计划

通过启发式,优化和机器学习的独特融合,速度和准确性

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供应链面临前所未有的压力。变化的步伐正在加速。大量数据是压倒性的决策者。供应链规划师和领导者正在朝相反的方向拉动,在做出准确的决定或做出快速决定之间陷入了数十年的斗争中。不必这样。

Kinaxis RapidResponse平台的一部分,Planning.AI代表了使用高级分析用于供应链规划的下一个重大飞跃。现在,无需在启发式或优化之间进行选择。Planning.ai允许您将启发式方法和优化的力量放在使用机器学习以不断改善结果的同时轻松解决相同的问题。对于供应链敏捷性的最终,您可以在准确性和速度方面保持正确的平衡。

01

解决复杂的问题

通过融合多种高级分析方法来扩大您可以解决的问题的类型。

02

以业务速度做出回应

通过使用启发式方法来加速启动该过程,从而加快优化,从而更快地进行决策。

03

将分析变成价值

赋予您的团队能力,并最大程度地发挥供应链的潜力,同时提高客户满意度和降低成本。

04

不断改善决策

由于内置机器倾斜,每次解决类似的问题时,都可以更快地推动洞察力。

05

克服人才短缺

无需数据科学家团队或深入的分析专业知识即可自动检测和组合正确的分析方法。

扩大供应链中的分析

将我们独特的并发计划技术与计划的全部力量相结合。IAI使您的计划过程成熟并在端到端供应链中推动下一级业务结果。

从需求预测中取出猜测。

使用基于机器学习的预测和传感,在所有视野中都具有高度准确的需求预测,同时利用分析,见解和基于异常的工作流程以优先考虑高价值ADD工作。将您的需求的真正驱动力与内部和外部信号一起纳入。通过更准确的预测提高需求和供应计划的起点。使用置信度得分来集中在整个组织中的共识预测工作。

从供应链中驱动成本。

使用新的建模方法和分析求解器结合了成本,收入,准时交付,能力以及更多更多的衡平衡。利用现有的主数据。利用灵活的业务目标。计划在任何水平的粒度。借助Supply.ai,您可以解决各种各样的业务问题,包括可以实现的可能性来最大程度地提高利润,通过确定要制造的产品以及如何提供的可用供应和无需承诺的能力和常见的混合物,这使您可以充分利用可用的API并选择最佳处理技术,以最大程度地满足总需求。

提高性能并降低风险。

自我修复供应链通过检查供应链设计假设,比较具有实际性能的人,然后使用机器学习自动缩小差距,使您能够更快地了解和更快地采取行动。更早发现潜在问题。预测未来对您的业务的影响更快。并通过自动监控和调整实现提高盈利能力。

创新品牌信任Kinaxis

各行业以及各种规模和成熟度的公司都世界杯赛程2022赛程表欧洲区相信我们,可以帮助他们智能控制其综合业务计划和数字供应链。从脱离Excel到完成数字化转型,请阅读我们的客户成功案例,以了解Kinaxis如何提供可靠的结果。

莱沃诺
洛克希德
福特
Reddys博士
p&g
贾比尔
玻色
分析创新
我们希望Planning.ai通过快速,准确地确定可以使用手工库存预测的产品来帮助我们更好地为客户提供更好的支持。这将有助于减少客户的过量和过时的材料,并显着提高我们在RapidResponse中的计划灵活性。”
玛丽·辛普金斯(Mary Simpkins),SCM流程和应用顾问,
Celicesta

我们的平台

消除孤岛,消除断开的过程,并通过我们的快速响应平台告别,以过时的静态数据。

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