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利用底特律制造系统和 Incorta 的分析数据做出更明智的决策.pdf

上传人: 芦苇 编号:651656 2025-05-01 10页 875.70KB

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标记内容描述了一个关于大湖地区数据、分析与人工智能峰会的议题,主要涉及数据分析在底特律制造业的应用。议题包括: 1. 数据和分析环境:Nicholas VanDamme和Larry Bossman等演讲者讨论了底特律制造业系统在Incorta平台上的数据分析实施情况,并概述了三个关键用例。 2. 实时供应商支付对账:通过开放数据交付平台,实现供应商支付对账的自动化,提高定价准确性和信心,并实时标注支付对账中的不一致性。 3. 库存管理自动化:减少库存短缺风险,通过自动化改进缺勤监控,并减少对日常考勤数据的 manual 监控。 4. 员工体验优化:通过自动化工作流程提高员工对考勤和排班系统的满意度,减少人工工作量。 5. 业务流程整合:从PowerBI和基于Excel的流程过渡到自动化流程,提高效率并整合系统数据。 6. 偏好排班管理:提供员工排班偏好自动化的解决方案,以提高员工满意度和减少员工流失。 7. 自动化工作流程:利用RPA等技术自动化人力资源管理流程,减少人工操作,提高工作效率。 8. 数据集成:将Dayforce中的数据集成到Incorta平台,实现数据的无缝流动和分析。 9. 员工资格变更逻辑:基于最后更新的排班数据、资历、可用性等因素自动变更员工资格。 10. 提升员工体验:通过自动化和所有权的提升,改善员工的日常工作体验,从而减缓员工流失。 整体而言,该内容强调了数据分析在底特律制造业中的应用,以及它如何帮助企业提高决策质量、优化流程、减少人工操作,并提升员工体验。
"Great Lakes Data Summit: 如何提升决策智能?" "Detroit Manufacturing Systems: 数据与分析环境有哪些亮点?" 如何优化供应链管理及员工排班体验?"
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