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管理历史数据

Aspen Collaborative Demand Manager 强大的数据管理工具能识别海量数据中的异常值,并对历史数据进行调整,使其与当前业务情况保持一致,从而更准确地反映需求变化趋势。并持续跟踪预测结果与实际需求之间的偏差对比。

影响炼油厂利润

能源行业的独特性,增加了准确预测市场需求的难度。能源公司的供应链网络需要为数百家零售业、批发业和航空业客户提供服务,且客户服务项目越来越多,供应链的复杂性也达到了空前的水平。

了解更多有关能源行业预测的信息

 
 

自动生成预测

将先进的统计算法嵌入到预测模型中,根据用户数据自动选择最适用的方法进行预测,从而有效减少预测误差。运用统计技术来承担繁重的工作,使销售人员有更多的精力处理难以通过统计算法预测需求的特例情况。

实现可视并掌握销售趋势

Aspen Collaborative Demand Manager 具有自带的数据汇总功能,用户可根据所需结果颗粒度,对历史数据和预测内容进行汇总整合,从而实现准确的需求预测。
 

将市场行情纳入预测范围

将内部和外部影响产品需求的因素,通过网络系统进行整合,简化各方协作流程,能明显提高预测
准确性。

预测更快速更简单

简单快速地生成需求结果,并全面展示预测结果及预测准确性。利用图示保存和高级筛选功能,可方便地识别和深入分析预测结果,发现潜在的改进机会。
 

分清事实与假象,掌握需求的不确定性

快速识别在需求方面,对企业利润有重大影响的不确定因素。利用离散系数分析(COV)定位需求预测结果中存在的不足,并加大对需求计划工作的投入。

提高销售和运营计划
(S&OP)效率

加快需求变化信息的传递,克服客户需求的不稳定性。在Aspen Collaborative Demand Manager 简便易用的界面中,您可快速查看所需信息,从而对各种方案进行评估,并对需求的增减变化做出适当
的响应。
 
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