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仓库管理系统

SCM的云中超下注app

通过供应链计划更好地管理您的业务. 通过加强和改进供应链流程来跟踪和协调供需关系,提高盈利能力, 确保可用性,同时降低库存成本. 监控和预测不断变化的客户需求, 创造创新的收入增长战略并执行计划来实现它们.

同时,找出根本原因,快速成功地对供应链问题做出反应. 通过有效的需求管理预防问题, 供应计划, 以及销售和运营计划.

云更新确保您的规划软件保持最先进的技术水平.

物流

  • 整合仓库, 运输, 和全球贸易管理,以提供以客户为中心的中超下注app, 确保遵从性, 降低物流成本.
  • 改进运输计划和执行, 车队管理, 以及物流网络建模,以确保覆盖假设场景,同时通过消除冗余流程来提高生产率, 监控性能, 最大化舰队和外部航母资源.

库存管理

  • 通过跟踪材料的成本,充分利用资源和综合接收, 库存管理, 为您的工厂提供运输中超下注app, 仓库, 和储存位置, 可选择与合作伙伴或内部仓库执行系统集成供应链交互、物流和执行流程.
  • 通过库存管理优化仓库操作和物料管理,同时跟踪成本和利润空间, 提供多维视图和分析,以利用多种成本方法.

订单管理

将面向客户的流程与采购和订单履行相结合,以最大化利润. 持续满足客户要求的日期和数量,以提高客户满意度. 与您延伸的供应链网络相结合,确保资源的充分利用. 管理从接到订单到完成订单到售后服务的流程. 上下文分析使您保持更新和平衡,以控制异常,包括订单更改.

采购

简化从源头到付费的流程以降低成本, 管理供应商的风险, 和提高盈利能力. 管理支出,了解支出和储蓄机会,最大化协商储蓄. 改善员工的购物体验. 整合流程以提高速度和效率. 通过文件共享与供应商合作,确保战略决策的准确性和更新的信息和分析.

产品生命周期管理

通过中超下注app提升产品生命周期和价值链,改善产品开发功能. 降低成本,提高生产时间,产品质量和上市时间. 对设计、产品准备、技术和业务需求进行分析. 完善产品理念,使产品达到卓越,符合标准和客户要求.

制造业

优化生产流程和闭环质量管理的执行,以实现资源最大化和成本最小化. 满足客户对产品的需求,同时符合标准,确保合规. 将扫描, 质量集合, 物联网, 并将车间分析转化为一个全方位的系统,使生产过程的可视化成像成为可能, 制造成本控制, 有效的批量生产和离散生产, 跟踪需求和遵从性.

维护

通过监控停机时间和维护需求来提高操作效率. 通过全面和合理的维修计划,减少停机时间. 创建模型以提供资产性能的实时视图. 提高正常运行时间和生产率,最大化机器和其他实物资产的运行效率. 利用数据驱动的决策来降低运营成本和风险. 使用车载分析来确定资产性能监控和成本控制的最佳策略.

区块链

使用基于saas的区块链开发应用程序增强跨价值链的业务流程,以改进可跟踪性, 安全, 和共识. 监控和改进产品质量和交付,以满足客户的需求. 快速解决常见的业务问题,如欺诈, 回忆, 纠纷, 使用根本原因分析和贯穿整个供应链的端到端追溯的法规遵从性. 与现有系统集成或单独使用. 内置的工作流程和标准的业务文档(如采购订单)可以节省时间和精力, 工作指令, 和装船通知. 轻松与合作伙伴建立业务网络. 使用内置仪表板,利用实时结果和分析做出战略决策.

物联网应用

部署物联网中超下注app,以实现对员工的监控, 资产, 生产, 舰队使用实时信息. 降低成本,符合供应链物流的要求. 将系统端到端连接起来,以有效地监视和利用资源和过程, 从制造到维护再到订单获取和执行. 监控和定位资产,检测故障,诊断事故的根本原因,防止盗窃.

内存中的成本管理

通过利用嵌入式分析来实时确定最有利可图的产品组合和盈亏平衡点来提高盈利能力. 对与材料成本相关的成本变化进行模拟, 部分, 成分, 以及评估毛利率和利润的资源. 比较不同组织的成本,并将节省的成本分散到整个业务中. 执行成本-产量-利润分析,以确定最佳的成本结构.

产品主数据管理

集成主数据,并允许贸易伙伴获得其产品数据的所有权, 为您的产品数据模型使用各种源格式的灵活数据映射, 并将用于监控的数据导入到一个集中的图形用户界面. 在更新和发布主数据之前,纠正和验证错误. 使用大量数据创建产品记录, 通过参数搜索快速获取产品信息, 并为决策提供实时分析.

供应链协作和可见性

与企业内的人员和主要贸易伙伴合作进行检测, 分析, 解决供应链中断问题,提高供应链效率. 管理端到端的合作伙伴相关流程, 允许供应商访问订单预测,您可以查看更改, 与供应商谈判承诺, 并监控承诺日期和周期. 通过与供应商合作,确保库存控制所需的补充数量, 同时跟踪他们的采购订单, 出货, 和发票.

机器学习和人工智能应用

使用嵌入式分析来显示与运营效率低下相关的关键模式和相关性. 跟踪与资源和管理相关的信息,进行根本原因分析. 将产品相关风险降到最低, 流程, 供应商, 并通过计算客户发生关键事件的概率并采取相应的措施. 管理, 准备, 并将数据上下文化,以创建描述性和预测模型,以分析制造业的关键绩效指标,如产量, 周期时间, 废, 返工, 和成本.