Wenn Sie wissen, wie viele Sendungen bis nächste Woche oder nächsten Monat erfolgen werden, was werden Sie dann heute tun? Zu verstehen, wie die Zukunft aussieht, hilft sowohl Verladern als auch Transportunternehmen in Indonesien, die hohe Nachfragevolatilität zu bewältigen, Verschwendung zu reduzieren und die Gewinnmargen zu erhöhen. Vorhersehbarkeit ist der Schlüssel in der Lieferkette.
Traditionell verlassen sich Hersteller und Logistikunternehmen in Indonesien auf passive Vorhersagemethoden wie historische Verkaufsdaten, um Vorhersagbarkeit herzustellen. Dieser Ansatz muss jedoch verschiedene Unsicherheitsfaktoren berücksichtigen, wie zum Beispiel die wirtschaftliche Lage und die Kundenabwanderung. Darüber hinaus schränkt die Verwendung von Tabellenkalkulationen für Vorhersagen die Fähigkeit ein, Was-wäre-wenn-Szenarien zu modellieren und Unsicherheiten und Wahrscheinlichkeiten zu verwalten. Dies führt häufig zu manuellem Aufwand und menschlichen Fehlern durch häufigen E-Mail-Austausch.
Was ist die Lösung für dieses Downside? In der Weltwirtschaft gibt es eine large Bewegung, bei der Unternehmen beginnen, maschinelles Lernen für Nachfrageprognosen zu nutzen. Die folgende Grafik hilft uns, die Unterschiede zu verstehen.
Gibt es diese Lösung heute überhaupt in Indonesien? Yodi Aditya, CTO von Kargo Tech, antwortet stolz mit einer Einführung Kargo-Bedarfsplanung – Ermöglichung einer Sendungsvorhersage der nächsten Era unter Nutzung von maschinellem Lernen (ML), das über mehrere Jahre hinweg an Unternehmenssendungsdaten (sowohl internen als auch externen Daten) trainiert wurde und sich auf die indonesischen Markttrends in mehreren Branchen konzentriert.
Durch den Einsatz von Kargo Demand Planning können Unternehmen von zahlreichen Vorteilen profitieren:
- Verlader können besser einschätzen, wann und wo die Nachfrage voraussichtlich hoch sein wird, was ihnen dabei helfen kann, ihre Sendungen effizienter zu planen.
- Spediteure können ein besseres Gefühl dafür bekommen, wo die Nachfrage voraussichtlich hoch sein wird, was ihnen dabei helfen kann, ihre Routen effizienter zu planen.
- Sowohl Verlader als auch Spediteure können von der Nachfrageprognose von Kargo profitieren, indem sie Über- und Unterbuchungen vermeiden und so Geld sparen können.
Kargo Demand Planning umfasst viele Funktionen, darunter Saisonalitäts- und Trendanalysen, Transporteursegmentierung, Flottenprofilierung, Routenanalyse, Erfüllungsratenmuster, Kohortenanalyse und eine Budgetschätzung auf der Grundlage von Versandwahrscheinlichkeiten über mehrere Transportunternehmen und Routen hinweg. Diese Funktionen werden vom Kargo-Staff bereits intern genutzt, um eine belastbare Lieferkette aufzubauen.
Bis heute hat das Kargo Information Scientist-Staff das maschinelle Lernmodell von Kargo Demand Planning mithilfe von über 10 Millionen Datenzeilen in 26 verschiedenen Metriken trainiert. Bemerkenswert ist, dass unser Modell bereits mit Sendungsdaten von nur sieben Tagen genaue Vorhersagen generieren kann.
An alle Führungskräfte und Visionäre: Sind Sie bereit, eine nachhaltige Lieferkette für eine bessere Logistik aufzubauen? Wir helfen Ihnen beim Aufbau eines belastbaren und effizienten Logistiknetzwerks. Bitte folgen Sie diesem Hyperlink, um Kontakt von unserem Staff zu erhalten.
