データ駆動型のサプライチェーン環境における複雑な状況を自信を持って乗り越える
グローバル・サプライチェーンはだんだん複雑化し、ダイナミックになり、データが豊富になってきています。組織は、業務の最適化、コスト削減、対応力の向上のために、高度な分析に目を向けています。
IBM® SPSS Statisticsを使用すると、サプライチェーンの専門家は、予測モデリング、予測分析、統計分析を活用して、調達、インベントリー、物流、需要計画にわたりデータに基づいた意思決定を行えます。メーカー、小売業者、物流プロバイダーは、履歴データ、リアルタイム・インプット、外部変数を統合して、レジリエントでアジャイルなサプライチェーンを構築できます。
IBM SPSS Statisticsは、サプライヤーのパフォーマンス、輸送メトリクス、市場の需要などの多様なデータセットに統計手法を適用することで、チームが混乱に備え、オペレーションを合理化し、戦略的計画を強化できるようにします。
IBM SPSS Statisticsを使えば、組織は時系列分析と回帰手法を活用し、堅牢な需要予測モデルを構築できます。季節性、トレンド、外部要因を取り入れることで、企業は予測誤差を減らし、生産量と在庫を実際の需要に合わせられます。
決定木やクラスタリングなどの統計処理を使用して、サプライチェーン・チームは在庫をセグメント化し、動きの遅い品目を特定し、拠点間の在庫レベルを最適化できます。これにより、運搬コストが削減され、サービス・レベルが向上します。
IBM SPSS Statisticsは、シナリオ・モデリングとリスク分析をサポートしており、組織がサプライヤーの遅延や需要の急増などの混乱の可能性を予測し、緊急時対応計画を策定できるようにします。ロジスティック回帰やモンテカルロ・シミュレーションなどの手法は、リスクの確率と影響についての洞察を提供します。
アプリケーション
時系列分析を使用して、過去の販売、季節的パターン、プロモーション効果に基づき将来の需要をモデル化し、予測します。この機能は、生産スケジュールと在庫計画を市場のニーズに合わせて調整するために役立ちます。
ANOVAと回帰分析を適用して、サプライヤーの信頼性、配達時間、品質メトリクスを評価できます。これらの洞察は、ベンダーの選択と戦略的ソーシングの決定をサポートします。
クラスター分析を使用して、回転率、価値、需要の変動に基づいて在庫を分類します。これにより、インベントリー戦略の差別化と効率的な在庫管理が可能になります。
多変量解析を使用して、輸送コスト、配達時間、ルート効率を評価します。これは物流ネットワークの最適化と運用コストの削減に役立ちます。
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