Inovativní činnost společnosti TELS CARGO

Inovativní činnost společnosti TELS CARGO je zaměřena na rozvoj jejich kompetencí a využití digitalizace za účelem zkvalitnění služeb zákazníkům, zvýšení provozní efektivity a vytvoření nových obchodních modelů. Pozornost je zaměřena na tři klíčová témata, která určují inovační strategii společnosti.

Digitalizace správy majetku

Společnost každým dnem své činnosti generuje obrovské množství dat, která obsahují mnoho potencionálních nápadů pro optimalizaci správy aktiv a zvýšení jejich ziskovosti. Přeměna velkých dat na informace o životním cyklu aktiv pomůže zvýšit jejich efektivitu a dobu provozuschopnosti a automatizace odstraní nadbytečné manuální procesy.

Oblasti zlepšení:

Dostupnost aktuálních dat o všech aktivech.
Zlepšení efektivity aktiv prostřednictvím zvýšení schopností digitálních služeb.
Analýza v reálném čase pro strategickou, taktickou a operační úroveň správy aktiv.

Vytváření nových obchodních modelů

Trend vývoje globálních digitálních ekosystémů dává dopravním společnostem možnost se podílet na komplexních logistických procesech obchodních partnerů. Spolupráce s globálními logistickými ekosystémy stimuluje diverzifikaci dopravních řešení nabízených TELS CARGO a umožní vám získat stále rostoucí podíl na výnosech.

Oblasti zlepšení:

Napojení na globální logistické digitální ekosystémy.
Integrace s potencionálními obchodními partnery a regulátory.
Využití infrastruktury digitálního ekosystému k přenosu dat o implementaci dopravních řešení.
Sdílení kritických informací (clo, zahraniční obchod, bezpečnost) v závislosti na průmyslových standardech logistiky Klienta.

Zkušenosti zákazníků

V mezinárodní logistice se klienti stále více spoléhají na přepravní společnosti, které nenabízejí pouze sazby za přepravu zboží z bodu A do bodu B, ale jsou schopny rychle a s hlubokým pochopením obchodních úkolů klienta poskytnout potenciální scénáře dodání nákladu, adaptivní možnosti obsluhování a flexibilní ceny.

Oblasti zlepšení

Pochopení obchodních potřeb klienta a jeho potřeb dodavatelského řetězce.
Využití strojového učení a umělé inteligence k analýze historických údajů o zákaznících a trhu za účelem předvídání možnosti dodání.
Zlepšení kvality a rychlosti poskytování dopravních řešení.