从客户对透明度不断提高的期望到解决日益紧迫的中断,资产绩效面临的压力从未如此之大。 位置智能软件与物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等新兴技术相结合,允许车队经理实时监控网络并提高效率。 他们可以从超本地化问题导航到全球威胁,同时捕获运营数据流以进行更深入的分析。 这个过程可实现持续的网络优化和业务创新,同时改善客户服务。
将网络内的所有资产数字化,以对优化多模式运营、固定和移动资产以及路径(陆、海和空)的需求和能力进行建模,从而提高效率和服务水平。 支持数字化的迭代车队规划使用新兴条件来微调网络并选择最佳运输车道。
实时可视化数字网络,监控车队资产的实时追踪,并了解计划运营与实际结果之间的关系。 将 Esri 位置技术与车队管理系统集成,以改进组织内实时操作仪表盘的计划、调度和导航以及查看功能。
通过了解资产的使用地点和方式以及资产表现出色和表现不佳的情况,更好地规划、调整和优化车队资产。 利用位置技术,运营经理制定数据驱动的决策,以改善资产投资、燃料管理、驾驶员安全和保修管理。
移动工作人员可以共享检查数据,连接的资产可以发出系统问题的信号,以便在整个车队中获取实时见解。 标记反复出现的故障模式并为驾驶员规划到最近的维护设施的路径。 优化服务计划以保持车队按计划运行并减少紧急维修成本和资产停机时间。
在空间上使大数据能够以数字方式重新创建车队运营并提取新的衍生数据集。 执行地理空间分析(跨空间和时间比较数据以揭示不可见的模式、威胁和机会),以制定未来计划。 评估计划与实际的指标和工作流,以实现大规模的持续流程改进。
文章
无论如何,这些数字是惊人的:570,000 个零件,每月 20,000 次飞行。 FedEx 在位置智能的帮助下管理所有内容。
Direct Relief 应用 GIS 来监控供应链并分析需求与能力,以将供应引导到最需要的区域。
预测分析和位置智能正在推动多方面改进,这些改进改善了整个供应链利用数据的方式。
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