Hur man använder referensdata för att komma igång med att bygga datamodeller

På Logility tror vi att det är mer statistiskt korrekt att använda marknadsreferensdata än att förlita sig på historisk data från en kund. Ja, dessa uppgifter är tröstande genom att de stämmer tillbaka till redovisningsnummer. Det är dock missvisande när du försöker förutse vad du kommer att spendera under nästa period. Historisk/företagsdata är föremål för: 

• Brist på statistiskt djup — mindre än 20 datapunkter för en given kostnad 
• Bokföringsoegentligheter — försändelser och betalningar som diskonteras eller justeras senare under året 
• Inköpsbias – lastbilslaster eller försändelser som gjorde villkoren gynnsamma, som en tillgänglig lastbil eller en möjlighet till backhaul 

Men framför allt tar det tid att bygga en datamodell från grunden – mycket tid. 

Vi tror att användare ska kunna generera resultat omedelbart och kunna jämföra en modell mot sina kända kostnader. Se vår referensdata för nätverksoptimering som en taxa som du kan anpassa för att matcha ditt företags beteende. 

Logilitys nätverksoptimeringslösning kommer laddad med: 

• Lastbilslastpriser 
• LTL-priser 
• Paketpriser 
• Intermodala priser 
• Arbetskraftspriser 
• Hyrespriser 
• Och mer 

Nathanael Powrie, EVP för dataanalys på supply chain-konsultföretaget Maine Pointe, lyfter fram värdet av referensdata som finns tillgänglig i Logilitys nätverksoptimering: 

Hör Nathanael diskutera hur Logilitys lösning för nätverksoptimering leder till snabbare och bättre beslut i leveranskedjan. 

Få snabbare tid till värde med nätverksoptimering 

Logilitys lösning för nätverksoptimering stödjer dagens ledare för försörjningskedjan att ställa och svara på frågor som minskar komplexiteten i utformningen av försörjningskedjan, ökar effektiviteten och hjälper till att påskynda ett säkert beslutsfattande.