TG Database

这包括生产时间、生产能力、利用率水平或质量指标。如果您确切地知道产品的制造或采购速度，最好避免瓶颈。例如，如果生产区域已经满负荷运转，那么当营销部门宣布新的大订单时，这可能会延迟整个交付过程。

客户资料
除了纯粹的订单或服务数据外，客户满意度或投诉频率等因素也很相关。任何 法国数据 用完美订单率和履行率等关键数据补充报告的人都会很快看到公司实际上满足客户需求的情况。您越了解故障或投诉发生的时间和原因，就越能采取更有针对性的措施来提高服务质量。

个整体图景，使供应链能够得到整体优化并适应市场需求。以前各个领域各自独立运作，新的信息渗透性正在出现，为数字化转型和可持续成功奠定了基础。

供应链中的数据分析方法
要将大量数据转化为有价值的信息，您需要特殊的分析方法和工具，使复杂的联系变得可见。公司使用各种策略来评估历史和实时数据并得出行动建议。

预测分析
历史数据用于使用统计模型和算法对未来事件进行预测。例如，在供应链中，这意味着提前预测季节性波动或识别交付瓶颈。这使得物流能够更好地与营销协调进行计划，并确保及时提供必要的资源。

实时分析