资源预测
利用 AI 和机器学习的力量，提高资源预测准确性，同时减少人员过剩，提高仓库工作效率。
- 资源预测
概述
人工智能驱动的资源预测带来的成果
资源预测可提供精准、细致的资源预测结果，该结果会借助最新实时信息和预测性学习实现持续、无缝的更新。
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仓库劳动工时源于人员过多
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减少仓库人员过剩
特性与功能
集成 Resource Forecasting，通过单一资源计划覆盖整个仓库
主要优势
这就是您利用 Resource Forecasting 可能实现的成果
显著减少仓库人员过剩情况
通过对资源需求进行精细化预测，Resource Forecasting 确保在实际需要时资源可用，从而最多可将仓库人员冗余减少 80%。
通过调整资源配置以适应计划仓库需求，实现成本削减
Resource Forecasting 不仅能利用仓库管理的数据，还能结合计划和订单数据更新、市场与促销信息、天气或节日、音乐会等计划活动的信号，这意味着资源计划现在可以更紧密地匹配最新的需求预测。 当发生变化时， 资源计划将自动重新预测。
消除过时的电子表格和手动计划返工
Resource Forecasting 可以根据最新数据在几秒钟内向 仓库团队提供更新的、精细化的预测。 完全消除了仓库进行人工重复工作的需求，使电子表格成为过去式。
与 Blue Yonder 一起更聪明地工作
首席运营官
在控制运营成本的同时，始终致力于通过提高工作精度和机器速度 来超越竞争对手
提高效率
仓库人员过剩减少意味着仓库闲置时间降低，使高成本资源在全天保持高效运转。
降低成本
优化仓库资源配置，使其更精准地匹配预测需求，意味着仅在有实际需求时按需调度资源，且数量严格匹配所需完成的工作量。
提高客户满意度
更好的资源预测意味着订单能够按时发出并符合合同服务水平，从而提升客户满意度。
