جمپ سٹارٹ بلڈنگ ڈیٹا ماڈلز کے لیے حوالہ ڈیٹا کا استعمال کیسے کریں۔

Logility میں، ہم سمجھتے ہیں کہ ایک صارف کے تاریخی ڈیٹا پر انحصار کرنے کے مقابلے میں مارکیٹ ریفرنس ڈیٹا کا استعمال اعداد و شمار کے لحاظ سے زیادہ درست ہے۔ جی ہاں، یہ اعداد و شمار تسلی بخش ہے کیونکہ یہ اکاؤنٹنگ نمبروں سے مطابقت رکھتا ہے۔ تاہم، یہ گمراہ کن ہوتا ہے جب آپ یہ اندازہ لگانے کی کوشش کرتے ہیں کہ آپ اگلی مدت میں کیا خرچ کریں گے۔ تاریخی/کمپنی کا ڈیٹا اس سے مشروط ہے: 

• شماریاتی گہرائی کی کمی - کسی بھی قیمت کے لیے 20 سے کم ڈیٹا پوائنٹس 
• اکاؤنٹنگ کی بے ضابطگیاں - ترسیل اور ادائیگیاں جو سال کے آخر میں رعایتی یا دوبارہ ایڈجسٹ کی جاتی ہیں 
• خریداری کا تعصب - ٹرک لوڈز یا کھیپ جو حالات کو سازگار بناتی ہیں جیسے دستیاب ٹرک یا بیک ہاول کا موقع 

لیکن سب سے زیادہ، شروع سے ڈیٹا ماڈل بنانے میں وقت لگتا ہے - بہت زیادہ وقت۔ 

ہمیں یقین ہے کہ صارفین کو فوری طور پر نتائج پیدا کرنے کے قابل ہونا چاہیے اور ان کے معلوم اخراجات کے مقابلے میں ایک ماڈل کو بینچ مارک کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ ہمارے نیٹ ورک آپٹیمائزیشن ریفرنس ڈیٹا کو ایک ٹیرف کے طور پر سوچیں جسے آپ اپنے کاروبار کے رویے سے مطابقت رکھنے کے لیے ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔ 

Logility کا نیٹ ورک آپٹیمائزیشن حل اس کے ساتھ بھرا ہوا ہے: 

• ٹرک لوڈ کے نرخ 
• ایل ٹی ایل کے نرخ 
• پارسل کے نرخ 
• انٹر موڈل ریٹ 
• مزدوری کی شرح 
• لیز کے نرخ 
• اور اس سے زیادہ 

سپلائی چین کنسلٹنسی فرم Maine Pointe میں ڈیٹا اینالیٹکس کے EVP ناتھنیل پووری، Logility کے نیٹ ورک آپٹیمائزیشن میں دستیاب حوالہ ڈیٹا کی قدر کو نمایاں کرتے ہیں: 

Nathanael پر گفتگو کرتے ہوئے سنیں کہ Logility کا نیٹ ورک آپٹیمائزیشن سلوشن کس طرح تیزی سے، سپلائی چین کے بہتر فیصلے لے رہا ہے۔ 

نیٹ ورک آپٹیمائزیشن کے ساتھ قدر کے لیے تیز تر وقت حاصل کریں۔ 

Logility کا نیٹ ورک آپٹیمائزیشن حل آج کے سپلائی چین لیڈرز کو ایسے سوالات پوچھنے اور جواب دینے میں مدد کرتا ہے جو سپلائی چین کے ڈیزائن کی پیچیدگیوں کو کم کرتے ہیں، استعداد کار میں اضافہ کرتے ہیں اور پراعتماد فیصلہ سازی کو تیز کرنے میں مدد کرتے ہیں۔