近年来，在5G和通信技术、人工智能和机器学习、汽车电子等日益复杂和多样化的市场需求驱动下，芯片产业迎来了前所未有的繁荣景象。然而，繁荣背后暗藏隐忧：企业为了抢占市场份额，纷纷加大生产力度，导致库存水平不断攀升。一旦市场需求发生波动，这些庞大的库存或将成为企业的沉重负担，甚至引发价格战和利润下滑等一系列连锁反应。
面对这一挑战，如何有效控制芯片库存，实现供需平衡，成为摆在整个行业面前的一道难题。在此背景下，精准预测市场需求无疑是解决这一问题的关键所在。只有准确把握市场趋势，了解消费者的真实需求，企业才能做出合理的生产计划，从而有效避免库存积压和资源浪费。
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市场需求波动，半导体厂商苦之久矣
Background
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2022年，半导体厂商见识了从供不应求到库存堆积如山。23年大厂业绩频频暴雷，分析机构指出存储芯片行业库存高企导致芯片价格暴跌。
据Gartner公司统计：“在排名前25的半导体厂商中，只有9家在2023年实现了收入增长，半导体行业的总收入也相较2022年下降了11.1%”。
☝半导体库存水位太高，直接影响市场收入
经历了一年多的“主动去库存”操作，部分品类芯片的库存已经低于正常水平；今年4月市场回暖，处理器销售和内存价格也有所回升，看来是吃完了“供大于求”的苦。然而今年受镓和锗供应受限影响，“严重的芯片短缺”可能会再次出现，大量厂家也会因被迫减产和停产而错失赚钱良机。
总的来说，那些把握不住市场需求的半导体厂商：
库存高筑、需求疲软→产能过剩，降价促销
材料短缺、供不应求→无法生产，错失良机
再说一个坏消息：
Gartner半导体与电子团队的分析指出，当前半导体行业面临的库存问题预计将持续到2027年。
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精准预测市场需求，真的有用！
Benefit
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从上述场景不难发现：只有做好市场需求预测、让生产及时匹配市场需求，在市场繁荣期加大产能，赚足利润；在行业下行期提前消耗库存，避免积压的货品拉低资金周转率。
而许多厂商有心无力，既没有大量精力从海量的报表中剥离可用的销售数据进行分析，也无法保证从历史数据中得出的结论与未来的需求匹配，更缺乏经验丰富的统计学人才操作执行。鼎捷AI预测专家表示：“这一切，都能用AIGC解决。”
AIGC作为一种生成式技术，可以通过学习企业的历史数据、相关性特征数据，生成新的可靠的数据。如若将其用于把握市场需求，即可从企业海量的运营数据中，提取出历史销售相关数据，匹配产品模型，结合算法，生成（预测）未来销售数据。
打破企业知识瓶颈，得出可信数据：引入市面上成功的行业知识、统计学知识、AIGC知识，将好的预测方法沉淀入企业知识库，让新人也能用模型和算法，给出科学可靠的预测结果；
AI预测建议：面对海量的历史数据，AI可以帮助企业挖掘高价值信息，做成可视化的报表并通过AI助理提出“决策建议”，节约整理分析成本。
☝汽车电子行业案例预测分析界面示意
实时监测，及时纠偏：像AI浪潮导致的半导体需求激增情况，即使有一定量库存，但依然可能跟不上未来需求，需要持续扩大生产。过去用人力盘库，只能保证库存始终保持在安全库存的水位线之上，还可能有数据滞后情况；而现在系统可通过整理生产数据、客户订单、历史预测和采购在途方面的相关数据，从“供给-需求”两个维度给出预测值与现有值的偏差，方便执行人及时调整生产状态；
深度机器学习，备货及时提醒：市场需求变幻，产品类型多样，我们无法用同一种预测方法、同一个备货点发起采购需求。
如上文提到的“镓和锗供应受限”情况，系统就会智能提醒提前备货，确保存量可长期供应；同一产品，在旺季时的备货量也会高于淡季库存...这些系统都可根据不同的备货模型，主动提醒用户备货时机点与备货量。确保企业存货水平与市场变化同步，更快响应市场需求。
聊天式交互，数据随时想看就看：过去高层要看经营成果，需要整合不同部门，分析散落各地的数据行程报告；现在，您可以与AI助理以聊天的形式进行交流。语音/文字发送你想了解的不同维度数据，AI就会自动回复您想要的数据，并以各种可视化图表呈现。随时随地，想问就问，想看就看。
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预测准不准，免费试试就知道
Free Service
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若您的企业正寻求通过精准预测来优化库存管理，进而增强市场竞争力，我们诚邀您体验我们免费的POC（Proof of Concept，概念验证）服务，此服务包含双重数据验证及一份详尽的POC报告。
您只需提供过去一年至三年内的历史销量明细作为依据，我们就将结合先进的机器学习CatBoost算法，快速、客观、稳定地完成预测评审流程，为您生成高达78%准确率的预测结果。
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