Abordar la complejidad con confianza en un ámbito de cadena de suministro basado en datos
Las cadenas de suministro globales son cada vez más complejas, dinámicas y ricas en datos. Las organizaciones están recurriendo a analytics avanzados para optimizar las operaciones, reducir costos y mejorar la capacidad de respuesta.
Con IBM® SPSS Statistics, los profesionales de la cadena de suministro pueden aprovechar los modelos predictivos, el forecasting y los análisis estadísticos para tomar decisiones basadas en datos en materia de adquisiciones, inventario, logística y planificación de la demanda. Los fabricantes, minoristas y proveedores de servicios logísticos pueden integrar datos históricos, entradas en tiempo real y variables externas para crear cadenas de suministro resilientes y ágiles.
Al aplicar técnicas estadísticas a diversos conjuntos de datos, como el rendimiento de los proveedores, las métricas de transporte y la demanda del mercado, IBM SPSS Statistics permite a los equipos anticiparse a las interrupciones, optimizar las operaciones y mejorar la planeación estratégica.
IBM SPSS Statistics permite a las organizaciones crear modelos sólidos de forecasting de demanda mediante el análisis de series temporales y técnicas de regresión. Al incorporar estacionalidad, tendencias y factores externos, las empresas pueden reducir los errores de pronóstico y alinear la producción y el inventario con la demanda real.
Mediante procedimientos estadísticos como los árboles de decisión y la agrupación en clústeres, los equipos de cadena de suministro pueden segmentar el inventario, identificar artículos de baja rotación y optimizar los niveles de existencias en todas las ubicaciones. Esto ayuda a reducir los costos de transporte y mejorar los niveles de servicio.
IBM SPSS Statistics admite la modelización de escenarios y el análisis de riesgos para ayudar a las organizaciones a anticipar posibles interrupciones (como retrasos de los proveedores o picos de demanda) y desarrollar planes de contingencia. Técnicas como la regresión logística y la simulación de Monte Carlo proporcionan insights sobre las probabilidades de riesgo y su impacto.
Aplicación
Utilice el análisis de series temporales para modelar y predecir la demanda futura basada en las ventas históricas, los patrones estacionales y los efectos promocionales. Esta función ayuda a alinear los programas de producción y la planeación de inventarios con las necesidades del mercado.
Aplique ANOVA y análisis de regresión para evaluar la confiabilidad de los proveedores, los tiempos de entrega y las métricas de calidad. Estos insights respaldan la selección de proveedores y las decisiones de abastecimiento estratégico.
Utilice el análisis de clústeres para categorizar el inventario en función de las tasas de rotación, el valor y la variabilidad de la demanda. Permite estrategias de inventario diferenciadas y una gestión eficiente de las existencias.
Emplee análisis multivariante para evaluar los costos de transporte, los tiempos de entrega y la eficiencia de las rutas. Ayuda a optimizar las redes logísticas y a reducir los gastos operativos.
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