设计高性能的现代网络

随着市场需求以前所未有的速度不断变化，企业对先进物流网络规划的依赖日益增加。 此方法可以实现持续的数字供应网络分析和优化，从而应对不断增长的业务压力。 利用人工智能和机器学习进行丰富，Esri 物流技术可帮助企业将端到端物流任务数字化，从网络设计到配送站点规划和服务水平间距分析。 全球物流供应商受益于对网络性能的更深入的见解、更高的客户服务水平和更低的成本。

端到端物流站点和网络分析

配送中心和仓库选址

分析一组集成站点和动态市场潜力，以了解可以扩大或减少投资的位置。 进行高级适宜性分析以了解需求趋势并优化配送中心、物流园区和仓库选址。 根据一组单独加权标准定义，从一组候选者中确定最适宜的站点。

图片中的计算机显示器在白色背景上以黄色和橙色显示了北美的连接地图

物流网络规划与优化

设计定义明确的特定市场区域，以优化流程并改进响应时间和客户满意度。 根据预测数字、重量和行业定义区域。 找到表现不佳的区域并确定其原因，预测提议的更改将如何影响性能，并使用多个数据源来分配最佳网络资源。

图片中的计算机显示器显示了包含彩色路线图、数据分析集和条形图的仪表盘

分布覆盖区域及间距分析

通过对需求和功能进行建模来优化执行范围，以快速评估任何位置的服务水平并自动发现间距。 使用机器学习在一天、一周或一年的不同时间运行预测和规划业务高峰，以获取见解，从而在失败发生之前为客户宣传工作提供信息。

图片中的计算机显示器在白色背景上以蓝色和紫色显示了连接地图

物流和数字供应网络

为端到端物流任务建模聚合和数字化网络数据，以分析和提出整个全球供应链运营的改进建议。 使用所有物流资产和影响因素模拟运动协调，以可视化最佳网络设计并优化传统供应链管理中不可见的过程。

数字供应网络
图片中的计算机显示器在黑色背景上以紫色、绿色和粉色显示了 3D 分析地图

文章

对铁路危险货物物流进行建模

商品流程图为复杂的数据分析提供了易于理解的可视化上下文。 它们可以在空间上分析数据以进行安全评估。

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用于站点和网络分析的产品

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