当前位置: 首页 > news >正文

Kinaxis推出前置部署工程服务,助力企业将决策转化为实际成果

供应链规划与协同领域的全球领导者Kinaxis® Inc. (TSX:KXS)今日推出“前置部署工程”(Forward Deployed Engineering, FDE)。这种全新的合作模式旨在帮助企业将AI投入实际运营,并将决策转化为可衡量的业务成果。FDE体现了Kinaxis更宏大的运营协同愿景,这种方法能够以足够快的速度协调业务中的信号、决策、行动和学习,从而改变最终结果。

首席执行官Razat Gaurav将在公司的全球客户大会Kinexions上发表主题演讲,并将于美国东部时间6月2日上午11:30通过LinkedIn Live进行全球直播。

这种方法将统一的数据基础与语义智能相结合,能够理解塑造企业运营的各种关系、依赖性和权衡取舍。这些能力共同帮助组织从孤立的决策转向协调一致的执行,连接起整个企业内的数据、系统、团队和行动。

传统的规划运营模式是围绕孤立的职能部门、碎片化的决策和脱节的工作流建立的。并发规划引入了跨供应链规划流程的同步、跨职能决策的新原则。运营协同则将这些原则进一步扩展到整个企业运营中,连接供应链内外的规划、决策和执行,从而打造出能够持续协调、响应和改进的敏捷型组织。

Kinaxis首席执行官Razat Gaurav表示:“企业面临的挑战不再仅仅是更快地做出更好的决策,而是要确保这些决策能驱动真正的成果。只有当供应链决策改变了企业的执行能力时,它才具有意义。下一步的转变是确保将决策转化为整个企业协调一致的行动。这只有当AI扎根于企业运营的物理规律之中,理解定义工作完成方式的约束条件、依赖关系和权衡取舍时才会发生。有了这种上下文背景,组织才能从孤立的决策迈向大规模的持续执行。”

随着组织面临日益增加的波动性、相互依赖性和规模扩张,挑战不再仅仅是做出更好的决策,而是要确保这些决策能以反映现实世界约束条件的方式,贯穿于各个系统和流程之中,并交付有意义的结果。Kinaxis认为,同样的条件现在也为AI创造价值提供了机会,但前提是它必须扎根于企业运营的物理规律之中。

Kinaxis通过其平台上可组合、可扩展的功能来应对这一挑战。Kinaxis正在将智能体AI直接嵌入到运营工作流中,从而实现全新的工作方式:团队可以与AI协作,在业务环境中持续地进行感知、推理、决策和行动。Kinaxis基于成熟的供应链规划基础,帮助组织超越孤立的“副驾驶”(copilot)模式,迈向建立在自身数据、约束条件和运营现实基础上的、协调一致且可扩展的执行模式。

为了支持这一转变,Kinaxis正在从传统的软件交付模式向基于可互操作、可组合构建模块的模式扩展。这些能力涵盖数据、语义智能、决策、AI和协同,既可以在Maestro平台内进行集成以增强规划能力,也可以通过FDE模式应用,以支持跨系统、工作流和企业流程的更广泛的运营协同。

这将彻底改变合作模式:

  • 从功能转向成果:关注业务影响力,而非预定义的需求
  • 从项目转向产品:构建能够扩展和持续改进的解决方案
  • 从上线交付转向长期负责:优先考虑持续的采用和长期价值

随着时间的推移,通过FDE模式开发的初始解决方案将在客户的环境中建立起企业级AI的运营和智能基础。基于真实的业务背景、数据、工作流和决策流,这一基础使客户与合作伙伴能够随着时间的推移,持续扩展和规模化更多的智能体能力。

其结果是一个更成熟的运营模式:人类与AI智能体在企业流程中无缝协作,在驱动业务的物料、资源和运营流转中协调决策、行动和执行。

FDE将从Kinexions大会开始,通过Kinaxis客户团队面向选定的客户项目开放。Kinaxis还宣布了一项面向客户与合作伙伴的黑客马拉松活动,其重点是加速开发契合真实世界业务挑战的AI驱动型解决方案。

关于Kinaxis

Kinaxis是现代供应链规划与协同领域的领导者,为复杂的全球供应链提供动力,并为管理供应链的人员提供支持。我们强大的、由AI赋能的供应链协同平台 Maestro 结合专有技术和方法,为整个供应链提供全面的透明度和灵活性,涵盖从多年战略规划到最后一英里交付的方方面面。我们深受全球知名品牌的信赖,可提供应对当今动荡和混乱局面所需的灵活性和可预测性。如需获取更多资讯和信息,请访问 kinaxis.com 或在 LinkedIn 上关注我们。

前瞻性声明

本新闻稿包含适用证券法界定的前瞻性信息,包括与Kinaxis的“前置部署工程”模式和Maestro平台的可用性、功能和预期收益,以及预期的客户成果相关的陈述。前瞻性信息基于某些假设,并受已知和未知的风险和不确定性的影响,可能导致实际结果或事件与预期存在重大差异。此类风险和不确定性在Kinaxis向加拿大证券监管机构提交的文件(可在SEDAR+上查阅)中有详细描述。前瞻性信息仅反映截至本新闻稿发布之日的情况,除非法律另有要求,否则Kinaxis不承担更新此类信息的义务。

来源:Kinaxis Inc.

http://www.cnnetsun.cn/news/2759892.html

相关文章:

  • 退休告别职场空虚度日,经营焦本味快餐,充实晚年增收实现老有所为
  • 全球仅17家持牌机构掌握的“动态合规路由”技术:AI驱动的智能汇款路径决策引擎揭秘
  • 如何使用隔空投送将文件从 iPhone传输到Mac?
  • 学生课堂扫码/手动签到App(含教师后台管理+本地SQLite数据存储)
  • 实验室的认证要求
  • FreeRTOS内存管理选型指南:为什么heap_4.c是嵌入式项目的首选(附heap_1到heap_5对比)
  • HP M126nw打印机实测:PS切片打印超长PDF的完整避坑指南(含Acrobat页眉页脚设置)
  • VMware克隆三台CentOS 7虚拟机后,别忘了检查这3个网络配置!否则集群搭建第一步就失败
  • AI Agent 产品冷启动:从技术 Demo 到杀手级价值产品的跨越
  • 跟着 MDN 学CSS day_50:(传统布局方法与网格系统)
  • 深入AXI GPIO中断机制:从Vivado勾选到SDK代码,如何捕获PL端按键的‘瞬间’?
  • 告别纯PS编程:在Zynq-7000上玩转AXI GPIO,让FPGA逻辑直接触发ARM中断
  • Xournal++:重新定义你的数字笔记体验,跨平台手写与PDF批注的终极解决方案
  • AWVS扫描DVWA实战:从78个漏洞报告看如何优化扫描策略与结果分析
  • 大数据小白也能入局!收藏这份大模型转型指南,高薪岗位等你来拿!
  • 告别VBA!用Visual Studio 2019给Excel做个Ribbon插件(VSTO入门实战)
  • 知识库问答翻车了?我的Agent方案比传统FAQ搜索强在哪
  • Matlab单变量时序预测工具:SSA自动调优LSTM,含数据预处理、误差评估与可视化
  • AI 自动生成 Mock 数据:微服务接口的 Schema 解析与 Prompt 注入机制
  • HMS Core 5.2.0实战:用Network Kit给你的App网络请求和文件下载‘换芯’提速
  • 零信任安全架构与动态权限管理系统技术方案
  • 彻底搞懂IDEA文件编码:为什么设置了UTF-8还会报‘wrong encoding’?
  • 某金融 Agent 一天烧掉 2 万 API 费用,只因工具调用写了死循环
  • 2026张家界市权威认证贵金属回收 TOP5+黄金回收白银回收铂金回收门店地址电话推荐
  • CSS Container Queries 实战:告别媒体查询的束缚
  • 期货多合约策略目标持仓怎么更新才不乱
  • 从core文件命名到多线程堆栈导出:一份GDB调试Linux C/C++程序的避坑指南
  • 手把手教你用TwinCAT 3为EtherCAT设备生成XML配置文件(附避坑指南)
  • VirtualBox虚拟机搭建LinuxLite与Scratch编程学习环境全攻略
  • 蒙特卡洛仿真教学实践包:双语课件+投资组合/面积估算/方差缩减全功能示例代码