统一查看事件和关键预警信息,帮助团队提前规划行动。
实时预测库存影响、产能以及销量。
基于数据特征和结果,利用机器学习推荐解决途径。
利用直观、灵活的强大决策能力,实现整个供应链网络内的高效协作。
端到端实时可视
主动预警和异常事件管理
合作伙伴协同
预测性洞察
供应链各环节信息实时可视,包括供应商、合同制造商、承运商和第三方物流商。
基于机器学习(ML)技术,在执行过程内解决异常状况。
与内外部利益干系人就业务流程实时协同,处理异常事件,作出最佳决策。
利用假设场景分析模拟,权衡业务影响和优先级,并基于机器学习推荐响应措施。
供应链各环节信息实时可视,包括供应商、合同制造商、承运商和第三方物流商。
基于机器学习(ML)技术,在执行过程内解决异常状况。
与内外部利益干系人就业务流程实时协同,处理异常事件,作出最佳决策。
利用假设场景分析模拟,权衡业务影响和优先级,并基于机器学习推荐响应措施。
通过确定科学的商品数量,满足消费需求,更快地响应市场趋势,并实现强劲的销量增长,实现公司营收上涨。
减少清仓降价,优化商品组合,推动毛利,维持毛利率
优化库存状况,提升库存可视性,降低物流成本。
实现上下游商品流通全面可视。
根据库存到期时间,预测库存积压,减少库存,提升服务水平,增强运营效率。
基于自动化和预测性决策,降低人工干预,加快任务完成。
查看、监控入库流程,评估潜在的缺货风险及影响。
快速检查网络健康度,评估潜在干扰风险。
利用 AI 和 ML 技术,实现更加准确的预测结果。
整合来自多个系统的数据。
使用开箱即用的仪表板,监测缺货、严重性,并进行根因分析。
开展模拟和场景假设模拟分析,明确各种可选方案的影响,实现积极决策。
利用合作伙伴间全方位的可视性,消除信息壁垒。
与内外部利益干系人实现实时协同。
通过确定科学的商品数量,满足消费需求,更快地响应市场趋势,并实现强劲的销量增长,实现公司营收上涨。
减少清仓降价,优化商品组合,推动毛利,维持毛利率
优化库存状况,提升库存可视性,降低物流成本。
实现上下游商品流通全面可视。
根据库存到期时间,预测库存积压,减少库存,提升服务水平,增强运营效率。
基于自动化和预测性决策,降低人工干预,加快任务完成。
查看、监控入库流程,评估潜在的缺货风险及影响。
快速检查网络健康度,评估潜在干扰风险。
利用 AI 和 ML 技术,实现更加准确的预测结果。
整合来自多个系统的数据。
使用开箱即用的仪表板,监测缺货、严重性,并进行根因分析。
开展模拟和场景假设模拟分析,明确各种可选方案的影响,实现积极决策。
利用合作伙伴间全方位的可视性,消除信息壁垒。
与内外部利益干系人实现实时协同。