참조 데이터를 사용하여 데이터 모델 구축을 시작하는 방법

Logility는 시장 참조 데이터를 사용하는 것이 한 고객의 과거 데이터에 의존하는 것보다 통계적으로 더 타당하다고 믿습니다. 예, 이 데이터는 회계 수치와 다시 일치한다는 점에서 위안이 됩니다. 그러나 다음 기간에 지출할 금액을 예측하려고 하면 오해의 소지가 있습니다. 과거/회사 데이터에는 다음이 적용됩니다. 

• 통계적 깊이 부족 — 주어진 비용에 대해 20개 미만의 데이터 포인트 
• 회계 부정 — 연말에 할인되거나 재조정되는 선적 및 지불 
• 구매 편향 — 사용 가능한 트럭이나 백홀 기회와 같이 유리한 조건을 만든 트럭 적재량 또는 선적 

그러나 무엇보다도 처음부터 데이터 모델을 구축하는 데는 많은 시간이 걸립니다. 

우리는 사용자가 즉시 결과를 생성하고 알려진 비용에 대해 모델을 벤치마킹할 수 있어야 한다고 생각합니다. 네트워크 최적화 참조 데이터를 비즈니스 행동에 맞게 조정할 수 있는 관세로 생각하십시오. 

Logility의 네트워크 최적화 솔루션에는 다음이 포함되어 있습니다. 

• 트럭 적재 요금 
• LTL 요율 
• 소포 요금 
• 복합 운송 요금 
• 노동 률 
• 임대료 
• 그리고 더 

공급망 컨설팅 회사인 Maine Pointe의 데이터 분석 EVP인 Nathanael Powrie는 Logility의 네트워크 최적화에서 사용할 수 있는 참조 데이터의 가치를 강조합니다. 

Nathanael이 Logility의 네트워크 최적화 솔루션이 어떻게 더 빠르고 더 나은 공급망 의사 결정을 주도하는지에 대해 이야기합니다. 

네트워크 최적화로 가치 실현 시간 단축 

로질리티의 네트워크 최적화 솔루션 오늘날의 공급망 리더가 공급망 설계의 복잡성을 줄이고 효율성을 높이며 자신감 있는 의사 결정을 가속화하는 질문에 답할 수 있도록 지원합니다.