企业供应链分析
更实时地预测需求、优化库存、自动分配车队和车辆的产能，以及获得整个供应链的单一视图。
人工智能在供应链和物流中的 应用和用例
iModel 通过改进数据驱动的决策来帮助供应商应对波动性
库存优化与管理
iModel 支持从不同系统汇集库存、物料、供给、需求等数据，进行 ABC／XYZ 分析、重订货点、安全库存、经济订货量 (EOQ) 等关键指标计算。通过这样的工具，企业能够减少库存成本、提升库存周转、降低缺货风险。
运输与配送网络规划
该平台可以帮助企业对运输、配送网络、车队容量、仓储物流等进行分析与规划。iModel 其解决方案能“优化运输、车队及配送网络以确保按时、完整交付”。
供应链可视化与实时监控
iModel 提供将多系统、多来源（ERP、Excel、第三方物流、传感器等）状态数据统一到一个视图中，并通过“进度追踪器”可视化物流阶段（如装载、出发、抵达、交付）。
需求预测
借助 iModel，企业可以基于历史销售、订单、退货、库存水平、供应链短缺、交付周期、季节性变化等多种数据，采用时间序列模型、机器学习或深度学习来预测未来需求。这样的预测能够帮助企业提前对齐生产、采购、物流与库存策略，避免缺货或过度备货。
低代码／自助分析能力
iModel 强调其“低代码/无代码”功能，使得供应链领域的业务专家（而不仅限于数据科学家）也能够快速构建、测试、部署分析应用。这意味着供应链团队可以更自主地开展库存估值、缺货分析、周期时间可视化等分析，而不完全依赖 IT 或数据科学团队
整个平台的数据科学生命周期支持
iModel 提供“访问数据 → 准备/清洗 → 模型构建 → 部署监控”完整流程，支持超过 300 个数据源、可扩展部署、自动化流程、云／本地皆可。这种支持意味着供应链分析项目能够从试点转为可生产化，具备治理、审计、复用性与规模化能力。
为什么选择 iModel 进行供应链分析
iModel 以其开放、灵活和低代码的分析平台，为供应链分析提供了端到端的解决方案。它不仅能轻松整合来自 ERP、CRM、WMS 等多系统的数据，还支持强大的数据清洗、可视化、预测建模与自动化流程。相比传统工具，iModel 让业务分析人员和数据科学家都能以图形化方式快速构建模型、验证假设，并将分析结果部署到实际运营中。其开放源代码和可扩展架构降低了实施成本，使企业能够在不断变化的市场中更快响应、优化决策并提升供应链韧性。
- 在不断变化、经常不稳定且不可预测的全球供应链中保持领先地位。
- 使仓储、车队运营、物流等领域的专家能够通过自给自足地获得见解来提高生产力。
- 允许数据专家执行复杂的分析，例如需求预测、预测性维护和容量规划。所有这些都采用 iModel 的低代码/无代码接口。
- 分析数据，并在整个企业中生产模型。从车队监控到需求预测，再到环境可持续性。
- 通过更快的洞察优化供应链。无需编码即可创建、部署、监控和管理项目，并可选择使用 Python、R 和其他脚本语言。
- 随着数据源和系统的增长而扩展。iModel 提供与 300 多个数据源的连接，无论数据类型如何，都可以轻松与现有平台集成。
- 通过数字化并内置到工作流程中的集中管理和可审计性跟踪，确保隐私和安全
- 允许供应链团队通过自动化简化数据采集。
- 节省时间和精力 – 计划任务、自动执行流程、共享和重用模型，并将其部署到任何您想要的位置，无论是在本地还是在云中。
- 利用 iModel 的开源方法，让供应链团队始终处于数据科学创新的最前沿。
- 访问活跃的数据科学专家社区定期引入的新技术、方法和策略。
- 即使在不断变化的全球格局中，也能获得取之不尽用之不竭的创新理念来源，以加强供应链规划和运营。