在當今競爭激烈的商業環境中，一個可信賴的無縫運行的供應鏈是必不可少的。即使是很小的錯誤也會對整個供應鏈產生影響，導致收入損失、客戶不滿意以及對您的品牌造成無法彌補的損害。
現在，公司比以往任何時候都更需要能夠快速準確地做出明智的決策，以保持領先于競爭對手。預測分析已成為這方面的游戲規則改變者，使組織能夠通過制定數據驅動的決策來獲得競爭優勢。
什么是供應鏈預測分析？
供應鏈預測分析是使用數據挖掘、機器學習和統計分析來識別供應鏈數據中的模式和趨勢，并對未來績效和結果做出預測。
供應鏈預測分析的目標是通過更準確地了解未來需求、供應和其他可能影響供應鏈的關鍵因素來改進決策制定和戰略規劃。這使企業能夠主動管理和優化其供應鏈運營，從而降低成本、提高xiao率并提高客戶滿意度。
預測分析方法有哪些不同類型？
Minitab 的預測分析模塊由專有方法組成，例如CART?（分類和回歸樹）、原始隨機森林?、由許多決策樹組成的分類算法、TreeNet?、Minitab 自己的梯度提升方法和MARS?，一種創新工具自動為連續和二元因變量構建準確的預測模型。
Minitab 由基于樹的建模技術的發明者開發，是世界上唯yi一家提供這些品牌和流行方法的公司。Minitab 讓每個人都可以使用這些方法，而不僅僅是數據科學家，無論他們處于分析之旅的哪個階段。
預測分析如何改進供應鏈？
需求預測
預測是根據歷史數據集中發現的模式預測未來事件；主要是找到合適的數學模型，準確預測未來趨勢，預測特定條件下會發生什么。它有助于表明從單個產品的銷量、市場需求、季節性波動等方面的一切。
預測分析允許組織在銷售額實際增加之前采取措施，而不是在客戶開始抱怨缺貨之后采取措施。需求預測可以預測未來的市場趨勢和供應，有助于企業資源規劃。例如，預測模型可以幫助公司估計特定地區對其產品的需求，因此他們可以擴大生產或尋找具有閑置產能的合作伙伴，這些合作伙伴可以在預計銷售額增加的特定時間提供額外的產品。
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庫存優化
庫存管理是預測分析可以改進的zui關鍵流程之一。存貨過多可能代價高昂，而無法滿足預期銷售可能意味著失去潛在客戶。預測模型可幫助組織始終保持恰到好處的供應水平——這通常意味著降低投資成本并減少因生產過?；驇齑娌蛔愣斐傻睦速M。
公司采用供應鏈分析，根據有關客戶行為模式的歷史數據，結合假期或季末銷售期等即將發生的事件，確定手頭應保留多少庫存，這可能會導致特定商品的購買量增加。
防止缺貨
庫存優化的延伸是防止缺貨。這對零售商來說是一個巨大的挑戰，因為購物者如果不能快速獲得所需的產品，將很快轉向另一家公司。
用于庫存優化的數據分析可以幫助計算提前期——下訂單后商品到達倉庫所需的天數。然后可以將此提前期與當前銷售數據合并以估計安全庫存并通知零售商他們何時需要發出重新訂購請求。
預測性維護
預測分析解決方案可以通過在潛在問題發生之前識別它們來幫助供應鏈經理降低運營成本和停機時間。除了生產計劃和調度的預測分析外，公司還可以使用預測模型來簡化維護過程，幫助避免代價高昂的故障，而這些故障本可以在不做任何準備的情況下避免。
預測性設備監控解決方案幫助企業降低與計劃外停機相關的成本，使他們能夠提前安排維修，而不是處理意外的設備故障，這些故障會導致生產延遲或過時的機械零件造成過多的產品浪費。
了解預測分析如何預測和預防產品故障。
路線規劃
預測性車隊優化解決方案可幫助供應鏈企業找到新的方法來組合重要的供應鏈指標和來自不同來源的數據，例如車輛位置信息、基于每天行駛距離的交貨時間估計，以及影響路線規劃過程的其他相關指標。在預測路線模型中，預期旅行時間等因素與每個公司特定的持續事件相結合，例如可用車隊、司機的時間表、貨物、裝貨地點、假期等。
預測分析可以通過識別交通趨于減速或擁堵的路段來幫助物流供應商優化他們的路線。通過這種方式，他們可以更好地了解在特定道路上運輸一定數量的貨物需要多長時間，而不會在途中出現任何意外。如果發生意外事件（例如需要更改路線或臨時更改時間表的極端天氣條件），預測建模在快速反應時也很有幫助。
了解 Minitab 如何幫助改進交付時間以實現更精簡的供應鏈。
成本優化
對于制造商，預測分析可用于優化定價策略，方法是根據不同價格和市場條件（如貨幣匯率、通貨膨脹和原材料成本）下的產品銷量歷史數據確定zui佳價格點。
供應鏈經理可以使用預測模型來創建一個基線模型，該模型考慮歷史數據并準確預測某些條件保持不變時會發生什么。他們應該選擇折扣價嗎？或者增加他們的利潤？通過預測建模，公司可以深入了解不同因素如何影響購買決策（例如價格變化或促銷活動），這有助于供應鏈專業人員相應地調整定價策略并進一步增加銷售收入。
風險管理
供應鏈公司采用預測分析進行風險管理，以確定可能導致供應鏈中斷的可能風險。社交媒體的流行和我們共享的海量數據創造了利用大數據分析并幫助緩解供應鏈中斷的新模式。公司可以使用有關罷工、火災或破產的社交媒體數據來監控供應鏈中斷，并通過映射供應鏈和記錄有關罷工、火災和破產的社會數據，在其競爭對手之前采取主動措施。
如果沒有預測分析，公司將被迫根據過去的數據做出業務決策。相比之下，供應鏈預測分析使用歷史數據和實時趨勢來為多種場景準備模型并確定可能的解決方案。這樣，企業就可以確切地知道如何應對交貨延遲、運費飆升和承運人能力限制等問題。
客戶滿意度
預測模型可幫助公司深入了解客戶行為，因此有可能改善客戶體驗。計算機模型可以確定客戶下一步可能購買什么以及他們何時可以取消或退貨。供應鏈管理算法中的預測分析可以識別有關購買角色的預測模式和趨勢，這使公司能夠根據從客戶那里收集的信息推薦產品或提供個性化定價。
預測分析還可用于識別客戶群，這將使企業更容易根據不同價位的需求調整供應鏈網絡和產品價格，或者如果某些類型的買家更有可能購買，則在市場上推出新產品他們。
提高質量
預測分析可以發現制造過程中的模式和趨勢，使制造商能夠預測并在質量問題出現之前將其制止。分析來自眾多來源的數據，包括傳感器讀數、機器記錄和質量控制檢查，可用于執行此操作。制造商可以檢測數據中指向未來質量問題的模式和異常，并通過使用 AI 和 ML 算法識別它們來采取預防措施。
這可以大大降低生產的次品數量，提高整個產品線的標準，增加消費者的幸福感和忠誠度。此外，生產商可以通過在生產過程中及早發現和解決質量問題來避免在返工和報廢上浪費時間和金錢。
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通過將 Minitab 的預測分析工具整合到他們的改進計劃中。
利用 Minitab 的預測分析功能
如果說組織有什么不同的話，那就是他們準確預測需求的能力。無論是簡單的第二天的銷售還是更復雜的事情，例如長期產品生命周期，使用預測分析的組織都有先機。
Gartner 進行的研究表明，由于更準確的需求預測，采用預測性供應鏈的公司可以將庫存減少 20-30%。
借助 Minitab 功能強大的軟件，您可以根據預測分析輕松做出數據驅動的決策。我們市場領先、靈活且用戶友好的軟件可幫助您發現見解、預測結果并改進結果，從而簡化供應鏈的各個方面。
