智能供应链分析

TigerGraph实现供应链事件实时分析

6880
$
亿美元
美国年度交通运输支出
79
%
在供应链表现出众的公司在收入增长方面也表现优异
63
%
零售库存记录的准确度
商业挑战
传统解决方案
深度关联
实时
改进供应链分析
商业挑战
全球化公司会管理多条供应链,他们不仅依赖这些运营来及时交付商品,还会通过它们来响应客户和供应商不同的需求。考虑到6880 亿美元的交通运输支出350 万辆卡车在路上奔忙,成败之间的差别就在于能否减少运营中断、提高站点可靠性、改善供应商关系管理,以及对设备的运行进行经济高效的管理。供应链的成功关系着业务的成功:79% 在供应链方面表现出众的公司在收入增长方面也表现优异
传统解决方案无法达成目标
很多组织能够收集大部分所需要的数据,但事实证明他们的传统分析技术速度过慢、成本高昂,而且通常无法分析存储位置、格式和协议各异的海量合作伙伴、路线、交易以及其他数据。大多数传统供应链分析解决方案是基于关系型数据库构建的。

供求变化实时分析需要在不同表之间执行成本高昂的数据库连接操作,这些表中包含供应商、订单、产品、位置数据,以及零部件和子装配体的库存。全球性供应链包含多个制造合作伙伴,需要将来自合作伙伴的外部数据与内部数据进行集成。因为其强模式的限制,基于关系型数据库的传统供应链分析解决方案需要大量的时间和精力,才能将外部数据集成到供应链分析中。
为什么选择原生并行图数据库 TigerGraph 进行供应链分析?
深度关联供应链分析
供应和交付流程包含几十甚至上百个阶段,因此,必须有能力去分析和了解不同层级的影响。TigerGraph 的深度关联分析支持高级分析和模式识别,可以发现产品延误、装运状态以及其他质量控制和风险问题。

强大的事件影响功能可以在相关事件发生时通知工作人员,并显示在链条上造成的最新后果,例如,生产放缓对整体制造、订单履行、定价和收入产生的影响。借助这种快速、实时的洞察,他们可以优化订单和装运路线,还可以随着事件的发展快速应对不断变化的需求模式。

TigerGraph 具备高可用性、系统监控和其他企业可以开箱即用的功能,可确保始终提供实时装运状态和其他任务关键信息。
实时供应链分析
TigerGraph 针对关键供应链运营提供实时可视化和分析,包括订单管理、装运管理及其他物流。通过使用原生并行图,组织可以快速、实时地对他们的供应链职能和业务流程进行建模,从而在超过 10 级的价值链中传达供求变化,以便计算潜在的供应中断,并及时提出解决这些问题的建议。
利用人工智能和机器学习改进供应链分析
传统的供应链优化方法非常适合日常运营。当发生非常中断事件时,仍需要人来做出决策。在这种情况下,人工智能支持的供应链分析可以提供重要的建议。根据对供应链中多达 10 或更多层级的分析,TigerGraph 可以为机器学习生成新特征。这些图计算特征会作为训练数据馈送至机器学习解决方案中,从而提高机器学习解决方案在预测供应链中断时的准确度。
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