Loading component...

Infor Nexus Control Center

Ermöglicht eine durchgängige Transparenz der Lieferkette und intelligente Kontrolle
3D Platform Light 02

Transparenz in der Lieferkette und intelligente Kontrolle

Infor Nexus™ Control Center ist ein Kontrollturm für die Lieferkette, das auf Infor Nexus aufbaut, einem Multi-Tenant-Netzwerk für mehrere Unternehmen und einer einzigen Instance. Control Center bietet eine verbesserte Echtzeit-Visualisierung der gesamten Lieferkette, prädiktive Einblicke, intelligente Entscheidungshilfen und kollaborative Ausführung. Diese Lösung verbessert die Geschwindigkeit, Agilität und Reaktionsfähigkeit der Lieferkette.

Durchgängige Transparenz

Durchgängige Transparenz der Lieferkettenströme in Echtzeit

Netzwerk-Überwachung

Fortlaufende Überwachung von Nachfrage, Produkten und Bestellungen an allen Standorten des Netzwerks

Vorausschauende Erkenntnisse

Auf maschinellem Lernen basierende Erkenntnisse darüber, was aktuell geschieht und was erwartet wird

Intelligente Entscheidungsunterstützung

In-Kontext-Informationen und präskriptive Lösungsoptionen

Kollaborative Ausführung

Netzwerkinterne Zusammenarbeit und schnelle Lösungen durch vernetzte Prozesse

In der heutigen schnelllebigen Lieferkette reicht es nicht mehr aus, zu wissen, wo sich der Bestand befindet. Führungskräfte in der Lieferkette benötigen eine erweiterte Transparenz und vorausschauende Informationen, die in die täglichen Entscheidungen einfließen, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und zu entschärfen und so den Umsatz zu schützen und die Gewinnspannen zu maximieren.

ANN GRACKIN

CEO, CHAINLINK RESEARCH

Chainlink-Logo
Infor_3D Platform Image_Library_Dark_07.jpg
End-to-End in Echtzeit

Durchgängige Transparenz der Lieferkette in Echtzeit

  • Eine einzige Informationsquelle für interne und externe Parteien
  • Verbesserte Visualisierung von Produkt- und Logistikströmen
  • In-Memory-Verarbeitung zur Bereitstellung aktueller Statusinformationen
Vorausschauende Erkenntnisse

Vorausschauende Erkenntnisse in Lieferkettenereignisse

  • Auf maschinellem Lernen basierende Algorithmen nutzen netzwerkweite Daten, um verspätete Lieferungen und Lagerausfälle vorherzusagen
  • Proaktive Warnung vor Situationen, die eine Handlung erfordern
  • Aktionssignale von Störgeräuschen und Aktionen trennen, die ignoriert werden können
intelligente Entscheidungsunterstützung

Intelligente Entscheidungsunterstützung

  • Aggregation von Situationen mit einer gemeinsamen Ursache
  • Warnmeldungen, die im Kontext mit den Auswirkungen auf Bestellungen, Sendungen und Kunden dargestellt werden
  • Prädiktive Analysen ermöglichen eine Minimierung der Auswirkungen von Verzögerungen

Loading component...

Loading component...

Loading component...

Loading component...

Loading component...

Loading component...