在制造业、汽配、化工等领域，备件供应链作为保障生产运营与售后服务的核心环节，其效率直接决定企业的盈利能力与品牌口碑。然而，传统备件供应链普遍深陷“库存积压与缺货并存、信息孤岛严重、响应滞后”的困境。聚龄凭借多年跨行业实施经验与丰富实战案例，以数字化平台为核心载体，精准破解行业痛点，推出聚龄备件供应链管理平台，通过“全链路数字化+AI智能算法驱动”，为企业提供端到端解决方案。
需求现状
多行业需求分层爆发
传统制造业聚焦“降本增效”，需通过平台优化库存结构与周转效率；汽配行业需求预测难度加大；化工、航空航天等高端制造领域，则更看重备件的可靠性、追溯性与应急响应能力。数据显示，2023年中国汽车后市场规模突破1.8万亿元，其中汽配流通环节占比超40%，数字化平台渗透率正快速提升。
需求从“单一功能”转向“一体化解决方案”
企业不再满足于库存管理、订单追踪等单一模块，而是追求“计划-采购-库存-物流-售后”全流程一体化管理。核心诉求集中在：智能需求预测、多层级库存优化、跨主体协同、动态物流调度、全生命周期溯源等复合能力，同时要求平台具备灵活扩展性，适配业务增长与模式创新。
成本与效率平衡成为核心决策依据
存量竞争背景下，企业对平台的投入产出比要求严苛，既希望通过数字化降低库存资金占用、物流成本与人工成本，又需提升服务响应速度与客户满意度。
聚龄备件供应链管理平台：一体化智能解决方案
智能数据深度挖掘与分析
全生命周期管理引擎
动态库存优化模型
可视化协作网络
应用案例：某全球化头部汽车厂
在项目中，聚龄供应链为其制定了覆盖预测、计划、订单、仓储、物流、结算的标准化流程，支撑该全球化头部汽车厂的全球化多组织协同，为全网库存共享与全渠道销售模式提供底层架构。 通过聚龄备件管理系统的深度整合，为该全球化头部汽车厂构建产销协同平台、多模式定价管理、库存共享机制三大核心能力。支持多样化成本核算模型和“统仓统配”及多组织多货主精细管理。 应用AI算法库实现高精度需求预测与采购推荐；构建库存优化模型，动态监控呆滞风险；形成“预测-采购-调度”良性闭环，降低无效库存占比。 实现多货权并行管理，满足该全球化头部汽车厂的复杂业务场景。并且通过作业策略智能优化持续提升人效，未来还可无缝对接自动化设备（四向穿梭车/机械臂等），为无人仓落地提供支持。
