Referentiegegevens gebruiken om een ​​vliegende start te maken met het bouwen van gegevensmodellen

Bij Logility zijn we van mening dat het gebruik van marktreferentiegegevens statistisch gezien betrouwbaarder is dan het vertrouwen op historische gegevens van één klant. Ja, deze gegevens zijn geruststellend omdat ze aansluiten bij de boekhoudkundige cijfers. Het is echter misleidend als je probeert te voorspellen wat je de komende periode gaat uitgeven. Historische/bedrijfsgegevens zijn onderworpen aan: 

• Gebrek aan statistische diepgang – minder dan 20 datapunten tegen een gegeven prijs 
• Boekhoudkundige onregelmatigheden – zendingen en betalingen die later in het jaar worden verdisconteerd of aangepast 
• Aankoopbias – vrachtwagenladingen of zendingen die de omstandigheden gunstig maakten, zoals een beschikbare vrachtwagen of een mogelijkheid tot terughalen 

Maar bovenal kost het opbouwen van een datamodel vanaf het begin tijd – veel tijd. 

Wij zijn van mening dat gebruikers onmiddellijk resultaten moeten kunnen genereren en een model moeten kunnen benchmarken tegen hun bekende kosten. U kunt onze referentiegegevens voor netwerkoptimalisatie beschouwen als een tarief dat u kunt aanpassen aan het gedrag van uw bedrijf. 

De netwerkoptimalisatieoplossing van Logility wordt geleverd met: 

• Tarieven van vrachtwagenladingen 
• LTL-tarieven 
• Pakkettarieven 
• Intermodale tarieven 
• Arbeidstarieven 
• Huurtarieven 
• En nog veel meer 

Nathanael Powrie, EVP data-analyse bij supply chain-adviesbureau Maine Pointe, benadrukt de waarde van referentiegegevens die beschikbaar zijn in de netwerkoptimalisatie van Logility: 

Hoor Nathanael bespreken hoe de netwerkoptimalisatieoplossing van Logility zorgt voor snellere en betere supply chain-beslissingen. 

Krijg een snellere time-to-value met netwerkoptimalisatie 

De oplossing voor netwerkoptimalisatie van Logility ondersteunt hedendaagse leiders in de toeleveringsketen bij het stellen en beantwoorden van vragen die de complexiteit van het ontwerp van de toeleveringsketen verminderen, de efficiëntie vergroten en de zelfverzekerde besluitvorming helpen versnellen.