Если вы знаете, сколько поставок произойдет на следующей неделе или месяце, что вы будете делать сегодня? Понимание того, как выглядит будущее, помогает как грузоотправителям, так и перевозчикам в Индонезии справляться с высокой волатильностью спроса, сокращать отходы и увеличивать размер прибыли. Предсказуемость играет ключевую роль в цепочке поставок.

Традиционно производители и логистические компании в Индонезии полагались на пассивные методы прогнозирования, такие как исторические данные о продажах, для обеспечения предсказуемости. Однако этот подход должен учитывать различные факторы неопределенности, такие как экономические условия и отток клиентов. Кроме того, использование электронных таблиц для прогнозов ограничивает возможности моделирования сценариев «что, если» и управления неопределенностью и вероятностями. Это часто приводит к ручным усилиям и человеческим ошибкам из-за частого обмена электронной почтой.

Каково решение этой проблемы? В мировой экономике наблюдается массовое движение, когда компании начинают использовать машинное обучение для прогнозирования спроса. График ниже поможет нам понять различия.

Существует ли такое решение сегодня в Индонезии? Йоди Адитья, технический директор Kargo Tech, с гордостью отвечает на это, представляя Kargo Demand Planning, позволяющую прогнозировать отгрузки следующего поколения с использованием машинного обучения (ML), которое обучалось на протяжении нескольких лет корпоративных данных об отгрузках, как внутренних, так и внутренних. внешних данных и фокусируется на тенденциях рынка Индонезии в различных отраслях.

Используя Kargo Demand Planning, предприятия могут получить множество преимуществ:

  • Грузоотправители могут лучше понимать, когда и где спрос может быть высоким, что может помочь им более эффективно планировать свои перевозки.
  • Перевозчики могут лучше понять, где спрос может быть высоким, что может помочь им более эффективно планировать свои маршруты.
  • Как грузоотправители, так и перевозчики могут извлечь выгоду из предсказания спроса Kargo, избегая избыточного и недостаточного бронирования, что может сэкономить им деньги.

Kargo Demand Planning включает в себя множество функций, включая сезонный анализ и анализ тенденций, сегментацию перевозчиков, профилирование автопарка, анализ маршрутов, закономерности выполнения заказов, групповой анализ и оценку бюджета на основе вероятностей отгрузки по нескольким перевозчикам и маршрутам. Эти функции уже используются внутри команды Kargo для создания устойчивой цепочки поставок.

На сегодняшний день команда Kargo Data Scientist обучила модель машинного обучения Kargo Demand Planning, используя более 10 миллионов строк данных по 26 различным показателям. Примечательно, что наша модель может генерировать точные прогнозы, используя данные об отгрузке всего за 7 дней.

Для лидеров и провидцев: готовы ли вы построить устойчивую цепочку поставок для улучшения логистики? Позвольте нам помочь вам построить устойчивую и эффективную логистическую сеть. Пожалуйста, перейдите по этой ссылке https://kargo.tech/dp/, чтобы связаться с нашей командой.