Navegar por la complejidad con confianza en un panorama de la cadena de suministro basado en datos
Las cadenas de suministro globales son cada vez más complejas, dinámicas y ricas en datos. Las organizaciones están recurriendo a análisis para optimizar las operaciones, reducir costos y mejorar la capacidad de respuesta.
Con IBM SPSS Statistics, los profesionales de la cadena de suministro pueden aprovechar el modelado predictivo, la previsión y el análisis estadístico para tomar decisiones basadas en datos en materia de compras, inventario, logística y planificación de demanda. Los fabricantes, minoristas y proveedores de logística pueden integrar datos históricos, entradas en tiempo real y variables externas para crear cadenas de suministro resilientes y ágiles.
Al aplicar técnicas estadísticas a diversos conjuntos de datos, como el rendimiento de los proveedores, las métricas de transporte y la demanda del mercado, IBM SPSS Statistics permite a los equipos anticiparse a las interrupciones, agilizar las operaciones y mejorar la planificación estratégica.
IBM SPSS Statistics permite a las organizaciones crear modelos sólidos de previsión mediante el análisis de series temporales y técnicas de regresión. Al incorporar la estacionalidad, las tendencias y los factores externos, las empresas pueden reducir los errores de previsión y alinear la producción y el inventario con la demanda real.
Mediante procedimientos estadísticos como árboles de decisión y clustering, los equipos de cadena de suministro pueden segmentar inventario, identificar artículos de baja rotación y optimizar los niveles de existencias en todas las ubicaciones. Esto ayuda a reducir los costes de transporte y a mejorar los niveles de servicio.
IBM SPSS Statistics admite el modelado de escenarios y el análisis de riesgos para ayudar a las organizaciones a anticipar posibles interrupciones, como retrasos de los proveedores o picos de demanda, y desarrollar planes de contingencia. Técnicas como la regresión logística y la simulación de Monte Carlo proporcionan conocimiento sobre las probabilidades de riesgo y su impacto.
Aplicación
Utilice el análisis de series temporales para modelar y predecir la demanda futura basándose en las ventas históricas, los patrones estacionales y los efectos promocionales. Esta función ayuda a alinear los programas de producción y la planificación del inventario con las necesidades del mercado.
Aplique ANOVA y análisis de regresión para evaluar la fiabilidad de los proveedores, los plazos de entrega y las métricas de calidad. Estos conocimientos respaldan la selección de proveedores y las decisiones de sourcing estratégico.
Utilice el análisis de clúster para clasificar el inventario en función de los índices de rotación, el valor y la variabilidad de la demanda. Permite estrategias de inventario diferenciadas y una gestión eficaz de las existencias.
Emplee análisis multivariados para evaluar los costos de transporte, los tiempos de entrega y la eficiencia de la ruta. Ayuda a optimizar las redes logísticas y reducir los gastos operativos.
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