某公司是幾個著名品牌汽車的零備件進口商，多年來該公司享有類似專營權的穩盈利能力，老板們也不急于變動現有的各種作業方式，然而，在對其供應鏈進行調研后，發現一些明顯的改進機會。

首先，公司經營的大約20，000個庫存單位（SKU），其中75%是慢周轉（slow-moving）的長尾商品(Long-tail items)，平均每三個月一個訂單行（Lineitem）。公司的庫存管理計劃員分管不同的品牌。

一位計劃員采用的方式是為每個SKU 統一設置100天的庫存標準。這種計劃方式的結果是剎車片等穩定、快速周轉的SKU總是有過多的庫存儲備；而那些引擎蓋類的長尾SKU，100天的庫存標準，實際對應的庫存數量只是一到兩個的數量級別，一旦有需求變化，通常需要空運以滿足客戶需求，額外成本非常高。

另一個計劃員的工作方法是對清單進行細分，并根據分類應用不同的補貨原則。例如，在ABC分類，對周轉快的A類SKU采用最低安全庫存及合適的補貨頻次；而對周轉慢的C類SKU采用較高的庫存水平，以及時響應波動的需求，同時平衡增加的庫存成本以及快速補貨的額外成本。這種方式，理論上是非常合理的。

但是，當一個計劃員每周需要處理MRP系統跑出的超過1，000 個補貨訂單時，以目前公司使用的舊系統，計劃員需要花費大量的時間精力做系統外Excel版本的計劃，而且實際的結果也并不令人滿意。

在公司更新ERP系統的契機下，新的ERP服務商說服該公司將新的庫存計劃軟件集成，并構建一個自動化、應用自學算法（Selflearning algorithm）的計劃系統。該更加側重于服務級別（service-level）的訂單交付率，而不是需求預測準確性。

庫存和客戶服務水平之間的平衡，有助于優化有零星需求的周轉慢的SKU。使得公司能夠優化安全庫存過剩和加急空運相關的成本。項目實施過程中，與公司的服務和售后團隊合作，為所有SKU微調最佳補貨政策。

例如，為快周轉的SKU分配最高的服務級別，由于這些售后配件通常用于日常維護，因此它們的缺貨會損害公司的服務聲譽，并會影響許多最終客戶。而使用時間不到兩年且銷售次數少的新SKU，將分配略低的服務級別。

例如，目前尚不清楚新車型是否會成功或何時被取代的車型備件，如果備件超過一年未售出，系統可以自動將其狀態更改為按訂單生產（MTO）。

項目實施1年后的成果：

庫存水平降低 20%-30%，同時保持 96%-97% 的服務水平

加急空運量減少約30%，僅第一年節省幾百萬

目前該計劃系統逐漸進入輔助決策應用階段，達到算法的自動駕駛（self-driving）目標，因此計劃的工作量降低到每周只需要一個計劃員一天的時間來處理庫存計劃和補貨。原有的兩個計劃員現在可以將時間投入到更有價值的其它優化工作中。