推动式库存管理模型及其计算方法解析
推动式库存管理通过需求预测优化产能,提升企业效率,适用于生产量大于短期需求的企业。
推动式库存管理通过需求预测优化产能,提升企业效率,适用于生产量大于短期需求的企业。
安哥拉推行约束性预先归类信息(BTI),提高贸易便利化、可预测性及海关效率,吸引外资,促进经济发展。
WCO助马来西亚加速原产地预裁定制度建设,提升贸易便利化,优化法规流程,增强可预测性。
现代仓储管理系统(WMS)成为电商行业的核心技术,通过实时库存监测、与电商平台的无缝连接,以及智能化的决策支持,提升了仓储效率与服务质量。未来,结合人工智能与机器学习,WMS将进一步优化资源配置与需求预测,为电商企业提供更加强大的支持。
数字化转型正深刻影响物流行业,推动企业实现运营自动化与数字化。通过实时追踪、自动化管理和预测性维护等新技术,供应链效率与透明度显著提升。预计全球在此领域的支出将持续增长,因此,抓住数字化转型机遇,已成为提升竞争力的重要策略。
Dollar General通过大幅削减库存单位(SKU),优化库存管理和供应链效率,提升盈利能力。该策略旨在集中资源于畅销商品,降低库存成本,并提高门店和配送中心的生产力。尽管面临消费者选择减少和需求预测风险,Dollar General的精益零售模式为行业提供了有益借鉴。
Cowen与AFS合作推出货运指数,预测零担、整车和包裹费率。首期指数显示整车费率上涨,零担重量下降。
亚马逊二季度Prime速度创纪录,得益于其区域化物流战略。通过将全国划分为八个区域,利用机器学习预测需求,并大力发展“极速达”站点,亚马逊在提升交付速度的同时,有效控制了成本。这一战略转型反映了电商行业对物流效率的日益重视,也预示着未来电商物流竞争将更加激烈。
卡夫亨氏正利用 AI、机器学习和控制塔技术重塑其供应链,旨在实现从农场到餐桌的全程可视化和效率提升。通过“灯塔”控制塔提供实时洞察,AI 引擎优化生产和原料质量,以及“PlantChat”赋能员工决策,卡夫亨氏正从被动响应转向主动预测和优化,为食品行业的数字化转型树立了标杆。
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