Concevez des territoires bien définis, spécifiques au marché, qui optimisent les processus et améliorent les temps de réponse et la satisfaction du client. Définissez des territoires en fonction de nombres de prévision, par tonnage et par industrie. Localisez les sites dont les performances sont médiocres et déterminez les causes de ces performances médiocres, prévoyez la manière dont les modifications proposées auront un impact sur les performances et utilisez plusieurs sources de données pour allouer les meilleures ressources de réseau.

Optimisez la couverture de traitement en modélisant la demande et les capacités pour évaluer rapidement les niveaux de service à n’importe quel endroit et exposer les écarts automatiquement. Utilisez le machine learning pour exécuter des prévisions et planifier les pics commerciaux à différents moments de la journée, de la semaine ou de l’année pour obtenir des informations allant documenter les efforts de communication vers les clients avant que ne survienne un échec.

Ajoutez et numérisez des données de réseau pour la modélisation des tâches logistiques de bout en bout afin d’analyser et de proposer des améliorations au niveau des opérations de la chaîne d’approvisionnement mondiale. Simulez la coordination des mouvements en utilisant toutes les ressources et tous les facteurs d’influence de la logistique pour visualiser une conception de réseau optimale et optimiser les processus non visibles dans la gestion traditionnelle de la chaîne d’approvisionnement.