Оптимизируйте покрытие реализации, моделируя спрос и возможности, чтобы быстро оценивать уровни обслуживания в любом месте и автоматически выявлять пробелы. Используйте машинное обучение для составления прогнозов и планирования пиков бизнес-активности в разное время дня, недели или года, чтобы получить информацию, которая будет полезна для работы с клиентами до того, как произойдет сбой.

Агрегируйте и оцифровывайте сетевые данные для моделирования комплексных логистических задач, чтобы анализировать и предлагать улучшения в операциях глобальной цепочки поставок. Смоделируйте перемещения, используя все логистические активы и ключевые лица, чтобы визуализировать оптимальную структуру сети и оптимизировать процессы, невидимые при традиционном управлении цепочками поставок.