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某车企数字化供应链业务中台

客户背景

该车企在进行库存配置时需将中心仓库存分配至各分仓库，但配库决策需耗时6天以上，不能快速反应客户需求。随着物流网络进一步完善，需要变革库存配置方法，需建立全新的库存配置算法，自动计算和调整库存基准，更快地调配分仓库库存，提升客户满意度。

取得成果

上线了数据管理平台与预测分析平台。

通过数据管理平台，接入全国600多家销售店的销售数据，形成销售数据资产。

结合地域、天气、物流、仓库等多方面数据和企业自身特点，形成独有的绩效指标与预测算法，可预测分析零部件销售情况，及时预警与自动调度物流配店与配库，降低库存压力，满足销售需求。

解决该车企“配库决策超过6天时间，不能快速周转”的问题。

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鲸Bot设计器集成了浏览器自动化组件，office办公自动化组件，数据库组件，文件处理组件、邮件组件等多种类型组件，通过全栈自动识别技术，自动识别目标元素，使开发过程所见即所得，降低了RPA开发门槛，让业务人员也可以方便地进行业务流程的开发。
鲸Bot机器人
通过手动执行、定时执行、控制台远程调用的方式运行自动化流程，配合控制台对外提供API接口，供外部程序调用。通过特有的视觉反馈技术提供统一的异常处理机制，极大降低开发和运维成本，让RPA流程运行更加稳定，而解决金融行业因技术人员产能不足难以支持其业务发展的问题。

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