客户案例
头部企业的真实成果
从食品饮料到智能家电、从快消品到汽车制造——看领先企业如何用积兆让计划真正智能。
他们选择了积兆
行业
技术
食品饮料伊利：计划制定从 5 天缩短到半天，产能利用率提升 5%
亚洲乳业龙头伊利将销售、生产、物流、采购整合到同一计划平台，用运筹优化替代人工经验：总产能提升 5%（相当于不增投资多出半个工厂），干线运输成本每年节约数千万元。
5天→半天
主计划制定周期
5%
总产能提升
17%
运输成本降低
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智能家电 / 电子组装追觅：复杂 BOM 下的多级排产与物料协同
产品迭代快、BOM 复杂、共用组件多——追觅借助多周期时空网络模型模拟生产与运输网络，快速定位供应瓶颈，在多目标下求解采购、生产、运输、库存的最优策略。
多级BOM
自动定位物料缺口
What-if
多场景快速比选
库存成本↓
降低呆滞与紧缺风险
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快消品联合利华：同等服务水平下，库存水位降低 10% 以上
面向覆盖全国的多级库存网络，积兆用需求分布预测 + 多周期时空网络的生产发运优化 + 仿真评估，为每一级 DC 的每个 SKU 设计合理的安全库存方案。
10%+
整体库存水位降低
同等
服务水平保持不变
全网
多级DC协同优化
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零售迪卡侬：销量预测准确度从 55% 提升到 85%+
新品占比超三分之一、季节性显著——迪卡侬采用积兆 Algoflow 引擎，在几十种算法中自动选择并融合最适合的模型，为补货与排产提供精准需求输入。
55%→85%+
预测准确度
1/3+
新品占比场景
自动选模
几十种算法择优
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汽车制造 / 装备制造吉利：构建多层次汽车零部件供应链网络
吉利借助积兆仓网规划方案，把上游供应商、零部件仓与整车工厂建模为一张多层次网络，协同生产与物流资源，在提升运营效率的同时降低运输成本。
多层次
零部件供应网络建模
供应商→工厂
全链路协同
运输成本↓
网络布局优化
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