印孚瑟斯的物流实践采用了预测分析来简化流程和合理化成本。我们为轮辐式网络、运输公司、分销商、货运代理和3 / 4 PL运营商提供分析解决方案,涵盖客户、网络、需求供应和船队分析。对客户偏好、货物状况、资源可用性和物流网络的预测洞察力使明智的决策能够提高最后一英里的运输、客户服务和资源利用。
我们的算法整理、分析和推断历史数据、交付记录、运输单元/车辆的遥测数据,以及嵌入托盘/仓库的物联网设备和传感器的流数据,以预测流程中的变量。它将事件和涉众关联起来,以解决问题、建议操作或触发自动响应。限制可能包括驾驶员表现、车辆状况、天气、产品、包装、提货和交货时间、交通/港口拥挤和仓库容量。优化引擎将输出用于负载规划、路线优化、车辆维护调度、劳动力分配和客户通知系统。
仿真模型和预测分析使物流经理能够在供应链中断的情况下防止下游瓶颈。此外,接近实时的洞察能够迅速采取行动,降低风险。值得注意的是,它防止了资源利用不足,即使在接受卡车/集装箱装载量不足的订单时也是如此。
分析工具帮助物流供应商汇总全球需求,而重型设备的预测性维护使仓储和配送成本合理化。
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