SLA tingkat rute
Ketepatan waktu pengiriman setiap rute dan cabang dibandingkan dengan targetnya, dengan pemformatan bersyarat yang menandai rute yang perlu diperhatikan.
TURBOARD menyatukan data TMS, cabang, pemindaian, dan ERP dalam satu model terkelola, sehingga tim operasional dapat melihat SLA, keterlambatan, retur, dan produktivitas kurir per cabang dan rute seiring data diperbarui.
Dalam jaringan paket dan kurir, ketepatan waktu pengiriman tingkat cabang, beban rute, biaya pengiriman ulang, dan produktivitas kurir dipantau di sistem dan format yang berbeda. Sebelum mengambil keputusan penting, seorang manajer operasional menarik angka dari TMS, lalu dari laporan cabang, lalu dari spreadsheet — dan saat angka itu dibahas dalam rapat pagi, penurunan SLA di suatu rute hub sudah berubah menjadi keluhan pelanggan.
TURBOARD menyatukan sumber-sumber ini dalam satu platform analitik. Tingkat ketepatan waktu, keterlambatan, pengiriman ulang, dan retur dihitung dengan cara yang sama untuk setiap cabang, rute, dan kurir, serta diperbarui seiring masuknya data pemindaian dan peristiwa pengiriman. Tim operasional, layanan pelanggan, dan manajemen berbagi satu gambaran jaringan yang sama, dan laporan terjadwal mengirimkan kepada setiap kepala cabang angka untuk wilayahnya sendiri.
Kiriman harian, ketepatan waktu, dan rata-rata waktu pengiriman di seluruh jaringan, dengan tabel kinerja rute dan tren SLA tujuh hari. Saksikan JAS menjelaskan mengapa satu rute hub turun di bawah target, lalu menguraikan keterlambatannya per slot waktu untuk menunjukkan kapan kendaraan tambahan diperlukan.
Ketepatan waktu pengiriman setiap rute dan cabang dibandingkan dengan targetnya, dengan pemformatan bersyarat yang menandai rute yang perlu diperhatikan.
Rata-rata keterlambatan per rute, cabang, hub, dan slot waktu, sehingga titik hambatan dapat dipastikan, bukan ditebak.
Tingkat dan biaya pengiriman ulang per wilayah, rute, dan kurir, yang menunjukkan di mana pengiriman gagal terkonsentrasi.
Tren kinerja tujuh hingga tiga puluh hari dan perbandingan dengan hari-hari yang sama bulan lalu, untuk mendeteksi penurunan sejak dini.
Jumlah kiriman per kurir, waktu pengiriman, dan keberhasilan pada percobaan pertama dibandingkan antarcabang dan antarrute.
Cabang, rute, kepadatan pengiriman, dan titik rawan pengiriman gagal di atas peta dasar apa pun dengan modul GIS-S.
Data cabang, rute, dan kurir berada di TMS, ERP, dan spreadsheet; konsolidasinya memakan waktu berjam-jam.
TMS, sistem cabang, dan ERP mengalirkan data ke satu model terkelola, sehingga setiap tim bekerja dengan angka yang sama.
Penurunan SLA baru terlihat dalam rapat operasional yang mengandalkan spreadsheet kemarin.
Dashboard diperbarui seiring data, dan laporan terjadwal mengirimkan kinerja rute terbaru ke kotak masuk setiap manajer setiap pagi.
Tidak ada yang dapat memastikan di wilayah, rute, atau kurir mana biaya pengiriman ulang terkonsentrasi.
Tingkat dan biaya retur dirinci per wilayah, rute, dan kurir untuk menemukan akar penyebabnya.
Rute mana yang membutuhkan kendaraan tambahan pada slot waktu mana diputuskan berdasarkan pengalaman.
Volume dan keterlambatan per slot waktu dan rute menunjukkan di mana kapasitas tidak mencukupi, dan model ANA-S dapat memproyeksikan permintaan.
JAS, asisten AI yang terintegrasi di TURBOARD, menjawab dari model jaringan terkelola yang sama dengan dashboard Anda. Ajukan pertanyaan dalam bahasa sehari-hari, dan JAS akan menggabungkan data yang relevan, membuat grafik, lalu menjelaskan cabang, hub, atau slot waktu mana yang mendorong perubahan. JAS Explain menulis interpretasi untuk dashboard mana pun, disesuaikan bagi manajer operasional maupun eksekutif.
Jelajahi kemampuan JAS →Kami akan menghubungkan sampel data kiriman dan pengiriman Anda dan menunjukkan bagaimana TURBOARD dan JAS memantau SLA, keterlambatan, dan retur per cabang dan rute.