平衡运营成本和客户满意度比以往任何时候都更加困难。
在当今的汽车售后市场，制造商面临着日益严峻的挑战。管理成千上万的 SKU 和不可预测的需求模式变得越来越复杂，尤其是在面临巨大的成本和资源压力的情况下。结果往往是在运营成本和客户满意度之间取得微妙的平衡。存货过多会占用宝贵的资金，而存货过少则可能导致客户不满和收入损失。
售后市场制造商必须驾驭这种复杂性，同时在正确的时间提供正确的零件。如果没有先进的规划和可视性，库存规划就会成为一种猜测游戏，可能导致过时部件库存过剩，高需求物品严重短缺。
售后市场混乱导致库存膨胀
售后市场最紧迫的挑战之一是需求不稳定造成的库存膨胀。零部件制造商可能会为即将停产的内燃机型号储备零部件。如果没有精确的需求预测，这些零件（也称为 "死库存"）就会闲置在仓库中，耗费空间和资金。
死库存不仅会占用财政资源，还会增加持续的存储成本。同时，当客户需要时，高需求项目可能无法提供，从而损害服务水平，破坏与分销商、维修店和最终客户的关系。
库存错位会给售后市场制造商带来多种后果：
- 由于资金被陈旧或流动缓慢的部件占用，现金流效率降低
- 储存死库存增加了仓库成本
- 当关键部件无法提供时，客户满意度降低
- 维持数千种 SKU 的最佳安全库存面临挑战
这些挑战直接影响到关键绩效指标，如零件可用性、库存占销售额的百分比、不良库存和客户满意度。
传统规划系统的不足之处
大多数售后市场制造商依赖于传统的计划系统，这些系统无法处理现代售后市场运营的复杂性。数以千计的 SKU，加上不稳定的需求和生命周期驱动的产品变化，使传统工具不堪重负。仅凭历史销售额进行预测无法预测需求的突然激增或停产特定部件的影响。
如果没有适应性强的人工智能系统，计划人员就不得不超量储存物品以避免短缺，或者冒着断货的风险来储存快速流动的零件。这两种结果都会损害运营效率和客户满意度。
