告别最后一公里难题DFM如何赋能战略性运输管理
本文探讨了在货运业效率提升的背景下,DFM(需求流管理)如何超越对单个货运的优化,赋能战略性运输管理。通过整合数据、优化流程和实现自动化,DFM帮助企业优化运输路线、选择承运商、管理库存并预测需求,从而降低成本、提高效率并改善客户满意度。
本文探讨了在货运业效率提升的背景下,DFM(需求流管理)如何超越对单个货运的优化,赋能战略性运输管理。通过整合数据、优化流程和实现自动化,DFM帮助企业优化运输路线、选择承运商、管理库存并预测需求,从而降低成本、提高效率并改善客户满意度。
制造业企业面临劳动力短缺和供应链中断等挑战,需重新审视内部物流体系。本文提出五大策略:精益化库存管理、智能化仓储管理、柔性化生产物流、可视化物流跟踪和战略性合作伙伴关系,旨在帮助企业打造高效敏捷的物流运营体系,提升竞争力。
美国港口拥堵已达“危急”程度,洛杉矶和长滩港尤为严重。疫情冲击、需求激增、供应链中断、集装箱失衡等多重因素叠加导致拥堵加剧,影响波及全球供应链,导致运输成本上升、交货时间延长、库存积压。缓解拥堵需加强基础设施建设、优化运营管理、加强供应链协同,构建更具韧性的供应链。
Prologis报告揭示全球供应链领导者正通过AI、区域化和能源韧性进行“大重构”,以应对未来挑战。报告强调韧性与效率并重,企业需积极部署新技术、建立风险监控系统、增加安全库存。区域化战略和AI应用是关键趋势,同时需关注能源可靠性,升级基础设施并多元化能源供应。
疫情加速电商发展,传统物流面临运力、价格和时效挑战。Roadie CEO Gorlin 揭示其同城当日达模式优势,强调全渠道融合和库存可视性对零售商的重要性。未来物流将更注重灵活性、速度和可靠性,Roadie 将持续创新,与零售商合作共赢,引领末端配送新常态。
本文深入探讨了人工智能(AI)在供应链管理中的应用,重点介绍了AI在需求预测、库存管理、路线优化和风险评估等方面的作用。同时,分析了AI赋能供应链的优势与挑战,并提出了成功应用AI的建议。旨在帮助企业了解AI的潜力,打造更具韧性和效益的智能供应链。
电商物流面临速度与效率的双重挑战。本次研讨会聚焦前沿流程、软件和技术工具,助力企业优化订单管理、仓库管理、运输管理,并引入自动化设备和大数据分析,构建敏捷供应链,优化库存布局,提升员工技能,从而在激烈的市场竞争中赢得先机,为企业未来的复苏和增长奠定坚实基础。
彭博分析师 Klaskow 近期分析指出,美国经济衰退风险高企,货运市场已面临衰退。运力退出有望推动市场再平衡,季节性需求旺季将带来机遇。大型企业通过多元化经营增强抗风险能力,零售商库存管理是关键。下半年货运市场或将迎来更趋稳定的发展。
美国卡车运输协会数据显示,1月卡车货运吨位创历史新高,同比增长6.5%,预示经济可能复苏。库存补充、房地产复苏及提前运输春季货物是主要驱动因素。分析师认为,未季调指数更具参考价值。物流业需应对需求增长、运力挑战,并积极拥抱技术创新与人才培养。
10月美国制造业PMI小幅回落至50.1,虽连续33个月高于荣枯线,但扩张速度放缓。就业指数大幅下降,生产和新订单指数有所增长,库存指数下降。食品、饮料和烟草制品等行业表现突出。专家认为,制造业面临挑战与机遇并存,需加强劳动力培训、鼓励技术创新,并优化营商环境。