Navigare nella complessità con fiducia in un panorama di supply chain basate sui dati
Le supply chain globali stanno diventando sempre più complesse, dinamiche e ricche di dati. Le organizzazioni si stanno rivolgendo all'analytics avanzata per ottimizzare le operazioni, ridurre i costi e migliorare la reattività.
Con IBM SPSS Statistics, i professionisti della supply chain possono sfruttare la modellazione predittiva, le previsioni e l'analisi statistica per prendere decisioni basate sui dati in materia di procurement, inventario, logistica e pianificazione della domanda. Produttori, rivenditori e fornitori di servizi logistici possono integrare dati storici, input e variabili esterne per costruire supply chain resilienti e agili.
Applicando tecniche statistiche a diversi set di dati, come le prestazioni dei fornitori, le metriche di trasporto e la domanda di mercato, IBM SPSS Statistics consente ai team di anticipare le interruzioni, semplificare le operazioni e migliorare la pianificazione strategica.
IBM SPSS Statistics consente alle organizzazioni di creare solidi modelli di previsione della domanda utilizzando tecniche di analisi delle serie temporali e regressione. Incorporando stagionalità, tendenze e fattori esterni, le aziende possono ridurre gli errori di previsione e allineare la produzione e l'inventario alla domanda effettiva.
Utilizzando procedure statistiche come alberi decisionali e cluster, i team della supply chain possono segmentare l'inventario, identificare gli articoli che si muovono più lentamente e ottimizzare i livelli delle scorte tra le sedi, contribuendo a ridurre i costi di trasporto e a migliorare i livelli di servizio.
IBM SPSS Statistics supporta la modellazione degli scenari e l'analisi dei rischi per aiutare le organizzazioni ad anticipare potenziali interruzioni, come ritardi dei fornitori o picchi della domanda, e sviluppare piani di emergenza. Tecniche come la regressione logistica e la simulazione Monte Carlo forniscono insight sulle probabilità e sull'impatto del rischio.
Applicazione
Utilizza l'analisi delle serie temporali per modellare e prevedere la domanda futura in base alle vendite storiche, ai modelli stagionali e agli effetti promozionali. Questa funzione aiuta ad allineare i programmi di produzione e la pianificazione dell'inventario con le esigenze del mercato.
Applica ANOVA e l'analisi della regressione per valutare l'affidabilità dei fornitori, i tempi di consegna e le metriche di qualità. Questi insight supportano la selezione dei fornitori e le decisioni di sourcing strategico.
Usa l'analisi dei cluster per classificare l'inventario in base ai tassi di fatturato, al valore e alla variabilità della domanda, abilitando strategie di inventario differenziate e una gestione efficiente delle scorte.
Utilizza un'analisi multivariata per valutare i costi di trasporto, i tempi di consegna e l'efficienza del percorso. Aiuta a ottimizzare le reti logistiche e a ridurre le spese operative.
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