通过实时分析，可以在数据出现时立即对其进行评估。这样可以连续监控机器的交付状态或使用情况。如果数据显示出问题的初步迹象，则可以立即采取对策。在实践中，这可能意味着，例如，在发生交通拥堵的情况下，会选择不同的运输路线，或者由于客户移动到不同的地址而改变送货方向。
这是预测后的下一步：获取行动和优化流程的具体建议。该系统不是简单地预测一周内可能出现交付瓶颈，而是提出解决方案，例如通过另一个分发节点重新路由或购买外部存储容量。通过这种方式，决策得以自动化，流程得以简化。
大数据分析
当您汇集来自不同来源（例如社交媒体、传感器、ERP 系统和客户反馈）的 芬兰数据 数据时，您会创建大量数据。大数据分析提供了识别传统分析中隐藏的模式和联系所需的工具。例如，可以确定天气数据和交货时间等外部因素之间的相关性，这反过来又有助于使供应链更加稳健。
机器学习和人工智能
使用自学习算法，公司可以自动检测异常，改进预测，甚至部分取代人类决策过程。动态路线规划就是一个例子，其中算法不断适应新的条件。有人说，“人工智能从不睡觉”，尤其是在物流领域，它成为不断寻找优化潜力的永久助手。
采矿流程
分析事件日志以使流程透明并识别瓶颈或偏差。供应链的数字图像（“数字孪生”）可让您了解不同的场景，并了解变化如何影响整体结构。这样您就可以准确了解为什么某个流程步骤会持续导致延迟以及如何解决它们。