概述

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。

行

挑战与解决方案

大数据解决方案从不同的来源获取大量数据,这对于建立数据集之间的相关性和理解潜在的业务问题是至关重要的。

决策支持系统将历史数据和实时模式结合在一起,有助于调整交付计划,减轻因中断而产生的风险。

准确的分析和数据可视化有助于设计供应链战略,以响应波动的需求。