汽車產業作為我國國民經濟的支柱產業，產業鏈長、關聯度高、就業面廣、消費拉動大，在國民經濟和社會發展中發揮著重要作用。根據工信部數據，汽車工業對GDP增量的貢獻率超過16%。作為汽車后市場的零部件行業，則是汽車產業鏈的重要組成部分，與整車供應鏈相比，配件供應鏈管理的復雜度更高，其現存痛點與潛在挑戰將影響到汽車產業整體轉型升級的路徑與速度。

所謂汽車零部件，是指構成汽車配件加工整體的各單元及服務于汽車配件加工的產品。從某種程度上講，汽車零部件的質量決定了汽車整個生命周期質量的可靠性和穩定性。根據德勤統計數據顯示，配件業務管理的品種數量巨大，平均一輛汽車大概由6000個零配件組成，一個全新車型大約能夠帶來2500-3000個左右的新配件品種，大多數車企需要管理超過30000個零配件SKU，其供應鏈管理面臨諸多挑戰。

神州數碼通過零配件的生命周期、業務屬性等，對零配件進行分類，并進行分類預測及優化。首先，使用機器學習及人工智能算法預測配件需求，根據其零配件的不同類別，選取模型算法庫中的適用模型，并經過業務規則調整等形成最終預測結果；隨后，將需求預測結果與企業經營戰略約束、業績指標約束、采購約束等條件相結合，制定與企業適配的配件庫存策略，把控降低庫存與提高滿足率之間的平衡；最后，使用KPI指標監控模型效果及企業庫存指標，及時了解并且調整模型策略。