데이터 기반 공급망 환경에서 자신 있게 복잡성 해소
글로벌 공급망은 점점 더 복잡해지고 유동적이고 데이터가 풍부해지고 있습니다. 조직은 운영을 최적화하고, 비용을 절감하고, 대응을 개선하기 위해 고급 분석으로 전환하고 있습니다.
IBM SPSS Statistics를 통해 공급망 전문가는 예측 모델링, 예측 및 통계 분석을 활용하여 구매/조달, 재고, 물류 및 수요 계획 전반에 걸쳐 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다. 제조업체, 소매업체, 물류 제공업체는 과거 데이터, 실시간 입력 및 외부 변수를 통합하여 복원력 있고 민첩한 공급망을 구축할 수 있습니다.
IBM SPSS Statistics는 공급업체 성과, 운송 지표, 시장 수요와 같은 다양한 데이터 세트에 통계 기법을 적용하여 팀이 중단을 예측하고, 운영을 간소화하고, 전략 계획을 개선할 수 있도록 지원합니다.
IBM SPSS Statistics를 통해 조직은 시계열 분석 및 회귀 기법을 사용하여 강력한 수요 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 또한 기업은 계절성, 추세 및 외부 요인을 통합하여 예측 오류를 줄이고 생산 및 재고를 실제 수요에 맞출 수 있습니다.
공급망 팀은 의사결정트리 및 클러스터링과 같은 통계 절차를 사용하여 재고를 세분화하고, 회전율이 느린 품목을 식별하고, 여러 위치에서 재고 수준을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 운송 비용을 절감하고 서비스 수준을 개선할 수 있습니다.
IBM SPSS Statistics는 시나리오 모델링 및 위험 분석 지원을 통해 조직이 공급업체 지연 또는 수요 급증과 같은 잠재적인 중단을 예측하고 비상 계획을 개발할 수 있도록 돕습니다. 로지스틱 회귀 분석, 몬테카를로 시뮬레이션 등과 같은 기법은 위험 확률과 영향에 대한 인사이트를 제공합니다.
애플리케이션
시계열 분석을 사용하여 과거 판매, 계절 패턴, 프로모션 효과를 기반으로 미래 수요를 모델링하고 예측하세요. 이 기능을 사용하면 생산 일정과 재고 계획을 시장 요구에 맞출 수 있습니다.
ANOVA 및 회귀 분석을 적용하여 공급업체 신뢰성, 배송 시간 및 품질 지표를 평가하세요. 이러한 인사이트는 공급업체 선정과 전략적 소싱 결정을 지원합니다.
클러스터 분석을 사용하여 회전율, 가치, 수요 변동성을 기반으로 재고를 분류하세요. 이를 통해 재고 전략을 차별화하고 재고 관리의 효율성을 높일 수 있습니다.
다변량 분석을 활용하여 운송 비용, 배송 시간, 경로 효율성을 평가하세요. 이를 통해 물류 네트워크를 최적화하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
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