วิธีใช้ข้อมูลอ้างอิงเพื่อเริ่มต้นสร้างโมเดลข้อมูล

ที่ Logility เราเชื่อว่าการใช้ข้อมูลอ้างอิงของตลาดมีความถูกต้องทางสถิติมากกว่าการอาศัยข้อมูลในอดีตจากลูกค้ารายเดียว ใช่ ข้อมูลนี้สบายใจที่จะคืนดีกับตัวเลขทางบัญชี อย่างไรก็ตาม มันทำให้เข้าใจผิดเมื่อคุณพยายามคาดการณ์ว่าคุณจะใช้จ่ายอะไรในช่วงเวลาต่อไป ข้อมูลย้อนหลัง/บริษัทอยู่ภายใต้: 

• ขาดความลึกทางสถิติ — น้อยกว่า 20 จุดข้อมูลสำหรับค่าใช้จ่ายใดๆ ก็ตาม 
• ความผิดปกติทางบัญชี — การจัดส่งและการชำระเงินที่มีส่วนลดหรือปรับปรุงใหม่ในภายหลังในปีนั้น 
• ความเอนเอียงในการซื้อ — รถบรรทุกหรือการขนส่งที่ทำให้เงื่อนไขเอื้ออำนวย เช่น รถบรรทุกที่มีอยู่หรือโอกาสในการขนส่งกลับ 

แต่เหนือสิ่งอื่นใด การสร้างแบบจำลองข้อมูลตั้งแต่ต้นนั้นต้องใช้เวลา — ใช้เวลานานมาก 

เราเชื่อว่าผู้ใช้ควรสามารถสร้างผลลัพธ์ได้ทันทีและสามารถเปรียบเทียบโมเดลกับต้นทุนที่ทราบได้ ให้คิดว่าข้อมูลอ้างอิงการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายของเราเป็นอัตราค่าไฟฟ้าที่คุณสามารถปรับให้ตรงกับพฤติกรรมธุรกิจของคุณ 

โซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายของ Logility มาพร้อมกับ: 

• อัตราบรรทุก 
• อัตรา LTL 
• อัตราพัสดุ 
• อัตราการขนส่ง 
• อัตราแรงงาน 
• อัตราค่าเช่า 
• และอื่น ๆ 

Nathanael Powrie รองประธานฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูลของบริษัทที่ปรึกษาด้านซัพพลายเชน Maine Pointe เน้นย้ำถึงคุณค่าของข้อมูลอ้างอิงที่มีอยู่ในการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายของ Logility: 

ฟังนาธานาเอลอภิปรายว่าโซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายของ Logility ขับเคลื่อนการตัดสินใจในห่วงโซ่อุปทานได้เร็วและดียิ่งขึ้นอย่างไร 

ใช้เวลาในการสร้างมูลค่าได้เร็วยิ่งขึ้นด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย 

โซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายของ Logility สนับสนุนผู้นำซัพพลายเชนในปัจจุบันในการถามและตอบคำถามที่ลดความซับซ้อนของการออกแบบซัพพลายเชน เพิ่มประสิทธิภาพ และช่วยเร่งการตัดสินใจอย่างมั่นใจ