Mengatasi kompleksitas dengan percaya diri di lingkungan rantai pasokan berbasis data
Rantai pasokan global menjadi semakin kompleks, dinamis, dan kaya akan data. Organisasi beralih ke analitik canggih untuk mengoptimalkan operasi, mengurangi biaya, dan meningkatkan daya tanggap.
Dengan IBM SPSS Statistics, para profesional rantai pasokan dapat memanfaatkan pemodelan prediktif, perkiraan, dan analisis statistik untuk membuat keputusan berbasis data di seluruh pengadaan, inventaris, logistik, dan perencanaan permintaan. Produsen, peritel, dan penyedia logistik dapat mengintegrasikan data historis, input real-time, dan variabel eksternal untuk membangun rantai pasokan yang tangguh dan tangkas.
Dengan menerapkan teknik statistik ke beragam kumpulan data—seperti kinerja pemasok, metrik transportasi, dan permintaan pasar— IBM® SPSS Statistics memberdayakan tim untuk mengantisipasi gangguan, merampingkan operasi, dan meningkatkan perencanaan strategis.
IBM SPSS Statistics memungkinkan organisasi untuk membangun model perkiraan permintaan yang kuat dengan menggunakan analisis deret waktu dan teknik regresi. Dengan menggabungkan musim, tren, dan faktor eksternal, bisnis dapat mengurangi kesalahan perkiraan dan menyelaraskan produksi dan inventaris dengan permintaan aktual.
Dengan menggunakan prosedur statistik seperti struktur keputusan dan pengelompokan, tim rantai pasokan dapat mengelompokkan inventaris, mengidentifikasi barang dengan pergerakan lambat, dan mengoptimalkan tingkat stok di seluruh lokasi. Ini membantu mengurangi biaya pengangkutan dan meningkatkan tingkat layanan.
IBM SPSS Statistics mendukung pemodelan skenario dan analisis risiko untuk membantu organisasi mengantisipasi potensi gangguan—seperti penundaan pemasok atau lonjakan permintaan—dan mengembangkan rencana darurat. Teknik seperti regresi logistik dan simulasi Monte Carlo memberikan insight tentang probabilitas risiko dan dampak.
Aplikasi
Gunakan analisis deret waktu untuk memodelkan dan memprediksi permintaan mendatang berdasarkan penjualan historis, pola musiman, dan efek promosi. Fungsi ini membantu menyelaraskan jadwal produksi dan perencanaan inventaris dengan kebutuhan pasar.
Terapkan ANOVA dan analisis regresi untuk menilai keandalan pemasok, waktu pengiriman, dan metrik kualitas. Insight ini mendukung pemilihan vendor dan keputusan penyediaan sumber yang strategis.
Gunakan analisis klaster untuk mengategorikan inventaris berdasarkan tingkat perputaran, nilai, dan variabilitas permintaan. Analisis ini memungkinkan strategi inventaris yang berbeda dan manajemen stok yang efisien.
Gunakan analisis multivariat untuk mengevaluasi biaya transportasi, waktu pengiriman, dan efisiensi rute. Ini membantu mengoptimalkan jaringan logistik dan mengurangi biaya operasional.