Používáme cookies, abychom vám mohli nabídnout nejlepší možné služby. Další informace najdete v našem prohlášení o ochraně osobních dat.

Ochrana osobních údajů Souhlasím a pokračovat ×
Kontakty
Kontakt EPG.

Kontaktujte nás.

Odesláním Vašich údajů souhlasíte s tím, že budou zpracovány Vaše údaje z tohoto formuláře. Cílem je odpovědět na Vaši žádost. Souhlasím se Zásadami ochrany údajů.

Na základě včerejších poznatků zjistit, co se zítra v logistice odehraje.

Aby i při sezónních výkyvech probíhalo ve skladu vše hladce, důvěřuje mnoho podniků při plánování logistických procesů subjektivním zkušenostem. Aby bylo možné vytvořit skutečně přesné předpovědi o budoucím vytížení, musí odborníci na logistiku z těchto zkušeností udělat využitelná data, která jsou vždy k dispozici. Tento proces podporuje skupina Ehrhardt + Partner (EPG) prostřednictvím Predictive Analytics. Zaintegrované komponenty UI(umělé inteligence) zpracovávají všechny relevantní data z dodavatelského řetězce, čímž se neustále zvyšuje přesnost předpovědí. Propojené logistické procesy se tak stávají ještě hospodárnější a efektivnější.

Predictive Analytics se skupinou Ehrhardt + Partner.

Fundované plánování je nezbytné v období velkého konkurenčního tlaku, omezených zdrojů a dodávek Just-in-time. Pro každodenní práci v logistice jsou například prognózy o potřebě zdrojů, objem zakázek, množství transportů, počet balených kusů nebo době přípravy zboží k odběru neodmyslitelné. Koncept Predictive Analytics od EPG podporuje podniky při získávání spolehlivých předpovědí pro budoucnost na základě analýzy údajů z minulosti. Společně se svým technologickým partnerem IBM vytváří EPG modely, ve kterých se zpracovávají logistická data ze zákaznických systémů. Při určování prognóz pro budoucí vytížení tak lze využít také externí činitele, jako je počasí nebo aktuální zprávy. Každým dnem se přesnost předpovědí zvyšuje.

 

Jak funguje Predictive Analytics v praxi?

EPG intenzívně testovala různé účely použití prognostických analýz - jako například předvídavou správu zdrojů u Ehrhardt + -BOMAG Logistics GmbH (EBL) ve městě Boppard. Ve skladě EBL se nachází více než 50 000 náhradních dílů různých tvarů a velikostí pro stavební stroje od firmy BOMAG. Aby bylo možné provést kompletní, přesné a spolehlivé plánování všech zdrojů, došlo k rozšíření dostupné správy zdrojů o předvídavý prvek. Pomocí IBM Watson Studios vytvořila EPG samoučící model aktuálních a uplynulých údajů ze zakázek. Navíc byly do předpovědi integrována doposud nestrukturovaná data, jako jsou e-maily a protokoly, a prostřednictvím Discovery API také externí faktory. Vytvořený datový model umožňuje pracovníkovi velínu využívat plochu Predictive Analytics jako inteligentního asistenta pro předvídavé plánování zdrojů. Díky probíhající synchronizaci dat se neustále zvyšuje přesnost předpovědí.

Download