Cách sử dụng dữ liệu tham chiếu để bắt đầu xây dựng mô hình dữ liệu

Tại Logility, chúng tôi tin rằng việc sử dụng dữ liệu tham chiếu thị trường sẽ hợp lý hơn về mặt thống kê so với việc dựa vào dữ liệu lịch sử từ một khách hàng. Vâng, dữ liệu này an ủi ở chỗ nó đối chiếu lại với các con số kế toán. Tuy nhiên, thật sai lầm khi bạn cố gắng dự đoán những gì bạn sẽ chi tiêu trong giai đoạn tiếp theo. Dữ liệu lịch sử/công ty phải tuân theo: 

• Thiếu độ sâu thống kê — ít hơn 20 điểm dữ liệu cho bất kỳ chi phí nhất định nào 
• Bất thường về kế toán — các lô hàng và khoản thanh toán được chiết khấu hoặc điều chỉnh lại vào cuối năm 
• Xu hướng mua hàng - tải trọng xe tải hoặc lô hàng tạo điều kiện thuận lợi như xe tải có sẵn hoặc cơ hội vận chuyển ngược 

Nhưng trên hết, việc xây dựng một mô hình dữ liệu từ đầu cần có thời gian — rất nhiều thời gian. 

Chúng tôi tin rằng người dùng sẽ có thể tạo ra kết quả ngay lập tức và có thể đánh giá một mô hình so với chi phí đã biết của họ. Hãy coi dữ liệu tham chiếu tối ưu hóa mạng của chúng tôi như một biểu giá mà bạn có thể điều chỉnh để phù hợp với hoạt động kinh doanh của mình. 

Giải pháp tối ưu hóa mạng của Logility đi kèm với: 

• giá cước xe tải 
• tỷ giá LTL 
• giá bưu kiện 
• Cước liên phương thức 
• Tỷ lệ lao động 
• giá thuê 
• Và nhiều hơn nữa 

Nathanael Powrie, EVP phân tích dữ liệu tại công ty tư vấn chuỗi cung ứng Maine Pointe, nhấn mạnh giá trị của dữ liệu tham chiếu có sẵn trong tối ưu hóa mạng của Logility: 

Hãy nghe Nathanael thảo luận về cách giải pháp tối ưu hóa mạng của Logility đang thúc đẩy các quyết định về chuỗi cung ứng nhanh hơn, tốt hơn. 

Nhận thời gian nhanh hơn để tạo ra giá trị với Tối ưu hóa mạng 

Giải pháp tối ưu mạng của Logility hỗ trợ các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng ngày nay đặt và trả lời các câu hỏi giúp giảm bớt sự phức tạp trong thiết kế chuỗi cung ứng, tăng hiệu quả và giúp đẩy nhanh quá trình ra quyết định tự tin.