Infosys的物流实践采用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物流运营商提供分析解决方案,涵盖客户、网络、供需和车队分析。通过对客户偏好、货物状况、资源可用性和物流网络的预测,可以做出明智的决定,以提高最后一英里运输、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、来自运输单元/车辆的遥测数据,以及来自物联网设备和嵌入式托盘/仓库的传感器的流数据,以预测过程中的变量。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的表现、车辆状况、天气、产品、包装、提货和交付时间、交通/港口拥挤和仓库容量。输出被优化引擎用于负载规划、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时防止下游瓶颈。此外,近实时洞察能够启动促使操作来减轻风险。值得注意的是,即使接受较低卡车/集装箱装载货运的订单也可以防止资源不利用。
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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