بهبود زنجیره تامین با تجزیه و تحلیل پیشگو

مدیریت موجودی یکی از حیاتی ترین فرآیندهایی است که تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند آن را بهبود بخشد. وجود موجودی بیش از حد در انبار می تواند پرهزینه باشد، در حالی که نداشتن کافی برای فروش مورد انتظار می تواند به معنای از دست دادن مشتریان بالقوه باشد. مدل پیش‌بینی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا همیشه سطح مناسبی از منابع را حفظ کنند – که معمولاً به معنای کاهش هزینه‌های سرمایه‌گذاری و ضایعات کمتر به دلیل تولید بیش از حد یا کمبود موجودی است.

برنامه ریزی مسیر

راه‌حل‌های نظارت بر تجهیزات پیش‌بینی‌کننده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا هزینه‌های مرتبط با خرابی‌های برنامه‌ریزی نشده را کاهش دهند، زیرا آنها را قادر می‌سازد تا تعمیرات را زودتر از موعد به جای مقابله با خرابی‌های غیرمنتظره تجهیزات که منجر به تاخیر در تولید یا ضایعات بیش از حد محصول ناشی از قدیمی بودن قطعات ماشین‌آلات می‌شود، برنامه‌ریزی کنند.

Minitab ماژول تحلیل پیش بینی متشکل از روش های اختصاصی مانند سبد خرید (درخت طبقه بندی و رگرسیون)؛ اصلی جنگل های تصادفی، یک الگوریتم طبقه بندی متشکل از بسیاری از درختان تصمیم. TreeNetروش افزایش گرادیان خود Minitab. و مریخ، ابزاری نوآورانه که ساخت مدل‌های پیش‌بینی دقیق را برای متغیرهای وابسته پیوسته و باینری خودکار می‌کند.

Minitab که توسط مخترعان تکنیک‌های مدل‌سازی مبتنی بر درخت طراحی شده است، تنها شرکتی در جهان است که این روش‌های برند و محبوب را ارائه می‌کند. Minitab این روش‌ها را برای همه – نه فقط دانشمندان داده – بدون توجه به جایی که در سفر تحلیلی خود هستند در دسترس قرار داده است.

تحقیقات انجام‌شده توسط گارتنر نشان می‌دهد که شرکت‌هایی که از زنجیره‌های تامین پیش‌بینی‌کننده استقبال می‌کنند، می‌توانند با پیش‌بینی دقیق‌تر تقاضا، موجودی را بین ۲۰ تا ۳۰ درصد کاهش دهند.

با این حال، کسی باید برای این محتوا هزینه کند. و اینجاست که تبلیغات وارد می‌شود. بیشتر مردم تبلیغات را یک مزاحم می‌دانند، اما آنها علاوه بر اینکه به شرکت‌های رسانه‌ای اجازه می‌دهند سرپا بمانند، عملکرد مفیدی نیز دارند. آنها شما را از محصولات و خدمات جدید مرتبط با صنعت خود آگاه می کنند. همه تبلیغات در خلاصه کیفیت مستقیماً برای محصولات و خدماتی که اکثر خوانندگان ما به آن نیاز دارند اعمال شود. شما تبلیغات خودرو یا مکمل های سلامتی را نخواهید دید.

جلوگیری از چروک شدن

همچنین می‌توان از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای شناسایی بخش‌های مشتری استفاده کرد، که این امر باعث می‌شود کسب‌وکارها بتوانند شبکه‌های زنجیره تامین و قیمت محصولات را بر اساس تقاضا در نقاط قیمتی مختلف تنظیم کنند یا در صورت احتمال بیشتر خریدار، محصولات جدیدی را در بازار معرفی کنند. برای خرید آنها

تجزیه و تحلیل پیش بینی چگونه می تواند زنجیره تامین را بهبود بخشد؟

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به ارائه‌دهندگان لجستیک کمک کند مسیرهای خود را با شناسایی بخش‌های جاده‌ای که در آن‌ها ترافیک کاهش یا شلوغ شدن دارد، بهینه کنند. به این ترتیب، آنها درک بهتری از مدت زمان لازم برای حمل مقدار مشخصی محموله در جاده های خاص بدون هیچ گونه غافلگیری در طول مسیر دارند. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده همچنین هنگام واکنش سریع در صورت وقوع رویدادهای غیرمنتظره، مانند شرایط آب و هوایی شدید که نیاز به تغییر مسیرها یا تغییر موقت برنامه‌ها دارد، مفید است.

برای تولیدکنندگان، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند برای بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری با شناسایی نقاط قیمت بهینه بر اساس داده‌های تاریخی در مورد حجم فروش محصول در قیمت‌های مختلف، و شرایط بازار مانند نرخ ارز، تورم و هزینه‌های مواد خام مورد استفاده قرار گیرد.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند الگوها و روندها را در فرآیندهای تولید بیابد و به تولیدکنندگان این امکان را می‌دهد تا مشکلات کیفیت را پیش از بروز آن‌ها پیش‌بینی کرده و متوقف کنند. برای انجام این کار می توان از داده های منابع متعدد، از جمله قرائت سنسور، سوابق ماشین و بازرسی های کنترل کیفیت استفاده کرد. تولیدکنندگان می‌توانند الگوها و ناهنجاری‌هایی را در داده‌ها شناسایی کنند که به مشکلات کیفیت آینده اشاره می‌کنند و با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی آن‌ها اقدامات پیشگیرانه انجام دهند.

اگر چیزی وجود دارد که سازمان ها را از هم جدا می کند، این توانایی آنها در پیش بینی دقیق نیازمندی ها است. سازمان‌هایی که از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند، خواه صرفاً فروش روز بعد باشد یا چیز پیچیده‌تر، مانند چرخه عمر طولانی‌مدت محصول.

بهینه سازی هزینه

تاریخ انتشار : چهارشنبه 14 تیر 1392 – 12:01

یک راه حل تحلیلی پیش بینی کننده می تواند به مدیران زنجیره تامین کمک کند تا با شناسایی مشکلات احتمالی قبل از وقوع، هزینه های عملیاتی و خرابی را کاهش دهند. علاوه بر تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای برنامه‌ریزی و برنامه‌ریزی تولید، شرکت‌ها می‌توانند از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای ساده‌سازی فرآیند تعمیر و نگهداری استفاده کنند و به جلوگیری از خرابی‌های گران‌قیمتی که با کمی آمادگی می‌توانستند از آن جلوگیری شود، کمک می‌کنند.

مدل‌های پیش‌بینی به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا بینشی در مورد رفتار مشتری کسب کنند و بنابراین پتانسیل بهبود تجربه مشتری را دارند. مدل‌های رایانه‌ای می‌توانند مشخص کنند که مشتریان احتمالاً در مرحله بعدی چه چیزی را خریداری می‌کنند و چه زمانی ممکن است محصولی را لغو یا بازگردانند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در الگوریتم‌های مدیریت زنجیره تامین می‌تواند الگوها و روندهای پیش‌بینی‌کننده را در مورد خرید پرسونا شناسایی کند، که شرکت‌ها را قادر می‌سازد محصولات را توصیه کنند یا قیمت‌گذاری شخصی‌شده را بر اساس اطلاعاتی که از مشتریان جمع‌آوری کرده‌اند، ارائه دهند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی زنجیره تامین چیست؟

شرکت‌های زنجیره تامین، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده را برای مدیریت ریسک اتخاذ می‌کنند تا ریسک‌های احتمالی را که ممکن است باعث اختلال در زنجیره تامین شود، شناسایی کنند. محبوبیت رسانه های اجتماعی و دریای داده هایی که همه ما به اشتراک می گذاریم، مدل های جدیدی را ایجاد می کند که از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ استفاده می کند و به کاهش اختلالات زنجیره تامین کمک می کند. یک شرکت ممکن است از داده های رسانه های اجتماعی در مورد اعتصابات، آتش سوزی ها یا ورشکستگی ها برای نظارت بر اختلالات زنجیره تامین و برداشتن گام های پیشگیرانه در برابر رقبای خود استفاده کند.

راه‌حل‌های بهینه‌سازی ناوگان پیش‌بینی‌کننده به کسب‌وکارهای زنجیره تامین کمک می‌کند تا راه‌های جدیدی برای این کار پیدا کنند معیارهای مهم زنجیره تامین و داده ها را از منابع مختلف ترکیب کنیدمانند اطلاعات مکان وسیله نقلیه، تخمین زمان تحویل بر اساس مسافت طی شده در روز، و سایر معیارهای مرتبط که بر روند برنامه ریزی مسیر تأثیر می گذارد. در مدل‌های مسیریابی پیش‌بینی‌کننده، عواملی مانند زمان مورد انتظار سفر با رویدادهای جاری خاص برای هر شرکت، مانند ناوگان موجود، برنامه‌های رانندگان، بار، مکان‌های بارگیری و تعطیلات ترکیب می‌شوند.

تعمیرات قابل پیش بینی

با تشکر،
خلاصه کیفیت

منبع: https://www.qualitydigest.com/inside/customer-care-article/improving-supply-chain-predictive-analytics-070523.html

بهینه سازی موجودی

این امر می تواند میزان تولید کالاهای معیوب را تا حد زیادی کاهش دهد و استاندارد کل خط تولید را بالا ببرد و باعث افزایش رضایت و وفاداری مصرف کننده شود. علاوه بر این، تولیدکنندگان می توانند با شناسایی و رفع مشکلات کیفیت در مراحل اولیه تولید، از هدر دادن زمان و پول برای دوباره کاری و ضایعات جلوگیری کنند.

از قدرت تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده کنید

کیفیت بهبود یافته

مدیران زنجیره تامین می‌توانند از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای ایجاد یک مدل پایه استفاده کنند که داده‌های تاریخی را در نظر می‌گیرد و پیش‌بینی دقیقی درباره اینکه اگر شرایط خاصی بدون تغییر باقی بماند، چه اتفاقی خواهد افتاد، تولید می‌کند. آیا آنها باید قیمت های تخفیف دار را انتخاب کنند؟ یا حاشیه های آنها را افزایش دهیم؟ با مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، شرکت‌ها بینش عمیقی در مورد اینکه چگونه عوامل مختلف بر تصمیم‌گیری‌های خرید تأثیر می‌گذارند – مانند تغییرات قیمت یا کمپین‌های تبلیغاتی – به دست می‌آورند که به متخصصان زنجیره تأمین کمک می‌کند تا استراتژی‌های قیمت‌گذاری را مطابق با آن تطبیق دهند و درآمد حاصل از فروش را حتی بیشتر افزایش دهند.

مندر محیط تجاری بسیار رقابتی امروز، یک زنجیره تامین قابل اعتماد که به طور یکپارچه عمل می کند ضروری است. حتی اشتباهات کوچک می تواند کل زنجیره تامین را تحت تاثیر قرار دهد و در نتیجه باعث از دست رفتن درآمد، مشتریان ناراضی و آسیب های جبران ناپذیری به برند شما شود.

اولین بار در 11 آوریل 2023 منتشر شد وبلاگ Minitab.