在数据驱动的供应链环境中，自信应对复杂性
全球供应链正变得日益复杂、动态且数据量庞大。组织正在转向高级分析来优化运营、降低成本并提高响应能力。
借助 IBM SPSS Statistics，供应链专业人员可以利用前瞻性建模、预测和统计分析，在采购、库存、物流和需求计划方面做出数据驱动型决策。制造商、零售商和物流提供商可以整合历史数据、实时输入和外部变量，建立有弹性、敏捷的供应链。
通过将统计技术应用于不同的数据集（如供应商的绩效、运输的指标和市场需求），IBM SPSS Statistics 使团队能够预测中断、简化运营并加强战略规划。
IBM SPSS Statistics 使组织能够利用时间序列分析和回归技术建立稳健的需求预测模型。通过综合季节性、趋势和外部因素，企业可以减少预测错误，并使生产和库存与实际需求保持一致。
使用决策树和聚类等统计程序，供应链团队可以对库存进行细分，识别流动缓慢的物品，并优化不同地点的库存水平。这有助于降低搬运成本，提高服务水平。
IBM SPSS Statistics 支持情景建模和风险分析，以帮助组织预测潜在的中断（例如供应商延误或需求激增），并制定应急计划。物流回归和蒙特卡罗模拟等技术提供了对风险概率和影响的洞察分析。
