最新の優れたネットワークの設計

かつてないペースで変化し続ける市場の需要に対応するため、企業は高度な物流ネットワーク計画を利用しています。 このアプローチでは、増大し続ける企業へのプレッシャーと歩調を合わせた継続的なデジタル サプライ ネットワーク解析と最適化が可能です。 人工知能と機械学習を備えた Esri の物流技術によって、企業はネットワーク設計から配送サイトの計画やサービスレベルのギャップ解析まで、エンドツーエンドの物流タスクをデジタイズすることができます。 グローバルな物流業者は、ネットワーク パフォーマンスを的確にとらえ、顧客サービス レベルを向上させ、コストを削減することができます。

エンドツーエンドの物流サイトとネットワークの解析

配送センターと倉庫の立地

サイトとダイナミックな市場の潜在能力を一体として解析することで、投資をどこで拡大、縮小すべきかを判断します。 高度な適合性解析を実行して、需要の傾向を把握し、配送センター、ロジスティクス パーク、倉庫の最適な立地を決定します。 個別に重み付けされた一連の条件を適用して定義された一連の候補の中から最適な立地を特定します。

白色の背景に北米の接続マップが黄色とオレンジ色で表示されているコンピューター画面のグラフィックス

物流ネットワークの計画と最適化

プロセスを最適化して応答時間を短縮して顧客満足度を向上させる、明確に定義された、市場固有の担当地域を設計します。 予測数値に基づいて、トン数別、業界別に担当地域を定義します。 業績不振のゾーンを特定し、業績不振の理由を特定し、提案された変更が業績に与える影響を予測し、複数のデータ ソースを使用して最適なネットワーク リソースを割り当てます。

カラフルなルート マップ、複数のデータ解析、棒グラフを含むダッシュボードが表示されているコンピューター画面のグラフィックス

配送カバレッジ エリアとギャップ解析

需要と輸送能力をモデル化することでフルフィルメント カバレッジを最適化して、あらゆる場所におけるサービス レベルを速やかに評価してギャップを自動的に明らかにします。 機械学習を使用して予測を実行し、年、週、日のさまざまな時間のビジネス ピークに備えて計画することで、失敗が起こる前にサービスの取り組みを顧客に知らせる知見を得ることができます。

白色の背景に青色と紫色の接続マップが表示されているコンピューター画面のグラフィックス

物流とデジタル サプライ ネットワーク

ネットワーク データを集約およびデジタイズしてエンドツーエンドの物流タスクをモデル化し、グローバル サプライ チェーンの業務全体を分析して改善項目を提案します。 すべての物流資産とインフルエンサーを使用して移動の調整をシミュレートして、最適なネットワーク設計を視覚化し、従来のサプライ チェーン マネジメントでは顕在化しないプロセスを最適化します。

デジタル サプライ ネットワーク
黒色の背景に紫色、緑色、ピンク色の 3D 解析マップが表示されているコンピューター画面のグラフィックス

記事

鉄道による危険物輸送の経路のモデル化

商品フロー マップは複雑なデータ解析をわかりやすく示した視覚的コンテキストを提供します。 データが空間的に解析されて安全性が評価されます。

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