כיצד להשתמש בנתוני הפניה כדי להתחיל בבניית מודלים של נתונים

/

כיצד להשתמש בנתוני הפניה כדי להתחיל בבניית מודלים של נתונים

ב-Logility, אנו מאמינים ששימוש בנתוני התייחסות לשוק הוא יותר אמין מבחינה סטטיסטית מאשר הסתמכות על נתונים היסטוריים מלקוח אחד. כן, הנתונים האלה מנחמים בכך שהם מתיישבים עם מספרים חשבונאיים. עם זאת, זה מטעה כשאתה מנסה לחזות מה תוציא בתקופה הבאה. נתונים היסטוריים/חברות כפופים ל:

חוסר עומק סטטיסטי - פחות מ-20 נקודות נתונים עבור כל עלות נתונה
אי סדרים חשבונאיים - משלוחים ותשלומים המוזלים או מותאמים מחדש בהמשך השנה
הטיית רכישה - מטענים או משלוחים שהפכו את התנאים נוחים כגון משאית זמינה או הזדמנות להסעה לאחור

אבל יותר מכל, בניית מודל נתונים מאפס לוקחת זמן - המון זמן.

אנו מאמינים שמשתמשים צריכים להיות מסוגלים לייצר תוצאות באופן מיידי ולהיות מסוגלים להשוות מודל מול העלויות הידועות שלהם. חשוב על נתוני ההתייחסות שלנו לאופטימיזציה של הרשת כעל תעריף שאתה יכול להתאים כך שיתאים להתנהגות העסק שלך.

פתרון אופטימיזציית הרשת של Logility מגיע עמוס ב:

תעריפי טעינת משאיות
תעריפי LTL
תעריפי חבילות
תעריפים בין-מודאליים
שיעורי עבודה
תעריפי חכירה
ועוד

נתנאל פאורי, סמנכ"לית ניתוח נתונים בחברת הייעוץ בשרשרת האספקה Maine Pointe, מדגישה את הערך של נתוני ייחוס הזמינים באופטימיזציית הרשת של Logility:

"זה מחליף משחקים שהפלטפורמה תטען מראש במערכות ייחוס של תחבורה, מחסנים ועלויות עבודה המייצגות ממוצעים היסטוריים מדויקים המספקים את האינדיקציה הטובה ביותר למחירים יחסיים עבור התרחישים שלנו."

שמע את נתנאל דנה כיצד פתרון אופטימיזציית הרשת של Logility מוביל להחלטות מהירות וטובות יותר בשרשרת האספקה.

[תוכן מוטבע]

קבל זמן מהיר יותר לתמורה עם אופטימיזציית רשת

פתרון אופטימיזציית הרשת של Logility תומך במובילי שרשרת האספקה של היום לשאול ולענות על שאלות המפחיתות את המורכבות של תכנון שרשרת האספקה, מגדילות את היעילות ומסייעות להאיץ קבלת החלטות בטוחה.