Enfrentar a complexidade com confiança em um cenário de cadeias de suprimentos baseado em dados
As cadeias de suprimentos globais estão se tornando cada vez mais complexas, dinâmicas e ricas em dados. As organizações estão recorrendo à análise avançada de dados para otimizar as operações, reduzir os custos e melhorar a capacidade de resposta.
Com o IBM® SPSS Statistics, os profissionais de cadeia de suprimentos aproveitam modelagem preditiva, previsões e análises estatísticas para tomar decisões baseadas em dados em diversas áreas, como aquisição, estoque, logística e planejamento de demanda. Fabricantes, varejistas e fornecedores de logística podem integrar dados históricos, inputs em tempo real e variáveis externas para criar cadeias de suprimentos resilientes e ágeis.
Ao aplicar técnicas estatísticas a diversos conjuntos de dados, como desempenho dos fornecedores, métricas de transporte e demanda de mercado, o IBM SPSS Statistics permite que as equipes antecipem interrupções, simplifiquem as operações e aprimorem o planejamento estratégico.
O IBM SPSS Statistics permite que as organizações criem modelos robustos de previsão usando análises de séries temporais e técnicas de regressão. Ao incorporar sazonalidade, tendências e fatores externos, as empresas podem reduzir erros de previsão e alinhar a produção e o estoque com a demanda real.
Usando procedimentos estatísticos, como árvores de decisão e agrupamento, as equipes da cadeia de suprimentos podem segmentar o estoque, identificar itens de baixa rotatividade e otimizar os níveis de estoque nos locais. Isso ajuda a reduzir os custos de transporte e a melhorar os níveis de serviço.
O IBM SPSS Statistics oferece modelagem de cenários e análise de riscos para ajudar as organizações a antecipar possíveis interrupções, como atrasos de fornecedores ou picos de demanda, e desenvolver planos de contingência. Técnicas como regressão logística e simulação de Monte Carlo fornecem insights sobre probabilidades e impacto de riscos.
Aplicação
Utilize a análise de séries temporais para modelar e prever a demanda futura com base em vendas históricas, padrões sazonais e efeitos promocionais. Essa função ajuda a alinhar os cronogramas de produção e o planejamento de estoque com as necessidades do mercado.
Aplique análises de ANOVA e de regressão para avaliar a confiabilidade dos fornecedores, os prazos de entrega e as métricas de qualidade. Esses insights auxiliam na seleção de fornecedores e nas decisões estratégicas de aquisição.
Use a análise de clusters para categorizar o estoque com base nas taxas de rotatividade, valor e variabilidade da demanda. Ela permite estratégias diferenciadas e gestão eficiente de estoques.
Empregue análises multivariadas para avaliar os custos de transporte, os prazos de entrega e a eficiência das rotas. Isso ajuda a otimizar as redes logísticas e a reduzir as despesas operacionais.
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