SOP指标失效重塑供应链韧性的关键策略
面对交付难题,企业需重新审视S&OP指标,从关注产能转向提升供应链敏捷性。通过优化需求预测、缩短生产周期、提高库存周转率等关键指标,并加强跨部门协同,企业可有效应对需求波动,实现可持续增长。
面对交付难题,企业需重新审视S&OP指标,从关注产能转向提升供应链敏捷性。通过优化需求预测、缩短生产周期、提高库存周转率等关键指标,并加强跨部门协同,企业可有效应对需求波动,实现可持续增长。
波音公司预测,到2043年全球航空货运量将翻番,年均增长4%,其中亚洲市场将成为主要驱动力。报告指出,电子商务、供应链重塑和新兴市场需求是增长的关键因素。航空公司需关注亚洲市场,优化运营,应对挑战,以抓住机遇。
AI正驱动ERP系统向供应链管理深度拓展。通过数据分析、流程自动化和用户体验优化,AI赋能ERP实现智能需求预测、库存优化和运输管理。企业需根据自身需求,在ERP与专业供应链软件间寻求平衡,打造高效智能的供应链。
Logility收购Garvis,标志着其正式进军供应链AI领域。Garvis的DemandAI+将生成式AI与机器学习融合,革新需求预测,助力企业提升预测精度、优化库存、降低成本。此次强强联合,预示着AI驱动的智能供应链时代的到来,Logility将持续创新,赋能企业在复杂市场中取得成功。
机场总体规划是机场发展的蓝图。IATA Consulting凭借其专业经验和行业数据优势,为机场提供从现状评估、需求预测、设施规划到分步实施的全方位服务,并可对现有规划进行客观评估,助力机场实现可持续发展。
专访Transportation Insight包裹业务总裁John Haber,深入解读高峰季包裹市场的机遇与挑战。文章围绕需求预测、劳动力管理、费率定价、服务水平及亚马逊物流的崛起等关键议题展开,为物流企业提供应对高峰季挑战的策略与建议。
宝洁通过供应链3.0计划,利用人工智能在数据分析、需求预测、物流优化、产品创新和精准营销等方面实现了显著的效率提升和成本降低。企业应借鉴宝洁经验,拥抱智能化转型,提升供应链竞争力。
CSX与BNSF合作推出新联运服务,旨在应对2025年供应链挑战,通过提升灵活性和整合服务,优化美国货运效率。合作的关键在于数据整合、需求预测和技术创新,其成效将影响美国铁路联运的未来发展。
供应链决策的精准性依赖于高质量的数据基础。本文探讨了如何通过数据治理、主数据管理和人工智能(AI)技术,构建强大的数据管理战略,提高供应链数据的质量和可用性,从而优化需求预测、库存管理、运输路线和风险预测,最终提升企业的运营效率和竞争优势。
生成式AI正在重塑物流行业,通过智慧选址、智能路线优化、精准需求预测等手段,提升效率、降低成本、改善客户体验。然而,数据安全、隐私保护和伦理问题也需要引起重视。只有积极拥抱AI,才能在激烈的市场竞争中赢得未来。