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百度云_平台型国内大数据-网站建设_哪个好

时间:2021-09-08 06:04编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 云解析 >

百度云_平台型网站建设_哪个好

在一个许多人都声称要尽可能实现流程自动化的时代——我们在SAP也这么做了——COVID-19的头几周很快就令人震惊地证明,它有时需要手动启动才能让事情朝着正确的方向发展。尤其是如果我们谈论的事件具有前所未有的影响和突然性。

从预测和补充的角度来看,零售商进行这种人工干预所需的努力是,很大程度上取决于供应链规划应用程序相互交织的程度。

虽然拥有集中预测的零售商有自己的一个预测要审查和调整,直到它能够自主地驾驭新的形势,但拥有零散预测应用程序的零售商正投入多倍的努力来保持某种程度的一致性和稳定性整个过程的有效结果。在资源紧张的情况下,情况会更糟。

我们谈论的是在不同的应用程序中审查多个预测,大数据公司,对不同的预测进行冗余的修正,调整参数,输入影响需求的数据,而不是同步整个工作。

利用"一个单一版本的真相"预测,如统一需求预测(UDF),允许利用中央机制的内在力量。自定义项目前用于推进促销、补货、分配管理或产品组合规划等流程。因此,所有这些应用程序都可以自动获得一个修正案,这正是您希望实现的自动化一致性。

配送中心的补充也是如此。就在去年年底,我和一家大型超市零售商进行了一次讨论,风控大数据,他有一些不幸的组织原因,利用跟单信用证的历史商品问题作为他们预测的基础。他们不是唯一的。今天这些悬而未决的问题意味着必须做出巨大的努力来调整跟单信用证补货——除了维持商店正常运转所需的工作之外。

同时,对于其他零售商来说,多级补货(MER)在沿着供应链传播需求变化方面具有优势。虽然需求影响反映在销售预测中,云信息,淘客返利系统,但门店订单预测会提取并使用它们—以完全自动化的方式进行跟单信用证补货。

因此,当我们谈到在未来提供更具弹性的供应链时,UDF和MER无疑是一个很好的开始方式。

小心。

如果您希望了解更多关于多梯队的信息补充请随时查看Sylvia Ludwig卓越的MER博客

对于我们的SAP Forecasting and Requidation和Unified Demand Forecast客户,深度学习数据集,COVID-19之后不同阶段的需求预测信息已经收集在一个注释中,并不断更新。

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