改进您的供应链管理

优化 Manhattan Associates 物流体系的 6 步指南。
改进您的供应链管理

优化 Manhattan Associates 中的供应链绩效

供应链运作中往往隐藏着低效环节,导致成本攀升和交付延迟。我们的平台能帮您挖掘物流订单、供应商绩效和库存流向中的瓶颈。通过这些洞察,您可以进行数据驱动的改进,打造更强大、更合规的供应链。

下载 我们的预配置数据模板,解决常见挑战,实现您的效率目标。遵循我们的六步改进计划并参考数据模板指南,优化您的运营。

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为什么要优化您的供应链管理?

供应链是企业的命脉,影响着从客户满意度到运营成本的方方面面。在当今多变的市场中,优化供应链管理(尤其是针对 Manhattan Associates 等复杂系统)已不再是加分项,而是生存必然。隐藏在复杂操作中的低效环节会导致严重的资金流失,包括库存持有成本增加、交货延期、高昂的加急运费以及产品质量受损。此外,低效的供应链会令供应商关系紧张,并难以满足日益严格的合规要求。如果缺乏基于 data 的清晰视角来洞察实际流程,寻找问题根源将变得异常艰难。深入了解物流订单的真实流向,是降低成本并持续创造价值的关键。

Process Mining 如何释放供应链效率

Process Mining 为理解和改进供应链管理流程提供了一种革命性的方法。通过直接提取来自 Manhattan Associates 系统的 event log data,Process Mining 可以还原每一个物流订单完整的端到端全路径。这为您提供了一个客观、基于事实的视图,展示流程的真实执行情况,涵盖从“生成需求预测”到“签署签收证明”的所有环节。您无需再依赖假设或个人经验,而是能获取关于流程变体、返工和性能瓶颈的精准洞察。您可以清晰看到延迟发生的具体位置、哪些步骤消耗资源最多,以及偏离理想路径如何影响效率。这种对供应链的全局视野让您能够超越表面症状,解决影响运营的底层低效问题,从而有效提升供应链管理绩效。

供应链改进的关键领域

Process Mining 能够精准锁定供应链管理中需要流程优化的关键环节:

  • 识别瓶颈:精准定位物流订单停滞的具体活动或阶段,例如“质量控制”执行时间过长或“发货调度”延迟,这些都会直接影响您的整体周期时间。这有助于您掌握如何有效缩短供应链管理周期。
  • 缩短周期时间:分析“物流订单”路径中每个步骤的耗时,寻找从原材料接收到最终交付的订单履行加速机会,这对于提升客户满意度至关重要。
  • 供应商绩效评估:清晰掌握“原材料入库”的供应商交付周期如何影响生产计划和库存水平,从而实现更好的供应商选择与管理。
  • 库存优化:理解流程流动与库存移动之间的关系,减少积压或缺货,从而大幅节省成本。
  • 运输与物流效率:评估不同“运输方式”和“承运商”的效果,寻找更快捷、更具成本效益的货物移动路径。
  • 合规与风险缓解:检测流程中偏离监管标准或内部政策的情况,帮助您主动管理风险并确保供应链更具合规性。

预期成果:为您的业务带来可衡量的收益

在 Manhattan Associates 系统中实施 Process Mining 进行供应链管理将带来显著收益:

  • 大幅降低成本:通过消除浪费、优化库存和精简物流,您可以显著降低运营支出。
  • 提升运营效率:实现更快的订单履行、更高的吞吐量以及在整个供应链中实现更高效的资源利用。
  • 提高客户满意度:更可靠、更快速地交付产品,提升客户体验并建立更稳固的关系。
  • 更强的合规性与风险防控:主动识别并修复合规漏洞,减少潜在处罚并维护企业声誉。
  • 基于 data 的决策:通过精准、实时的洞察为团队赋能,做出明智的战略决策,推动流程的持续优化。

开启供应链流程优化之旅

在 Manhattan Associates 环境下利用 Process Mining 优化供应链管理,并不需要深厚的 Process Mining 专业知识。它为您提供清晰、可执行的路线图,确保您的供应链具备韧性、高效且能够满足未来需求。立即挖掘物流订单中隐藏的潜力,将您的供应链转化为竞争优势,实现卓越的持续绩效。

供应链管理 物流优化 库存管理 仓库运营 订单履行 采购 运输管理 供应链管理合规性

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

物流订单从最初需求到最终交付的处理延迟是供应链管理中的常见挑战,尤其是在像 Manhattan Associates 这样复杂的系统中。前置时间延长会导致错过交付目标、库存持有成本增加,并最终导致客户不满。无法稳定满足交付预期会损害客户忠诚度和竞争地位。ProcessMind 通过分析来自 Manhattan Associates 的事件日志,可视化每个物流订单的实际路径,精准定位延迟累积的位置,识别导致前置时间延长的核心活动或交接环节,帮助企业优化这些关键路径。

原材料或成品供应商交付时间的波动会对整个供应链产生巨大的连锁反应。如果供应商频繁错过约定的交付日期,就会打乱生产计划,导致缺货并迫使企业支付昂贵的加急运输费,从而侵蚀供应链管理的利润。ProcessMind 利用 Manhattan Associates 的事件数据,清晰、客观地展示每家供应商相对于合同约定和历史基准的实际交付表现。通过追踪每个物流订单的“原材料已接收”活动,它能识别不可靠的供应商并量化其影响,从而实现数据驱动的供应商关系管理和风险缓解。

不准确的库存可见性和低效的管理实践会导致双重问题:库存过剩带来的持有成本过高,以及缺货导致的销售损失。在 Manhattan Associates 系统中,这通常表现为仓库空间利用率低下以及无法及时履行客户订单,从而影响整个供应链管理流程的盈利能力和客户满意度。ProcessMind 分析每个物流订单的“检查库存可用性”活动及后续履约步骤,揭示账面库存与实际库存之间的差异。它能发现导致库存不准确的流程偏差,识别缺货根源,并指导改进以实现更高效的库存流动和更好的资源分配。

仓库运营中拣货和包装阶段的瓶颈会严重拖慢整个订单履行流程。在使用 Manhattan Associates 等系统的供应链管理环境中,这些延迟非常普遍,会导致发货逾期、加班费增加以及吞吐量下降,直接影响运营效率和客户交付承诺。ProcessMind 通过“货物拣选与包装”活动可视化物流订单的 flow,识别导致减速的具体队列、资源约束或流程变体。它能帮助发现仓库内未充分利用的资源或低效的布局,为优化工作流、平衡负载以及提升 Manhattan Associates 环境下的整体运营速度提供洞察。

在运输方式和承运商选择上做出次优决策会直接推高物流成本,并可能延误交货。在供应链管理中,特别是在 Manhattan Associates 系统中管理各类物流订单时,选错承运商或路线会导致货运支出增加、转运时间延长并削弱利润率。ProcessMind 分析每个物流订单的“运输方式”和“承运商”属性,以及“在途货物”活动。它通过对比计划与实际的路线及成本,揭示低效选择的模式,识别合并运输的机会,并提供 data 支持以协商更优费率或优化承运商分配,从而提升成本效益并加快交付速度。

频繁的交货延期会直接损害客户信任度和满意度,导致潜在的流失并危及品牌声誉。尽管拥有 Manhattan Associates 这样强大的系统,但供应链管理中潜在的流程低效仍会导致实际交付日期错过要求日期,从而产生违约金并失去未来的生意。ProcessMind 提供每个物流订单路径的清晰视图,标记出导致交付延迟的具体节点。通过对比“要求交付日期”与“实际交付日期”,它可以揭示根源问题——无论是订单处理、仓库运作还是运输环节——从而支持针对性的改进,提升准时交付率。

如果缺乏对整个物流订单生命周期的全面视野,企业将难以识别问题的根源、有效应对中断或做出前瞻性决策。这种供应链管理的透明度缺失,即使在使用 Manhattan Associates 等系统时也依然存在,往往导致被动解决问题、资源分配低效以及无法预测未来挑战。ProcessMind 整合了整个 Manhattan Associates 生态系统的事件数据,提供了从“生成需求预测”到“签署交付凭证”的每个物流订单的完整端到端可视化。这种全方位的视角消除了盲点,揭示了复杂的相互依赖关系,并为利益相关者提供了有效管理和优化整个供应链所需的深入洞察。

偏离既定的合规协议(无论是监管要求还是内部最佳实践)都会带来风险和潜在处罚。在由 Manhattan Associates 等系统管理的复杂供应链流程中,这些不一致可能导致错误、审计、罚款或公司声誉受损,特别是在产品可追溯性或运输法规方面。ProcessMind 根据预定义的合规模型分析物流订单的实际流程执行。它会自动检测并标记跳过活动、乱序执行或属性值(如“产品类别”或“原产地”)不符合合规标准的情况,从而实现主动干预并加强对 Manhattan Associates 工作流的遵循。

在供应链管理中,频繁的返工、修正和手动处理异常会大幅增加运营成本并延长周期。在 Manhattan Associates 环境下常见的这些物流订单偏差会消耗宝贵资源,增加人为错误的可能性,并降低整体流程效率和可预测性。ProcessMind 可视化物流订单的所有流程变体,突出返工循环和异常处理的频率及其成本影响。它能识别导致这些偏差的诱因和常见模式(如重复的“质量控制”或计划外的“发货调度”变更),帮助企业精简流程并减少昂贵的手动干预。

为了弥补供应链早期的延迟而产生的非预期加急运输需求,会直接影响物流运营的盈利能力。这些预算外成本通常是使用 Manhattan Associates 进行供应链管理时效率低下的表现,它们侵蚀了利润空间,并预示着规划或执行中存在需要紧急关注的系统性问题。ProcessMind 通过分析物流订单路径,识别导致必须切换到更昂贵“运输模式”的延迟发生点。它可以量化这些加急发运的成本影响,并追溯其根源——无论是供应商延迟、仓库瓶颈还是规划不周,从而帮助企业采取主动措施,避免未来的意外支出。

物流枢纽或仓库内的劳动力、设备或月台空间等资源分配不当,会导致闲置、瓶颈和运营成本增加。在以 Manhattan Associates 为核心的供应链管理体系中,这会阻碍“货物装车”或“目的地卸货”的效率,影响吞吐量。ProcessMind 通过分析“货物拣选与包装”和“货物装车”等活动的执行时刻和持续时间,识别关键资源的低活跃期或过度排队现象。它揭示了资源调度低效或工作量不平衡的模式,为优化人员配备、设备部署和设施布局提供洞察,从而改善运营流转。

在获取和验证签收证明 (POD) 方面的偏差或延迟会导致账单纠纷、客户投诉以及收货责任不明确。在供应链管理中,Manhattan Associates 流程中围绕“签署签收证明”的问题可能导致财务对账困难,并削弱合作伙伴与客户之间的信任。ProcessMind 追踪物流订单的整个生命周期,直至“签署签收证明”活动。它会突出 POD 提交的延迟、实际交付数量与记录值之间的差异,并识别最易出错的流程节点,为精简 POD 流程和提高准确性提供必要的 data 支持。

典型目标

定义成功的标准

在供应链管理中,缩短交付周期意味着更快的市场响应速度和更高的客户满意度。通过最大限度减少从初始需求到最终交付的时间,企业可以降低运营成本、优化库存持有期并提升整体供应链的灵活性,从而获得竞争优势并巩固客户关系。ProcessMind 能够识别 Manhattan Associates 系统中的精确瓶颈和延迟,找动物流订单停滞的具体阶段。它可以量化每次延迟的影响,协助企业实施针对性的改进。通过实时仪表板和趋势分析,物流订单平均交付周期的持续下降是衡量成功的关键指标。

稳定的供应商绩效对于供应链管理至关重要,能有效防止缺货和生产延误。实现 95% 的准时交付率可确保原材料和货物按计划到达,支撑顺畅的生产流和可靠的客户履行。这直接影响效率和客户信任。ProcessMind 分析 Manhattan Associates 系统中的供应商交付模式,标记不一致之处并量化延迟交付对后续流程的影响。它能提供导致延迟的特定供应商或产品类别的洞察。成功的衡量标准是监测供应商在约定期限内交付的物流订单百分比,从而优化计划并减少加急运输。

供应链管理中高效的库存利用可最大限度地降低持有成本、减少报废风险并防止缺货。15% 的优化意味着在确保需求供应的同时,减少库存占用的资金,这直接影响盈利能力和客户服务水平。ProcessMind 提供 Manhattan Associates 中每个物流订单的库存变动和持有期的可见性,识别滞销或过剩库存的模式。它揭示了利用率低下的根本原因,如仓储效率低或预测错误。成功的衡量标准是库存持有成本的降低和缺货事件的减少,这些都可以通过库存周转率进行验证。

提高仓库拣货和包装效率对于供应链管理中更快的订单履行和更低的运营成本至关重要。将这些流程加速 15% 意味着每小时可处理更多订单,从而减少人工支出并因更快的交付提升客户满意度。这直接影响吞吐量和盈利能力。ProcessMind 映射了 Manhattan Associates 中拣货和包装活动的精确路径和耗时,揭示了仓库内的低效环节和瓶颈。它能量化不同布局或资源分配的影响。成功的衡量标准是物流订单平均拣货和包装周期时间的明显缩短,从而提升整体仓库吞吐量并减少加班。

运输是供应链管理中的一项重大支出。在不降低服务水平的前提下将这些成本降低 10%,将直接提升盈利能力和竞争力。这涉及优化路线、整合货运以及为物流订单选择最高效的承运商。ProcessMind 分析 Manhattan Associates 中每个物流订单的历史运输数据,将实际路线、承运商和成本与理想方案进行对比。它可以发现货物整合、更好的承运商谈判以及路线优化的机会。衡量成功的标准是每个物流订单的平均运输成本在不影响交付时间的情况下实现可量化的下降。

准时交付是客户满意度的关键指标,也是供应链管理中的核心 KPI。达到 98% 的准时交付率有助于建立客户忠诚度、减少客户咨询并提升品牌声誉。这标志着交付网络高度透明且可靠。ProcessMind 追踪 Manhattan Associates 中物流订单的完整交付路径,识别导致延迟的根本原因——无论是仓库处理、在途还是最后一公里。它能突出显示可以主动解决的持续延迟模式。成功的衡量标准是稳定保持 98% 的准时交付率,这可以通过对比所有客户物流订单的要求日期与实际日期来验证。

全面的端到端可见性是高效供应链管理的基础,它支持主动决策和风险缓解。这意味着要了解物流订单从需求产生到交付证明的每一步,确保没有影响绩效的盲点,从而实现更好的战略规划和运营控制。ProcessMind 为 Manhattan Associates 内的所有物流订单流程创建了全面的可视化地图,揭示活动的真实顺序和依赖关系。它会标记偏离标准路径的情况,并识别所有参与者。成功的衡量标准是能够追踪处于任何阶段的物流订单,了解其当前状态和潜在的未来延迟,从而优化决策。

在供应链管理中,遵守监管要求和内部政策对于规避处罚、维护声誉和确保道德运营至关重要。物流工作流实现 100% 合规意味着每一步都符合设定标准,从而降低法律和财务风险。这有助于建立利益相关者和监管机构的信任。ProcessMind 会自动将 Manhattan Associates 中的实际物流订单执行路径与预定义的合规规则及理想流程模型进行对比,并立即标记任何偏差或未经授权的“捷径”。成功的衡量标准是流程中不存在不合规的活动,为所有物流订单提供可审计的轨迹,确保完全符合规定。

订单返工和异常既耗时又费钱,反映出供应链管理中潜在的流程缺陷。减少 50% 的返工直接意味着在人工、材料和加急运费上的大幅节省,同时能提升客户满意度和流程可靠性。ProcessMind 识别 Manhattan Associates 中导致物流订单返工的具体阶段和根源(如 data 输入错误、拣货错误或质检失败),并量化每种返工类型的频率及其成本影响。成功的衡量标准是需要手动干预或重新处理的物流订单数量显著减少,从而精简整个履行周期。

加急运费是供应链管理中计划失败或流程低效的直接指标。减少 25% 的加急运费意味着更好的预见性、更优的前置时间以及更少的被动补救措施。这直接影响盈利能力,表明供应链更加稳健且可预测。ProcessMind 分析 Manhattan Associates 中触发加急运输的因素,并将其追溯到早期的流程步骤,如供应商交付延迟、生产延误或影响物流订单的仓库瓶颈。它会量化每个触发因素的成本影响。成功的衡量标准是分配和花费在紧急运输上的预算明显减少,体现流程更加稳定高效。

在供应链管理运营中,将劳动力、设备或空间等资源利用率提升 20%,可带来可观的成本节约并增加产能。这意味着从现有资产中获得更多产出,提高各枢纽的生产力和运营效率,从而最大化资产价值并降低运营支出。ProcessMind 可视化 Manhattan Associates 中物流订单每个步骤的资源分配和闲置时间,精准定位资源利用不足或过度紧张的环节。它能识别排程低效或工作量不平衡的模式。成功的衡量标准是单位资源吞吐量的增加以及各枢纽闲置时间的减少,从而实现更好的运营流转并减少瓶颈。

在供应链管理中,交付凭证 (POD) 的差异可能导致计费错误、客户纠纷和收入损失。快速且系统地解决这些差异,可确保开票准确、改善现金流并维护良好的客户关系,进而强化财务完整性和客户信任。ProcessMind 能够全程追踪 Manhattan Associates 中的物流订单交付过程,精准识别 POD 信息偏离预期结果的具体环节。它有助于查明差异是源于承运商、接收方还是内部记录。衡量成功的标准是:与交付相关的争议发票或客户投诉显著减少,财务对账的准确性和透明度大幅提升。

供应链管理改进的 6 个步骤

1

下载模板

操作指南

访问并下载专为 Manhattan Associates 供应链管理设计的预配置 Excel data 提取模板。

为何重要

这可确保您的数据从一开始就结构正确,从而精简上传过程,无需手动重新格式化即可实现准确分析。

预期成果

一个标准化的 Excel 模板,可直接填充您的 Manhattan Associates 供应链 data。

您的洞察

释放供应链中隐藏的效能

ProcessMind 可视化您的实际供应链运营,揭示低效环节和隐藏模式。获取清晰、可执行的洞察,优化 Manhattan Associates 中的物流、供应商绩效和库存。
  • 可视化实际供应链流程流向
  • 精准定位物流瓶颈与延迟
  • 优化库存与供应商绩效
  • 打造具有韧性且合规的供应链
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

典型成果

实现供应链卓越运营

通过利用 Process Mining 分析 Manhattan Associates 中的物流订单 flow,企业可以获得前所未有的供应链运营可见性。这有助于识别瓶颈和低效环节,从而推动绩效的大幅提升。

0 %
更快的订单履约

物流订单周期的平均缩短量

通过识别并消除瓶颈来精简供应链,确保产品更快送达客户并提升运营效率。

0 %
降低加急运费

减少预算外的运输支出

通过主动识别并解决供应链中的延迟,在问题恶化为紧急情况之前将其平息,从而减少昂贵的加急运输。

0 %
准时交付率提升

客户交付成功率提升量

通过持续达成承诺的交货日期来提升客户满意度和忠诚度,增强整体服务可靠性与声誉。

0 %
减少流程违规

不合规物流步骤减少量

识别并纠正偏离标准物流流程的情况,确保运营始终符合法规和内部政策。

0 %
最小化订单返工

减少非预期的订单修改

通过精准定位物流订单错误和流程偏差的根源,消除昂贵且耗时的返工,提升“一次性交付成功率”。

0 %
优化的库存使用

降低库存缺货频率

通过深入洞察物料流向和需求模式来提高库存效率并减少缺货,防止销售损失和延误。

结果因流程复杂度、数据质量和战略重点而异。这些数字代表了在各种供应链实施案例中观察到的典型改进效果。

推荐数据

从最重要的属性和活动开始,随后根据获取全面洞察的需要进行扩展。
不熟悉事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需关键数据点

物流订单的唯一标识符,作为追踪端到端供应链流程的主要 case 标识符。

为何重要

这是至关重要的 Case ID,它将所有相关事件归组,从而能够完整追踪单个订单从开始到结束的全过程。

物流流程中发生的特定业务事件或步骤的名称。

为何重要

此属性定义了流程中的步骤,构成了流程图的基础,并支持对流程流向和瓶颈的分析。

活动发生的精确日期和时间。

为何重要

此属性提供了事件的时间顺序,对于计算所有基于时间的指标(如周期时间和延迟)至关重要。

执行该活动的用户姓名或ID。

为何重要

支持分析资源绩效和工作负载分布,并帮助识别参与流程异常的用户或团队。

物流订单的分类,例如标准、快递或补货。

为何重要

支持对比不同类型订单的绩效和流程 flow,这些订单通常具有独特的路径和服务水平协议 (SLA)。

客户要求或内部计划要求的交付日期。

为何重要

这是衡量准时绩效的基准,也是客户满意度和供应商管理的关键 KPI。

订单中产品的库存单位 (SKU) 或标识符。

为何重要

支持产品层面的分析,以发现与特定项目相关的缺货、拣货延迟或质量问题。

发运所使用的运输方式,如公路、航空或海运。

为何重要

有助于分析运输成本和效率,并识别对高昂加急运输选项的依赖。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

此活动标志着系统中新物流订单的创建,通常由客户通过 EDI、Web 门户或手动录入启动。当订单管理模块中创建带有唯一标识符的新订单记录时,该事件即被捕获。

为何重要

这是端到端物流流程的主要起始事件。分析其发生时间对于计算总订单周期时间和了解需求模式至关重要。

WMS 中会创建一个 ‘wave’(波次),将多个订单或发货行组合在一起,以实现高效、协同的拣货和包装。‘wave’ 的创建是一个明确的 system event,标志着一批订单物理履行流程的开始。

为何重要

此活动是仓库作业中的关键里程碑。分析订单等待波次处理的时间可以揭示批处理策略的低效和资源规划的缺口。

仓库操作人员从存储位置物理提取订单项。此活动通常在操作员确认拣货(通常是通过扫描物品和库位条码)时被记录。

为何重要

分析拣货时长是识别仓库瓶颈和提高人工效率的基础,并直接支持“仓库拣货周期时间”这一 KPI。

此活动标志着货物物理离开仓库或配送中心的时间点。这通常在 WMS 中通过最后的“发运确认”交易捕获,即拖车密封并驶离的时刻。

为何重要

这是一个关键的里程碑,标志着仓库处理的结束和在途时间的开始。它是衡量准时发运和仓库处理时间的关键事件。

系统接收并记录成功交付的最终确认(通常包含签名)。这可以是来自承运商的电子确认,也可以是手动扫描并上传的附件。

为何重要

此活动是物流流程的主要成功终止事件。它对于计算完整订单周期时间和客户准时交付率至关重要。

在履行完成前,客户订单被正式取消。这是一个终结状态,会停止该物流订单的所有后续处理。

为何重要

这是一个关键的失败终结事件。分析取消原因和频率有助于识别订单获取流程中的问题或客户满意度方面的问题。

常见问题

常见问题

Process Mining 分析来自 Manhattan Associates 的物流订单 data,揭示真实的流程 flow。它有助于识别瓶颈、低效环节和不合规情况,从而在交付周期和库存利用率等领域实现显著改进。

Process Mining 可以揭示物流订单周期延长、供应商交付不稳和库存利用率低的深层原因。它还能助力优化仓库拣货与包装、降低运输成本,并最大限度减少客户交付延期。

您通常需要包含每个物流订单流程步骤的 case 标识符、活动和 timestamp 的事件日志。关键数据表涉及订单详情、发运追踪、仓库活动和交付凭证记录。数据提取通常可以通过标准报告或数据库访问工具完成。

初始设置(包括 data 提取和模型配置)通常需要几周时间,具体取决于 data 的可用性和复杂程度。在 data 接入后的 4-6 周内,您通常就能看到初步洞察并识别高影响的改进领域。

您可以期待缩短物流订单交付周期、提高供应商准时交付率并优化库存利用率。其他成果还包括加快仓库拣货速度、降低运输成本,以及提升整体端到端供应链的可见性和合规性。

主要的指标技术要求是访问您的 Manhattan Associates 数据库或数据仓库,以提取相关的事件日志数据。虽然许多 Process Mining 工具是基于云的,但您仍需要安全的数据连接,并可能需要内部 IT 部门对初始数据管道设置提供支持。

是的,Process Mining 允许您将实际流程执行情况与预定义的合规规则及理想流程模型进行对比。它会突出显示偏差和违规步骤,帮助您确保物流流程 100% 合规,并识别需要审计的环节。

通过可视化物流订单的实际路径和时间,Process Mining 能清晰识别延迟发生的位置和资源紧张的环节。它可以精准定位导致严重降速的具体活动或阶段,如仓库拣货或运输枢纽。

提升 Manhattan Associates 的供应链绩效

获得端到端可见性,并实现 90% 的预测准确率。

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