在当今竞争激烈的商业环境中，一个可信赖的无缝运行的供应链是必不可少的。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无法弥补的损害。
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，以保持领先于竞争对手。预测分析已成为这方面的游戏规则改变者，使组织能够通过制定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，并对未来绩效和结果做出预测。
供应链预测分析的目标是通过更准确地了解未来需求、供应和其他可能影响供应链的关键因素来改进决策制定和战略规划。这使企业能够主动管理和优化其供应链运营，从而降低成本、提高xiao率并提高客户满意度。
预测分析方法有哪些不同类型？
Minitab 的预测分析模块由专有方法组成，例如CART?（分类和回归树）、原始随机森林?、由许多决策树组成的分类算法、TreeNet?、Minitab 自己的梯度提升方法和MARS?，一种创新工具自动为连续和二元因变量构建准确的预测模型。
Minitab 由基于树的建模技术的发明者开发，是世界上唯yi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，无论他们处于分析之旅的哪个阶段。
预测分析如何改进供应链？
需求预测
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。它有助于表明从单个产品的销量、市场需求、季节性波动等方面的一切。
预测分析允许组织在销售额实际增加之前采取措施，而不是在客户开始抱怨缺货之后采取措施。需求预测可以预测未来的市场趋势和供应，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预计销售额增加的特定时间提供额外的产品。
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库存优化
库存管理是预测分析可以改进的zui关键流程之一。存货过多可能代价高昂，而无法满足预期销售可能意味着失去潜在客户。预测模型可帮助组织始终保持恰到好处的供应水平——这通常意味着降低投资成本并减少因生产过剩或库存不足而造成的浪费。
公司采用供应链分析，根据有关客户行为模式的历史数据，结合假期或季末销售期等即将发生的事件，确定手头应保留多少库存，这可能会导致特定商品的购买量增加。
防止缺货
库存优化的延伸是防止缺货。这对零售商来说是一个巨大的挑战，因为购物者如果不能快速获得所需的产品，将很快转向另一家公司。
用于库存优化的数据分析可以帮助计算提前期——下订单后商品到达仓库所需的天数。然后可以将此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他们何时需要发出重新订购请求。
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识别它们来帮助供应链经理降低运营成本和停机时间。除了生产计划和调度的预测分析外，公司还可以使用预测模型来简化维护过程，帮助避免代价高昂的故障，而这些故障本可以在不做任何准备的情况下避免。
预测性设备监控解决方案帮助企业降低与计划外停机相关的成本，使他们能够提前安排维修，而不是处理意外的设备故障，这些故障会导致生产延迟或过时的机械零件造成过多的产品浪费。
了解预测分析如何预测和预防产品故障。
路线规划
预测性车队优化解决方案可帮助供应链企业找到新的方法来组合重要的供应链指标和来自不同来源的数据，例如车辆位置信息、基于每天行驶距离的交货时间估计，以及影响路线规划过程的其他相关指标。在预测路线模型中，预期旅行时间等因素与每个公司特定的持续事件相结合，例如可用车队、司机的时间表、货物、装货地点、假期等。
预测分析可以通过识别交通趋于减速或拥堵的路段来帮助物流供应商优化他们的路线。通过这种方式，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，而不会在途中出现任何意外。如果发生意外事件（例如需要更改路线或临时更改时间表的极端天气条件），预测建模在快速反应时也很有帮助。
了解 Minitab 如何帮助改进交付时间以实现更精简的供应链。
成本优化
对于制造商，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zui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，该模型考虑历史数据并准确预测某些条件保持不变时会发生什么。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（例如价格变化或促销活动），这有助于供应链专业人员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，以确定可能导致供应链中断的可能风险。社交媒体的流行和我们共享的海量数据创造了利用大数据分析并帮助缓解供应链中断的新模式。公司可以使用有关罢工、火灾或破产的社交媒体数据来监控供应链中断，并通过映射供应链和记录有关罢工、火灾和破产的社会数据，在其竞争对手之前采取主动措施。
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。这样，企业就可以确切地知道如何应对交货延迟、运费飙升和承运人能力限制等问题。
客户满意度
预测模型可帮助公司深入了解客户行为，因此有可能改善客户体验。计算机模型可以确定客户下一步可能购买什么以及他们何时可以取消或退货。供应链管理算法中的预测分析可以识别有关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，或者如果某些类型的买家更有可能购买，则在市场上推出新产品他们。
提高质量
预测分析可以发现制造过程中的模式和趋势，使制造商能够预测并在质量问题出现之前将其制止。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，可用于执行此操作。制造商可以检测数据中指向未来质量问题的模式和异常，并通过使用 AI 和 ML 算法识别它们来采取预防措施。
这可以大大降低生产的次品数量，提高整个产品线的标准，增加消费者的幸福感和忠诚度。此外，生产商可以通过在生产过程中及早发现和解决质量问题来避免在返工和报废上浪费时间和金钱。
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通过将 Minitab 的预测分析工具整合到他们的改进计划中。
利用 Minitab 的预测分析功能
如果说组织有什么不同的话，那就是他们准确预测需求的能力。无论是简单的第二天的销售还是更复杂的事情，例如长期产品生命周期，使用预测分析的组织都有先机。
Gartner 进行的研究表明，由于更准确的需求预测，采用预测性供应链的公司可以将库存减少 20-30%。
借助 Minitab 功能强大的软件，您可以根据预测分析轻松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、预测结果并改进结果，从而简化供应链的各个方面。
