Hướng dẫn của Cán bộ Chuỗi Cung ứng về Sử dụng Bản sao Kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI

“Nhiều công ty làm việc với Excel cảm thấy khó thành công trong môi trường thay đổi liên tục vì việc có một bản sao kỹ thuật số về doanh nghiệp của bạn là không đủ nữa. Điều bạn cần là có thể tạo ra một mô phỏng về tương lai, chứ không chỉ nhìn vào quá khứ của bạn. Dự báo nhu cầu là xem xét các dự đoán trong tương lai và phân tích chúng. Streamline là một công cụ tuyệt vời để làm điều đó. Đó là về tốc độ và độ chính xác của dự báo nhu cầu, tối ưu hóa chi phí và hàng tồn kho cũng như sự thân thiện với người dùng.”

“Ngoài khả năng dự báo và xử lý số liệu cho Lập kế hoạch chuỗi cung ứng trong thời gian thực mà Streamline có thể thực hiện, nó còn hoạt động tuyệt vời để tạo ra các kịch bản “Điều gì sẽ xảy ra nếu” được yêu cầu trong quy trình SOP. Trí tuệ nhân tạo được tích hợp bên trong hệ thống, như trong tính năng Cỗ máy thời gian, cho phép giới thiệu chức năng Digital Twin mô phỏng tương lai và tiềm năng hóa hiệu quả kinh doanh. Nó cũng có thể được sử dụng để sửa đổi các biến chính và xem các kết quả thay thế ngay lập tức. Tuy nhiên, giải pháp được trình bày trong một phần mềm rất trực quan, dễ quản lý và với chi phí rất cạnh tranh so với các tùy chọn khác.”

“Để thành công ngày nay, các doanh nghiệp cần đưa ra quyết định cực kỳ nhanh chóng nhưng chính xác, giao tiếp nhanh chóng và hiệu quả với tất cả các bên liên quan bên trong và bên ngoài, cũng như đảm bảo khả năng hiển thị từ đầu đến cuối của các quy trình chính của họ. Để có thể làm được điều đó trong thế giới toàn cầu hóa và tính cạnh tranh ngày càng tăng, họ cần một công cụ có thể giúp họ phân tích và hiểu sâu hơn về lượng dữ liệu khổng lồ; có quyền truy cập liên tục vào kết quả hoạt động trong quá khứ, thông tin thời gian thực và các dự đoán trong tương lai; tạo ra một “nguồn sự thật” duy nhất cho tất cả các bên liên quan dựa vào. Công nghệ sinh đôi kỹ thuật số chỉ là công cụ cho công việc. Thật hoàn hảo để nâng cao hiệu quả quy trình công việc và đảm bảo sự trưởng thành, hiệu quả và khả năng dự đoán của các quy trình S&OP.”