プロセスを最適化して応答時間を短縮して顧客満足度を向上させる、明確に定義された、市場固有の担当地域を設計します。 予測数値に基づいて、トン数別、業界別に担当地域を定義します。 業績不振のゾーンを特定し、業績不振の理由を特定し、提案された変更が業績に与える影響を予測し、複数のデータ ソースを使用して最適なネットワーク リソースを割り当てます。

需要と輸送能力をモデル化することでフルフィルメント カバレッジを最適化して、あらゆる場所におけるサービス レベルを速やかに評価してギャップを自動的に明らかにします。 機械学習を使用して予測を実行し、年、週、日のさまざまな時間のビジネス ピークに備えて計画することで、失敗が起こる前にサービスの取り組みを顧客に知らせる知見を得ることができます。

ネットワーク データを集約およびデジタイズしてエンドツーエンドの物流タスクをモデル化し、グローバル サプライ チェーンの業務全体を分析して改善項目を提案します。 すべての物流資産とインフルエンサーを使用して移動の調整をシミュレートして、最適なネットワーク設計を視覚化し、従来のサプライ チェーン マネジメントでは顕在化しないプロセスを最適化します。