Gérer la complexité en toute confiance dans un environnement de chaîne d’approvisionnement fondé sur les données
Les chaînes d’approvisionnement mondiales deviennent de plus en plus complexes, dynamiques et riches en données. Les entreprises se tournent vers l’analytique avancée pour optimiser leurs opérations, réduire leurs coûts et améliorer leur réactivité.
Avec IBM SPSS Statistics, les professionnels de la chaîne d’approvisionnement peuvent exploiter la modélisation prédictive, le forecasting et l’analyse statistique pour prendre des décisions fondées sur les données en matière d’approvisionnement, de stocks, de logistique et de planification de la demande. Les fabricants, les détaillants et les prestataires logistiques peuvent intégrer des données historiques, des informations en temps réel et des variables externes pour créer des chaînes d’approvisionnement résilientes et agiles.
En appliquant des techniques statistiques à divers jeux de données (tels que les performances des fournisseurs, les indicateurs de transport et la demande du marché), IBM SPSS Statistics permet aux équipes d’anticiper les perturbations, de rationaliser les opérations et d’améliorer la planification stratégique.
IBM SPSS Statistics permet aux entreprises de créer des modèles de prévision de la demande robustes à l’aide d’analyses de séries temporelles et de techniques de régression. En intégrant la saisonnalité, les tendances et les facteurs externes, elles peuvent réduire les erreurs de forecasting et aligner la production et les stocks sur la demande réelle.
À l’aide de procédures statistiques telles que les arbres de décision et le regroupement, les équipes chargées de la chaîne d’approvisionnement peuvent segmenter les stocks, identifier les articles à rotation lente et optimiser les niveaux d’inventaire sur l’ensemble des sites. Cela contribue à réduire les coûts de stockage et à améliorer les niveaux de service.
IBM SPSS Statistics prend en charge la modélisation de scénarios et l’analyse des risques afin d’aider les entreprises à anticiper les perturbations potentielles, telles que les retards des fournisseurs ou les pics de demande, et à élaborer des plans d’urgence. Des techniques telles que la régression logistique et la simulation de Monte-Carlo fournissent des informations sur les probabilités et l’impact des risques.
Application
Utilisez l’analyse des séries temporelles pour modéliser et prévoir la demande future en fonction des ventes historiques, des tendances saisonnières et de l’impact des promotions. Cette fonction permet d’aligner les calendriers de production et la planification des stocks sur les besoins du marché.
Appliquez l’analyse de variance (ANOVA) et l’analyse de régression pour évaluer la fiabilité des fournisseurs, les délais de livraison et les indicateurs de qualité. Ces informations soutiennent la sélection des fournisseurs et les décisions d’approvisionnement stratégique.
Employez l’analyse en clusters pour classer les stocks en fonction des taux de rotation, de la valeur et de la variabilité de la demande. Cette méthode permet de mettre en place des stratégies de gestion des stocks adaptées et efficaces.
Appliquez l’analyse multivariée pour évaluer les coûts de transport, les délais de livraison et l’efficacité des itinéraires. Elle contribue à optimiser les réseaux logistiques et à réduire les dépenses opérationnelles.
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