绍兴县DHL快递公司 绍兴县DHL快递网点 绍兴县DHL快递公司

新模块立即为公司提供见解，帮助他们深入了解影响其供应链的风险。这些见解包括：

基准仪表板以将自己的风险状况与行业**的风险状况进行比较，并接收事件的早期预警。

基于不同地理分布的供应商生产地点的*特风险概况的特定行业分析。

通过分析对节点产生影响的已登记事件并接收用户对相关事件的反馈，解决供应链中的风险瓶颈。

通过将历史和前瞻性风险信息与供应商数据（贸易量、业务影响评分、风险*、单一采购等）相结合，供应链的痛点。

例如，新模块显示汽车和航空**行业比平均风险状况低 16.6% 和 4%，这意味着这些行业*厌恶风险，而化学品和技术的风险状况要高得多，数字分别为 8% 和 10分别**平均水平的百分比。

“现在利用新的分析工具和方法为我们开发回归和预测模型奠定了基础，进一步增强了我们在风险缓解领域的解决方案。我们目前正在与德国邮政 DHL 数据科学团队一起研究替代的重新路由Resilience360 的**客户运营分析师 Rick Tillenburg 说：“建议以及运输延迟预测，以使用数百万个历史悠久的 DHL 运输数据集来预测运输枢纽沿线风险事件的运输中断的可能性和潜在持续时间。”

从自然灾害到网络攻击，再到瞬息万变的监管环境，组织需要做好准备，以便在不可避免的情况发生时迅速采取行动。新的 R360 分析应用程序补充了 DHL 的 Resilience360 平台，以便绘制特定行业以及在发生中断时可能出现供应短缺的其他行业的后续影响。