जम्पस्टार्ट बिल्डिंग डेटा मॉडल के लिए संदर्भ डेटा का उपयोग कैसे करें

लॉजिलिटी में, हमारा मानना ​​है कि एक ग्राहक के ऐतिहासिक डेटा पर भरोसा करने की तुलना में बाजार संदर्भ डेटा का उपयोग करना सांख्यिकीय रूप से अधिक उपयुक्त है। हाँ, यह डेटा इस बात से राहत देने वाला है कि यह लेखांकन संख्याओं से मेल खाता है। हालाँकि, यह भ्रामक है जब आप यह अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं कि आप अगली अवधि में कितना खर्च करेंगे। ऐतिहासिक/कंपनी डेटा इसके अधीन है: 

• सांख्यिकीय गहराई का अभाव - किसी भी लागत के लिए 20 से कम डेटा बिंदु 
• लेखांकन अनियमितताएँ - शिपमेंट और भुगतान जिन्हें वर्ष के अंत में छूट दी जाती है या पुनः समायोजित किया जाता है 
• खरीद पूर्वाग्रह - ट्रक लोड या शिपमेंट जो परिस्थितियों को अनुकूल बनाते हैं जैसे कि उपलब्ध ट्रक या बैक-हॉल अवसर 

लेकिन सबसे बढ़कर, स्क्रैच से डेटा मॉडल बनाने में समय लगता है - बहुत सारा समय। 

हमारा मानना ​​है कि उपयोगकर्ताओं को तुरंत परिणाम उत्पन्न करने में सक्षम होना चाहिए और अपनी ज्ञात लागतों के विरुद्ध किसी मॉडल को बेंचमार्क करने में सक्षम होना चाहिए। हमारे नेटवर्क अनुकूलन संदर्भ डेटा को एक टैरिफ के रूप में सोचें जिसे आप अपने व्यवसाय के व्यवहार से मेल खाने के लिए समायोजित कर सकते हैं। 

लॉजिलिटी का नेटवर्क अनुकूलन समाधान निम्न से भरा हुआ आता है: 

• ट्रक लोड दरें 
• एलटीएल दरें 
• पार्सल दरें 
• इंटरमॉडल दरें 
• श्रम दरें 
• पट्टे की दरें 
• और अधिक 

सप्लाई चेन कंसल्टेंसी फर्म मेन पॉइंट में डेटा एनालिटिक्स के ईवीपी नथनेल पॉवरी, लॉजिलिटी के नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन में उपलब्ध संदर्भ डेटा के मूल्य पर प्रकाश डालते हैं: 

नाथनेल को चर्चा करते हुए सुनें कि कैसे लॉजिलिटी का नेटवर्क अनुकूलन समाधान तेजी से, बेहतर आपूर्ति श्रृंखला निर्णय ले रहा है। 

नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ तेजी से मूल्य निर्धारण प्राप्त करें 

लॉजिलिटी का नेटवर्क अनुकूलन समाधान आज के आपूर्ति श्रृंखला नेताओं को ऐसे प्रश्न पूछने और उत्तर देने में सहायता करता है जो आपूर्ति श्रृंखला डिजाइन की जटिलताओं को कम करते हैं, दक्षता बढ़ाते हैं और आत्मविश्वासपूर्ण निर्णय लेने में तेजी लाने में मदद करते हैं।