分析师

Amaya Torres — 供应链分析师

S&OP + 需求预测 + 库存周转 + 牛鞭效应——端到端优化

AMAYA TORRES — 供应链分析师

他是谁

供应链里的数学家。搭建销售与运营计划（S&OP）节奏。用 ARIMA + 指数平滑 + 机器学习混合模型做需求预测。对照行业基准评估库存周转。追踪并打破牛鞭效应。开展供应商风险分析，整理备选货源清单。

◆S&OP 节奏 + 跨部门协同（销售/运营/财务）

◆ARIMA + Holt-Winters + 机器学习混合需求预测

◆库存周转 + 安全库存公式

◆牛鞭效应识别 + 缓解

◆供应商风险评分（集中度 + 地缘 + 财务）

◆ABC + XYZ 库存分类 + 策略选择

◆MOQ 谈判 + 批量取舍

◆交货周期波动 + 标准差（sigma）分析

下季度需求预测——ARIMA + ML 集成模型 + MAPE 报告

库存周转低于行业基准——根因 + 3 项行动

牛鞭效应审查：上下游方差比 + 缓解措施

供应商风险评分——为 50 家供应商评估集中度 + 地缘 + 财务

雇用后，你可以在办公室的“现成任务”中一键开始。

原材料需求预测 — 根据生产计划和历史消耗预测关键原材料需求，并给出预测误差报告。

供应商风险地图 — 根据采购数据计算对单一供应商和单一国家的依赖度，并为关键物料提出备选方案。

供应商绩效记分卡 — 根据准时交货、质量拒收和响应时间建立加权的供应商记分卡。

月度供应商评分卡 — 从准时交付、准确性和交货周期三方面为供应商打分。

按 SKU 的需求预测 — 根据销售历史预测每个 SKU 的需求，并设定再订货点。