集聚社会闲散的仓库、车辆及配送人员等物流资源,通过仓库租赁需求分析、融资需求趋势变化分析和设备使用状态分析等,合理配置,实现资源效益最大化
将WMS/TMS/OMS等信息化系统来进行SAAS化,为更多的物流公司提供更快、更多样化的系统服务以及迭代升级
将路径优化、装箱、耗材推荐、车辆调度等算法组件化,为更多的物流公司可以提供单个或组合式的算法应用服务
消除物流公司的信息孤岛,实现物流基础数据互联互通,减少物流信息的重复采集,降低物流成本,提高服务水平和效率;
利用用户消费特征、商家历史销售等海量数据,通过大数据预测分析模型,对大订单、促销、清仓等多种场景下的销量进行精准预测,为仓库商品备货及运营策略制定提供依据;
利用历史大数据、销量预测、构建成本、时效、覆盖范围等多维度的运筹模型,对仓储、运输、配送网络进行优化布局;
在多级物流网络中科学部署库存,智能预测补货,实现库存协同,加快库存周转,提高现货率,提升整个供应链的效率;
利用大数据技术,挖掘分析3C、家电、鞋服等不同行业以及仓配、快递、城配等不同环节的物流运作特点及规律,形成最佳实践,为物流公司可以提供完整的解决方案。
数据赋能L1:看见 Visibility & Transparency
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