预测分析：改善供应链的未来趋势

在当今竞争激烈的商业环境中，无缝运行的可信供应链至关重要。即使是很小的错误也会对整个供应链产生影响，导致收入损失、客户不满意以及对您的品牌造成不可挽回的损害。

现在，公司比以往任何时候都更需要能够快速、准确地做出明智的决策，以领先于竞争对手。在这方面，预测分析已经成为游戏规则的改变者，使组织能够通过做出数据驱动的决策来获得竞争优势。

什么是供应链预测分析？

供应链预测分析是使用数据挖掘、机器学习和统计分析来识别供应链数据中的模式和趋势，并对未来的绩效和结果进行预测。

供应链预测分析的目标是通过提供对未来需求、供应和其他可能影响供应链的关键因素的更准确理解来改进决策和战略规划。这使得企业能够主动管理和优化其供应链运营，降低成本，提高效率，并提高客户满意度。

有哪些不同类型的预测分析方法？

Minitab的预测分析模块由专有方法组成，例如Cart(分类和回归树)，原随机森林一种由许多决策树组成的分类算法，TreeNet、Minitab自己的梯度增强方法，以及MARs，一个创新的工具，自动为连续和二元因变量建立准确的预测模型。

Minitab由基于树的建模技术的发明者开发，是世界上唯一一家提供这些品牌和流行方法的公司。Minitab让每个人都可以使用这些方法，而不仅仅是数据科学家，无论他们在分析之旅的哪个阶段。

预测分析如何改善供应链？

请求预报

预测是根据历史数据集中发现的模式预测未来事件；主要是找到一个合适的数学模型，准确预测未来趋势，预测特定条件下会发生什么。它有助于显示从单个产品的销量、市场需求、季节波动等所有信息。

预测分析允许组织在销售实际增长之前采取措施，而不是在客户开始抱怨缺货之后。需求预测可以预测未来的市场趋势和相应的供应，有助于企业资源规划。例如，预测模型可以帮助公司估计特定地区对其产品的需求，因此他们可以扩大生产或寻找具有闲置产能的合作伙伴，这些合作伙伴可以在销售预计增加的特定时间提供额外的单位。

库存优化

库存管理是预测分析可以改进的最重要的流程之一。库存过多会造成成本高昂，而没有足够的库存来满足预期销售可能意味着失去潜在客户。预测模型有助于组织始终保持恰到好处的供应水平，这通常意味着更低的投资成本和更少的因生产过剩或库存不足造成的浪费。

公司采用供应链分析，根据有关客户行为模式的历史数据，结合即将到来的事件(如假期或季末销售期，这可能会导致特定商品的购买量增加)，来确定应该保留多少库存。

防止缺货

库存优化的一个扩展是防止缺货。这对零售商来说是一个巨大的挑战，因为如果顾客不能很快得到他们需要的产品，他们会很快转向另一家公司。

用于库存优化的数据分析有助于计算提前期，即您下订单后商品到达仓库所需的天数。然后，可以将该提前期与当前销售数据合并，以估计安全库存，并通知零售商何时需要发出再订购请求。

预测性维护

预测分析解决方案可以通过在潜在问题发生之前发现它们，帮助供应链经理降低运营成本和减少停机时间。除了对生产计划和调度进行预测分析之外，公司还可以使用预测模型来简化维护流程，帮助避免本来可以在准备不足的情况下避免的代价高昂的故障。

预测性设备监控解决方案使企业能够提前安排维修，而不是处理因过时的机械零件导致的意外设备故障，从而帮助企业降低与计划外停机时间相关的成本。

路径规划

预测车队优化解决方案帮助供应链企业找到新的方法结合来自不同来源的重要供应链指标和数据例如车辆位置信息、基于每天行驶距离的交付时间估计以及影响路线规划过程的其他相关度量。在预测路线模型中，像预期旅行时间这样的因素与每个公司特定的正在进行的事件相结合，如可用的车队、司机的时间表、货物、装货地点、假期等。

预测分析可以帮助物流提供商通过识别交通容易减速或拥堵的路段来优化他们的路线。这样，他们可以更好地了解在特定道路上运输一定数量的货物需要多长时间，而不会在沿途出现任何意外。如果发生意外事件，例如需要改变路线或临时改变计划的极端天气条件，预测建模在快速反应时也很有帮助。

成本优化

对于制造商而言，预测分析可用于优化定价策略，方法是根据不同价格和市场条件(如货币汇率、通货膨胀和原材料成本)下的产品销量历史数据确定最佳价格点。

供应链经理可以使用预测模型来创建一个基线模型，该模型考虑了历史数据，并对某些条件保持不变时将会发生的情况做出准确预测。他们应该选择折扣价吗？或者增加他们的利润？通过预测建模，公司可以深入了解不同因素如何影响购买决策，如价格变化或促销活动，这有助于供应链专业人士相应地调整定价策略，并进一步增加销售收入。

风险管理

供应链公司采用预测分析进行风险管理，以识别可能导致供应链中断的风险。社交媒体的普及和我们共享的数据海洋创造了利用大数据分析的新模式，并有助于减轻供应链中断。公司可以使用关于罢工、火灾或破产的社交媒体数据来监控供应链中断，并通过绘制供应链地图和记录关于罢工、火灾和破产的社交数据，先于竞争对手采取主动措施。

如果没有预测分析，公司将被迫根据过去的数据做出业务决策。相比之下，供应链预测分析使用历史数据和实时趋势来为多种场景准备模型，并确定可能的解决方案。通过这种方式，企业确切地知道如何应对诸如交货延迟、运费高峰和承运人能力限制等问题。

客户满意度

预测模型有助于公司深入了解客户行为，因此有可能改善客户体验。计算机模型可以识别出顾客下一步可能会买什么，以及他们何时会取消或退回产品。供应链管理算法中的预测分析可以识别关于购买角色的预测模式和趋势，这使公司能够根据从客户那里收集的信息推荐产品或提供个性化定价。

预测分析还可以用于识别客户群，这将使企业更容易根据不同价位的需求调整供应链网络和产品价格，或者在特定类型的买家更有可能购买的情况下向市场推出新产品。

提高质量

预测分析可以发现制造过程中的模式和趋势，使制造商能够在质量问题出现之前预测和阻止它们。分析来自众多来源的数据，包括传感器读数、机器记录和质量控制检查，可以用来做到这一点。制造商可以检测数据中指向未来质量问题的模式和异常，并通过利用AI和ML算法来识别它们，从而采取预防措施。

这可以大大降低生产的次品数量，提高整个产品线的标准，增加消费者的满意度和忠诚度。此外，通过在生产过程的早期发现并解决质量问题，生产商可以避免在返工和报废上浪费时间和金钱。

利用Minitab的预测分析功能

如果有什么东西可以区分组织，那就是他们准确预测需求的能力。无论是简单的第二天销售还是更复杂的事情，如长期生命周期，使用预测分析的组织都有一个良好的开端。

Gartner开展的研究表明，采用预测供应链的公司可以由于更准确的需求预测，库存减少20-30%。

借助Minitab强大的软件，您可以轻松基于预测分析做出数据驱动的决策。我们市场领先、灵活且用户友好的软件可帮助您发现见解、预测结果并改善结果，从而简化供应链的各个方面。