传统备件：信息分散、决策全凭经验
传统备件管理在企业日常运营中暴露出许多难以回避的问题，影响着设备保障和管理效率。由于信息分散、缺乏数据支持，企业在备件管理决策上往往只能凭借经验判断，这也带来了诸多隐患：
- 库存结构不合理：由于担心设备维修因“缺件”而被动等待，所以人工天然多备一些，造成库存积压和资金占用；
- 信息分散难以追溯：备件出入库、库存台账等多依靠人工登记和统计，数据分散在不同人员和表格中，难以做到数据的及时性和准确性，信息孤岛明显，追溯和分析难度大。
智能备件：智能分析、决策有据、管理无忧
针对业界广泛关注的传统备件管理痛点，连山团队自主研发了智能备件模型。该模型通过分析和挖掘历史库存数据的特征，实现对未来一个月安全库存和最大库存的精准预测，准确率已达95.99%。
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同时，团队结合基地安全库存的实际建立逻辑，基于Sentence-BERT等聚类算法，对备件分类、关键等级等影响库存数量的因子进行合理性检验，通过到货异常检测算法优化供应商的货期，实现对历史数据的归因分析，进一步提升预测结果的科学性与可解释性。
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工程师信任的备件决策工具
智能备件不仅优化了管理流程，更显著提升了备件采购与库存的科学性和效率。
设备工程师只需在连山商业版中输入备件物料号，智能备件模型即可自动计算出建议调整的库存水位金额，并结合优化后的供货周期，实时跟踪和监督供应商履约情况。目前，智能备件模型已深度融入采购决策流程，将原本所需84分钟的采购流程减短至2分钟，更准确的预测有效防止超额采购和库存积压现象的发生。
