实时分析
实时监控和分析供应链数据，能够快速响应变化。这使得能够持续监控供应链的状态，及早发现问题和瓶颈，并实时进行数据驱动的决策，例如在运输延误或需求意外波动的情况下。实时分析提供智能数据警报，以便立即采取行动。
规范性分析
这种先进的分析方法超越了纯粹的预测，并提供了具体的行动建议。它可以实 匈牙利数据 现自动化流程优化、最佳交付路线和时间表的计算以及风险缓解建议，以最大限度地提高供应链效率。规范性分析为最佳决策提供智能数据建议。
大数据分析
分析来自多个来源的大量异构数据可以检测使用传统方法难以识别的微妙模式和趋势。这可以让您全面了解整个供应链，并让您发现以前隐藏的改进潜力。大数据分析是从大量原始数据中识别相关智能数据模式的过程。
人工智能和机器学习不断提高分析能力。它们支持自动异常检测、开发自学习预测模型以及处理非结构化数据，以更深入地了解供应链流程。机器学习和人工智能是从复杂数据集中提取智能数据的复杂工具。
采矿流程
此方法分析事件日志以了解和优化流程。它揭示了流程中的低效率，识别了自动化潜力，并支持创建供应链数字孪生以虚拟地模拟和优化流程。流程挖掘提供了对实际流程的智能数据洞察。