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Fair Supply est une plateforme d'intelligence d'affaires qui évalue et analyse les risques de la chaîne d'approvisionnement et la durabilité des fournisseurs.
Fair Supply est une plate-forme d'intelligence d'affaires basée sur le cloud qui fournit une chaîne d'approvisionnement complète et complète, une évaluation des risques, une analyse et des rapports rapides sur l'esclavage moderne, les émissions de carbone (portée 1,2 et 3) et l'impact de la biodiversité.
Connu des leaders de l'industrie, Fair Supply transforme la conformité ESG en un avantage stratégique, garantissant la résilience, la transparence et la responsabilité dans votre réseau de fournisseurs.
Les données ESG FairSupply sont les meilleures de classe - à la fois de profondeur et objectives, provenant des principaux agences statistiques et des corps de pointe. Le moteur d'évaluation intégré optimise mathématiquement ces données pour cartographier plus de 60 milliards de chaînes d'approvisionnement mondiales, couvrant 99% du PIB mondial.
Pour accéder à cette visibilité de la chaîne d'approvisionnement époustouflante en un instant, le seul point de données requis est les dépenses par le fournisseur.
FairSupply a été fondée par Kim Randle et Arne Gerschke, combinant une expertise juridique dans la conformité de l'esclavage moderne à une connaissance approfondie des données ESG et de la finance durable. Leur expérience pratique conseillant les chefs d'entreprise, associées à une forte maîtrise des attentes réglementaires et des investisseurs, les positionne en tant qu'experts de confiance pour aider les entreprises à identifier et à gérer les risques ESG avec précision et pertinence commerciale.
L'application Fair Supply est conçue pour soutenir efficacement les organisations dans la gestion et l'optimisation de leurs chaînes d'approvisionnement. Il offre une gamme d'outils et de fonctionnalités visant à améliorer la transparence, l'efficacité et la durabilité à travers le réseau d'approvisionnement.
** Caractéristiques clés: **
** Gestion des données: ** L'application fournit probablement des fonctionnalités pour collecter et analyser les données des fournisseurs et des partenaires, permettant aux utilisateurs de suivre efficacement les performances et la conformité.
** Évaluation des risques: ** Il peut inclure des caractéristiques d'évaluation et d'atténuation des risques au sein de la chaîne d'approvisionnement, garantissant que les opérations restent résilientes.
** Intégration de la durabilité: ** Les outils d'évaluation et d'amélioration de l'impact environnemental et social des pratiques de la chaîne d'approvisionnement sont potentiellement intégrés, s'alignant sur des objectifs de durabilité plus larges.
** Outils de collaboration: ** L'application peut faciliter la communication et la collaboration entre les parties prenantes, assurant des opérations cohésives et rationalisé la prise de décision.
Avantages:
** Visibilité améliorée de la chaîne d'approvisionnement: ** En tirant parti des données et des analyses, les utilisateurs peuvent mieux comprendre les complexités et les vulnérabilités de leur chaîne d'approvisionnement.
** Efficacité améliorée: ** Les processus rationalisés et les workflows intégrés aident à réduire les frais généraux opérationnels et à améliorer la productivité.
** Sustainabilité et conformité: ** Les caractéristiques soutenant les pratiques durables et la conformité réglementaire contribuent à maintenir les normes éthiques et à minimiser les risques.
** Collaboration améliorée: ** Les outils de collaboration facilitent les interactions plus lisses entre les partenaires, l'amélioration de la dynamique globale de la chaîne d'approvisionnement.
Dans l'ensemble, Fair Supply est conçu pour aider les organisations à optimiser leurs opérations de chaîne d'approvisionnement grâce à une meilleure gestion des données, à l'évaluation des risques et à la prise de décision collaborative, en favorisant finalement un réseau d'approvisionnement plus durable et plus résilient.
Cette description a été générée par une IA (intelligence artificielle). L'IA peut faire des erreurs. Vérifiez les informations importantes.
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