Aceasta optiune este gandita pentru echipele care au deja un lac de date operational, dar au nevoie de sprijin pentru a extrage tipare logistice relevante. Nu este vorba despre un pachet generic de „optimizare”, ci despre un proces structurat in care definim impreuna ce intrebari punem datelor si ce limite acceptam. De exemplu, daca depozitul tau national inregistreaza 200.000 de miscari pe zi, iar timpul de picking variaza cu peste 30% intre schimburi, aceasta configuratie te ajuta sa identifici cauzele reale – fara promisiuni vagi. In cadrul sesiunilor ghidate, stabilim impreuna ce variabile sunt esentiale (tip marfa, ruta, echipa, ora din zi) si ce marja de eroare este acceptabila pentru deciziile operationale. Nu vindem o solutie universala, ci un set de reguli de structurare adaptat fluxului tau concret. La final, vei primi un raport cu tiparele identificate si o recomandare de actiune – fara cifre de cost, doar date si decizii.
Echipele de logistică și IT din marile corporații B2B ne împărtășesc cum structurarea datelor le-a schimbat operațiunile.
„Am reușit să identificăm blocajele din depozitul central după ce am procesat 12 TB de date brute. Timpul de picking a scăzut sub 4 minute pe comandă.”
Ancuța Zaharia„Modelul predictiv ne-a ajutat să reducem stocurile moarte cu 22%. Acum știm exact când și ce să comandăm pentru sezonul următor.”
dl. George Nagy„Data lake-ul construit de Unfactoid a unificat 15 microservicii. Acum generăm rapoarte standard în sub 3 minute, fără să mai blocăm echipa de inginerie.”
Iulia Moise„După reconfigurarea fluxurilor logistice pe baza tiparelor extrase din date, erorile de picking au scăzut semnificativ. Diferența s-a văzut imediat în depozit.”
Antonela Chivu