货的风险，降 低庞大的库存成本。 •销售和运营规划分析，让企业可以 优化管理业务约束，实现最佳利润。
SAS的解决方案
通过利用生产数据（来自内部 和外部的数据，例如影响因素 和行业数据），SAS可以进行自 动化预报，并将结果分发给相 关用户（采用有意义的形式）。
业务价值
本田汽车实现了汽车零部件的最小化 库存，同时将及时交付率保持在99%以 上 提高了预报精度，降低了库存，同时 提高了服务水平
版权所有，2013年，SAS公司保留所有权利。
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文本分析
Text Analytics
§数据探索与可视化
查看词条统计，识别相似文档 图形化展示词条之间的联系
§自动分类
分类体系——例如按层次识别 MEDLINE系统中的摘要 离散分组——例如识别呼叫中心记录 中的聚类
§预测建模
文本分析——例如基于客户反馈来预 测资产状况 文本+结构化数据——例如基于客户 的产品评论及其人口统计特征，预 测客户的未来购买行为
可盈利的售后服务
• 识别出正在涌现的保 修问题 • 零部件优化 • 呼叫中心和现场服务 资源的预测 • 识别出可疑索赔 • 服务合同定价优化
• 源数据的质量改善 • 支出的分析与优化 • 定义出最优的供应商 • 评估和管理供应商风险
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分析
文本分析 Text Analytics
业务价值
基于文本挖掘技术的自动化文本分类编码 ，解放了大量人力，并有效降低了分类编码 的错误。
Sub-Zero将问题识别和定义的时间缩短了 三个月。 保修成本也降低了14%。
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可疑申请的侦测 Suspect Claims
“它确确实实地帮助我们的调查人员更聪明地工作。不是去取代他们，而 是帮助他们甄选出那些申请应该加以关注，以及为何要关注”。 Gary Hewes， 服务支撑运营部门，总经理
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运筹优化
Optimization
§全方位的运筹优化建模技术，业 界最先进的数学优化技术 §支持您交互式地建立模型，调整 约束条件和变量，并在数据上很 简便地进行试验。 §您可以很简便地决定要将输入数 据用在何处，以及如何在模型中 使用。 §针对大型的实际业务优化问题， 能够更快地进行求解并给出答案， 让您可以快速解决问题
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售后服务 After-Market Service 对于每一家制造企业来说，客户 服务都是很关键的职能部门。因 为营销服务带来了50%的营收和 40%的总体利润。
需求 对于制造行业的管理层来说，准确地 预测需求并基于供应的约束条件进行 折衷安排，是最高优先级的工作。
“我们可以更快地侦测和解决问题——在大量产品到达客户 手中之前”。
David Bien， 集团可靠性分析总监
挑战
问题的侦测时间太长 手工处理每个文字形式的服务 订单，导致保修服务时间过长和 可变性。 在进行根本原因分析式使用了 多种不同的工具
SAS的解决方案
借助SAS文本挖掘技术，自动 化地对保修申请进行分类编码 。 SAS的浮现问题发现组件，能 够及早对问题进行预警，根本 原因分析功能则加快了问题的 解决。
总体质量 质量问题已经日渐成为制造企业 的重要话题。它也变成了关键的 差异化优势，对市场上任何产品 的定价和绩效带来重大影响。 •预测分析技术能够提供洞察，让 您了解制造流程中质量问题的根 源，并对设备资产深入了解。 •社交媒体分析让企业了解其品牌 形象是否达到预期。 •强大的分析算法可以监控现场事 件，尽早发现质量问题。
挑战
“在我们原有的流程中存在一个 最大的问题，就是很难发现数据 中存在的模式。由于数据量庞大， 没有一个调查人员可以看出哪些 异常行为正在浮现。我们需要一 个分析工具，让我们不用在数据 海洋中苦苦探索。它能够让这些 问题自动浮出水面”。 GE还希望能够得到一个托管解决 方案，可以和GE的现有流程进行 接口。
•预测分析技术能给您带来远见 ，预报未来的服务需求。 •预测分析技术还可以对产品/使 用问题做出早期预警。 •服务链是一个集成化的流程， 分析的输入和输出也是同样，可 以驱动更好的决策制定。
•预报技术能够提供准确的统计基准 ，让您提高对关键需求的感知和修整 能力。 •库存优化则降低了缺货的风险，降 低庞大的库存成本。 •销售和运营规划分析，让企业可以 优化管理业务约束，实现最佳利润。
SAS的解决方案
GE的保修申请数据被上传到欺诈侦 测软件中，针对每笔申请都会自动 进行26种申请等级的分析计算。一 旦多个因素出现异常（和平均水平 相比），可疑的申请会被标记出来， 并提交给调查人员。一旦标记完成 ，GE的调查人员就会收到一份报告 ，其中包含了需要展开调查的可疑 申请。
业务价值
解决方案投产的第一年，就为GE Appliances节省了510万美元的成本 。
统计分析 Statistics
版权所有，2013年，SAS公司保留所有权利。
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最有收益的结果
数据可视化 Data Visualization
§增强的先进分析和探索型数据分 析功能，并提供高度交互式的统 计图形。 §可视化查询、数据过滤及可扩展 的可视化分析 §高级统计分析的完备工具 §能够用于大量异构数据源的处理， 因此可以充分利用您的所有数据 进行分析。 §简单易用的鼠标点击操作界面， 可以调用SAS提供的核心功能，包 括分析、存储过程、SAS程序、报 表、输出结果，以及集成的元数 据。
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需求同步 Demand Synchronization
需求
供应
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供应驱动的企业 Supply Driven
补足供应 库存优化 粗略产能规划
供应驱动
平衡
需求和供应的同步
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需求驱动的企业 Demand Driven
Consensus Planning Demand Shaping Demand Sensing
需求驱动
平衡
需求和供应的同步
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市场驱动的企业 Market Driven
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诊断输出
浮现出的问题影响
可靠性模 型 预测故障率 预测库存
服务合同定价优化
产品数据
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客服呼叫数据
零部件数据
客户数据
售后服务
报表
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警报
预测
优化
保修分析 Warranty Analysis
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质量改善
Quality Management
§改善产品质量，优化生产流程，提升 客户满意度 §识别出问题的根源，提供更加完备的 统计分析 §大量的专用分析工具，帮您识别和了 解工艺变化的根源 §向导式的用户界面，用于实验设计和 管理实验流程 §提供质量改善的企业级视图 §支持对来自多种流程的海量数据进行 处理
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数据挖掘
Data Mining
§有组织的逻辑化的图形用户界面，确 保数据挖掘的成功 §无与伦比的全系列建模技术和方法 §全面的数据准备、汇总和探索工具 §基于业务的模型比较、报告和管理 §自动化的评分流程，更快交付评分结 果 §支持网格计算的高性能平台 §先进的分布式数据挖掘系统，适合企 业级应用 §开放而且可扩展的设计提供了更多的 灵活性
版权所有，2013年，SAS公司保留所有权利。
售后服务 After-Market Service 对于每一家制造企业来说，客户 服务都是很关键的职能部门。因 为营销服务带来了50%的营收和 40%的总体利润。
需求 Demand 对于制造行业的管理层来说，准确地 预测需求并基于供应的约束条件进行 折衷安排，是最高优先级的工作。
SAS供应链分析
Jeremy Sim (沈伟明) SAS北亚区制造和供应链技术服务总监
SAS供应链智能
供应优化
客户驱动的质量管理
需求同步
售后服务
更智慧的供应链
提高质量，最大化 收益和可靠性
• 全生产流程的浪费减少 • 提高收益 • 确保产品质量 • 加速六西格玛计划
精准的需求预报和 物流优化
• 成品需求的准确预报 • 全供应链的库存优化 • S&OP流程的加速和改善 • 物流优化
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统计分析
Statistics
§处理来自多个分散数据源的海量 数据 §SAS统计分析技术在不断发展和 更新，反映了当前最高的统计分 析技术水平。 §动态链接图形，支持可视化的数 据探索，帮您发现数据中蕴含的 关系和异常。 §符合企业和监管机构的相关规定， 支持生成可重用的代码，易于记 录文档并验证。
售后服务 对于每一家制造企业来说，客户 服务都是很关键的职能部门。因 为营销服务带来了50%的营收和 40%的总体利润。
需求 Demand 对于制造行业的管理层来说，准确地 预测需求并基于供应的约束条件进行 折衷安排，是最高优先级的工作。
总体质量 质量问题已经日渐成为制造企业 的重要话题。它也变成了关键的 差异化优势，对市场上任何产品 的定价和绩效带来重大影响。 •预测分析技术能够提供洞察，让 您了解制造流程中质量问题的根 源，并对设备资产深入了解。 •社交媒体分析让企业了解其品牌 形象是否达到预期。 •强大的分析算法可以监控现场事 件，尽早发现质量问题。
版权所有，2013年，SAS公司保留所有权利。
零部件优化 Service Parts Opt
“自从引入了该系统，本田汽车公司的预报精度提高了20%（在美国） 和15%（在日本）”。 Oyama-san，高级执行总监，
挑战
上百万SKU带来了多余库存和缺货 的问题，需要从多种数据源获取 数据，并对5大配送中心和80个配 送点进行预报。
•预测分析技术能给您带来远见 ，预报未来的服务需求。 •预测分析技术还可以对产品/使 用问题做出早期预警。 •服务链是一个集成化的流程， 分析的输入和输出也是同样，可 以驱动更好的决策制定。
•预报技术能够提供准确的统计基准 ，让您提高对关键需求的感知和修整 能力。 •库存优化则降低了缺货的风险，降 低庞大的库存成本。 •销售和运营规划分析，让企业可以 优化管理业务约束，实现最佳利润。
在非结构化数据中发现财富 包括社交媒体和调研结果 帮您发现洞察 应对关键的业务挑战
预测 Forecasting
从历史数据中获取更好的洞 察，进行前瞻性的决策制定
数据管理 (整合、质量和治理) Data Management
优化 Optimization 数据挖掘 Data Mining
在交易数据库中挖掘建模，发 现内在规律 分析海量的 数据 从而能准确地 识别出潜在机会 这些机会将带来
版权所有，2013年，SAS公司保留所有权利。
预测和计量经济学
Forecasting & Econometrics
§为业务流程建模、预报和仿真提 供一体化时间序列和计量经济方 法 §分析促销活动带来的影响，判别 促销活动的有效性，更好地分配 营销支出 §产品或服务的需求预报，进行有 效的资源分配，用于生产、库存 和人员配备 §基于客户属性对客户进行建模， 通过深入了解客户最关心的需求， 最大化营销绩效
总体质量 Total Quality 质量问题已经日渐成为制造企业 的重要话题。它也变成了关键的 差异化优势，对市场上任何产品 的定价和绩效带来重大影响。 •预测分析技术能够提供洞察，让 您了解制造流程中质量ຫໍສະໝຸດ Baidu题的根 源，并对设备资产深入了解。 •社交媒体分析让企业了解其品牌 形象是否达到预期。 •强大的分析算法可以监控现场事 件，尽早发现质量问题。