At a strategic level, the topology

At a strategic level, the topology and capacity of the distribution network are adapted according to anticipated future demand. The results from this stage of planning usually drive investments with long requisition and amortization cycles such as investments in warehouses, distribution centers, and custom-built vehicles. More precise capacity demand forecasts therefore increase efficiency and lower the risks of investing in storage and fleet capacity. Big Data techniques support network planning and optimization by analyzing comprehensive historical capacity and utilization data of transit points and transportation routes. In addition, these techniques consider seasonal factors and emerging freight flow trends by learning algorithms that are fed with extensive Big Data in Logistics 3 statistical series. External economic information (such as industry-specific and regional growth forecasts) is included for more accurate prediction of specific transportation capacity demand

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในระดับกลยุทธ์ โทโพโลยีและความจุของเครือข่ายการกระจายจะปรับตามความต้องการในอนาคตที่คาดไว้ ผลที่ได้จากขั้นตอนของการวางแผนมักจะขับลงทุนกับรอบใบและค่าตัดจำหน่ายระยะยาวเช่นเงินลงทุนในคลังสินค้า ศูนย์กระจายสินค้า และรถถังหลัก พยากรณ์ความต้องการกำลังการผลิตที่แม่นยำมากขึ้นจึงเพิ่มประสิทธิภาพ และลดความเสี่ยงของการลงทุนในการจัดเก็บและกองทัพเรือ เทคนิคข้อมูลใหญ่สนับสนุนการวางแผนเครือข่ายและการเพิ่มประสิทธิภาพ โดยการวิเคราะห์ครอบคลุมประวัติศาสตร์ผลิตและการใช้ประโยชน์ข้อมูลของจุดขนส่งและเส้นทางคมนาคม นอกจากนี้ เทคนิคเหล่านี้พิจารณาปัจจัยตามฤดูกาลและกระแสโน้มขน โดยการเรียนรู้อัลกอริทึมที่ถูกป้อน ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่มากมายในโลจิสติกส์ 3 ชุดสถิติ ข้อมูลทางเศรษฐกิจภายนอก (เช่นการคาดการณ์การเติบโต เฉพาะอุตสาหกรรม และภูมิภาค) จะรวมสำหรับการทำนายถูกต้องมากขึ้นของความต้องการกำลังการผลิตเฉพาะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในระดับเชิงกลยุทธ์โครงสร้างและความจุของเครือข่ายการกระจายจะปรับตามความต้องการในอนาคตที่คาดว่าจะ ผลที่ได้จากขั้นตอนของการวางแผนนี้มักจะขับรถการลงทุนกับใบเบิกยาวและค่าตัดจำหน่ายรอบดังกล่าวเป็นเงินลงทุนในคลังสินค้าศูนย์กระจายสินค้าและยานพาหนะที่สร้างขึ้นเอง การคาดการณ์ความต้องการกำลังการผลิตที่แม่นยำมากขึ้นดังนั้นการเพิ่มประสิทธิภาพและลดความเสี่ยงของการลงทุนในการจัดเก็บและกองทัพเรือกำลังการผลิต เทคนิคข้อมูลขนาดใหญ่สนับสนุนการวางแผนเครือข่ายและการเพิ่มประสิทธิภาพโดยการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมประวัติศาสตร์กำลังการผลิตและการใช้ประโยชน์ข้อมูลของจุดการขนส่งและเส้นทางการขนส่ง นอกจากนี้เทคนิคเหล่านี้พิจารณาปัจจัยตามฤดูกาลและแนวโน้มการไหลเวียนของสินค้าโดยขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่มีการเลี้ยงด้วยอาหารที่กว้างขวางข้อมูลขนาดใหญ่ในการขนส่ง 3 ชุดทางสถิติ ข้อมูลทางเศรษฐกิจภายนอก (เช่นเฉพาะอุตสาหกรรมและการคาดการณ์การเติบโตของภูมิภาค) จะรวมอยู่ในการทำนายที่แม่นยำมากขึ้นของความต้องการกำลังการผลิตการขนส่งที่เฉพาะเจาะจง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในระดับกลยุทธ์ โครงสร้างและความจุของการกระจายเครือข่ายมีการปรับตามคาดการณ์ความต้องการในอนาคต ผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนของการวางแผนการลงทุนกับขับได้ปกติ - ยาว และตัดรอบ เช่น การลงทุนด้านคลังสินค้า ศูนย์กระจายสินค้า และยานพาหนะที่ใหญ่ . ความต้องการความจุแม่นกว่าการคาดการณ์ ดังนั้นการเพิ่มประสิทธิภาพและลดความเสี่ยงของการลงทุนในความจุและเรือ ใหญ่ เทคนิคข้อมูลสนับสนุนเครือข่ายการวางแผนและการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตโดยการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมประวัติศาสตร์และข้อมูลการใช้จุดการขนส่งและเส้นทางการขนส่ง . นอกจากนี้ เทคนิคเหล่านี้พิจารณาปัจจัยฤดูกาลและแนวโน้มของการขนส่งโดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่ถูกเลี้ยงด้วยข้อมูลที่กว้างขวางใหญ่ในโลจิสติกส์ 3 ชุด สถิติ ข้อมูลทางเศรษฐกิจจากภายนอก ( เช่น อุตสาหกรรมและการคาดการณ์การเจริญเติบโตในภูมิภาคอยู่ในการทำนายที่ถูกต้องมากขึ้นของความต้องการความจุการขนส่งเฉพาะ