早期の実現可能計画から試験完了まで、サプライチェーン決断はここまで容易くありませんでした。4CサプライTMは自然言語処理(NLP)を使っており、試験パラメータを単純な英語から詳細な予測へと変換し、供給に関する決定に置いて、完全な透明性とコントロールをもたらします。
4Cサプライ(R)はエラーが発生しやすいExcel処理や、既存の市販ツールが要する外付けSMEを必要とすることなしにシンプルさとスピードをもたらします。
D&SPのモデル作成、予測、並びに確証を数分で行います。
インプットの構築、検証、予測の実行、そして需供計画 (D&SP) の検証まで一日掛かりません。新規情報にダイナミックに適合し、再予測、D&SPに対しての影響を瞬時に査定します。
自然言語処理をレベレッジに、平易な英語をダイナミックな供給モデルに換えます。
NLPは簡易な英語を使用する事で、Excelからの人的エラーのリスクや複雑な商用計画ツールの理解不足を排除しています。
供給に関する決定のリアルタイムのインパクトを査定します
シナリオを容易に比較し、リアルタイムのインパクトを査定します。システムへの入力に基づく結果を検証でき、明視化がレバレッジされるので、臨床業務チームや製造チームに対し、質問に答えることも、重要な事業決定を通知することもできます。
試験のライフサイクルを通して供給に関する決定事項を通知します
供給に関する決定は試験開始1−3年前の実現可能計画の早期ステージから、試験完了までいつでも出すことができます。
サプライチェーン全体を通したリアルタイムの実績と可視性が可能になります。
実際の試験実績を頻繁にアップロードすることにより、CSPが供給計画を常に最新の情報で調整し、よって計画の精度が上がり、サプライチェーン全体を可視することができます。実績は入力された仮定値と容易に比較することが出来るので重大な偏差が存在した場合、CSPに通知され、必要であれば、入力値を調査並びに調整できます。
サプライチェーンの効率化に対して人員、処理および技術におけるギャップに対処します