Kontakt
Kontakt EPG.

Kontakt z nami.

Przesyłając swoje dane wyrażają Państwo zgodę na przetwarzanie danych z niniejszego formularza. Celem przetwarzania jest udzielenie odpowiedzi na Państwa zapytanie. Zgadzam się z Polityką prywatności.

Gartner Reports

Żeby wiedzieć już wczoraj, co zdarzy się jutro.

Aby w okresie sezonowego szczytu zamówień wszystko działało jak należy, wiele przedsiębiorstw planując swoje procesy logistyczne opiera swoje działania na subiektywnych wartościach doświadczalnych. Do naprawdę precyzyjnych prognoz przyszłych obciążeń, logistycy muszą przekształcić te doświadczenia w dostępne w każdej chwili, użyteczne dane. Proces ten firma Ehrhardt + Partner Group (EPG) wspomaga poprzez zastosowanie analizy predykcyjnej. Zintegrowane w niej komponenty AI (sztucznej inteligencji) przetwarzają wszystkie istotne dane z łańcucha dostaw, dzięki czemu nieustannie rośnie precyzja prognoz. Powiązane procesy logistyczne stają się przez to jeszcze tańsze i efektywniejsze.

Analiza predykcyjna z Ehrhardt + Partner Group.

Dokładna prognoza w czasach dużej konkurencji, niedoborów zasobów oraz dostaw Just-In-Time jest nieodzowna. W codziennej praktyce logistycznej przykładowo prognozy zapotrzebowania na zasoby, obciążeń zamówieniowych, ilości transportów, liczby paczek lub czasu potrzebnego na komisjonowanie są bezwzględnie konieczne. Koncepcja analizy predykcyjnej EPG wspomaga przedsiębiorstwa w oparciu o analizę danych z przeszłości w prognozowaniu obciążeń w przyszłości. Wspólnie ze swoim partnerem technologicznym IBM firma EPG opracowuje modele do przetwarzania istotnych danych logistycznych z systemów klienta. W prognozach przyszłych obciążeń można ponadto uwzględnić także czynniki zewnętrzne, tak jak pogoda czy wiadomości. Z każdym dniem precyzja prognoz rośnie.

 

Jak działa analiza predykcyjna w praktyce?

Firma EPG przetestowała szczegółowo szereg różnych zastosowań analizy predykcyjnej – takich jak choćby prognostyczne zarządzanie zasobami w Ehrhardt + BOMAG Logistics GmbH (EBL) w Boppard. W magazynie EBL znajduje się ponad 50 000 części zamiennych o różnym kształcie i rozmiarze do maszyn budowlanych BOMAG. By umożliwić całościowe, precyzyjne i niezawodne planowanie wszystkich zasobów, istniejące zarządzanie zasobami zostało rozszerzone o komponenty predykcyjne. Przy wykorzystaniu IBM Watson Studio firma EPG opracowała samouczący się model przetwarzania aktualnych i przeszłych danych zamówień. Dodatkowo nieustrukturyzowane do tej pory dane takie jak e-maile czy raporty zostały uwzględnione przy wykorzystaniu Discovery API w prognozie jako czynniki zewnętrzne. Stworzony model danych pozwala pracownikowi stanowiska dyspozytorskiego na wykorzystanie panelu menedżerskiego analizy predykcyjnej jako inteligentnego asystenta do prognostycznego planowania zasobów. Dzięki synchronizacji danych precyzja prognoz nieustannie rośnie.

Pobieranie